Cómo convertirte en un científico de datos

Los estudiantes también aprenderán a utilizar programas como R y Python, ampliamente utilizados en el campo del análisis de datos. Los conocimientos de Data Scientist son fundamentales en el mundo actual, donde la cantidad de datos generados es cada vez mayor. La ciencia de datos es un campo emergente que combina el análisis de datos, la programación y el conocimiento de dominio para extraer información y conocimiento significativos de grandes conjuntos de datos. El data scientist utiliza la programación y conocimientos estadísticos para crear modelos de machine learning (o modelos de aprendizaje automático, básicamente lo que utilizan las máquinas para aprender, utilizando datos) y hace todo esto para aplicarlo a un aspecto específico de un negocio. Si aún no tienes estos conocimientos, puedes comenzar a adquirirlos a través de cursos en línea o formación en universidades.

Esta es la verdadera habilidad que debe tener un científico de datos y por la que será más valioso. Mucho de los softwares y herramientas utilizados en Big Data y Machine Learning se encargan de hacer la mayor parte de cálculos matemáticos por ti, sin embargo, esto no podrá hacerlo nadie. Sin embargo, todavía se avanza con lentitud debido a varias causas, pero en mi opinión, la principal es por la escasez de estos perfiles profesionales.

¿Qué estudiar para trabajar como científico de datos?

Estar preparado con ejemplos de tus experiencias laborales o académicas anteriores puede ayudarte a parecer seguro y bien informado ante los entrevistadores. Así que preparé una visualización de datos (data storytelling ) con las tendencias bien definidas para mostrárselo a mi jefe y que me asignara recursos para el desarrollo del proyecto. https://www.youcamapps.com/profile/254848048757020191 Nuestra profesora Camila Manera, asegura que, “no hay duda del valor que los datos les dan a las industrias, por eso, el 75% de las grandes compañías han desarrollado estrategias de datos en la web”. Interesarse por qué es la ciencia de datos ya no es un privilegio, sino una obligación para los negocios que buscan destacarse.

En el escenario actual, se espera que los científicos de datos den sentido a los vastos almacenes de big data que se genera en las diferentes industrias, que son cada vez más complejos y heterogéneos por naturaleza (Smaldone et al., 2022). Esto ha generado que el Científico de Datos se convierta en una profesión más atractiva y bien remunerada (Ramzan et al., 2021). Asimismo, los egresados de esta carrera tendrán todas las herramientas https://www.espace-recettes.fr/profile/oliver25f4rr/656013 y capacidades para manejar, analizar e innovar modelos matemáticos que les permitan atender campos de aplicación tales como medicina, biología, mercadotecnia, finanzas, ciencia e investigación; entre otras. Así que, si eres de los que haya estudiando actuaría, ciencias de la computación, física, ingeniería en computación, matemáticas, matemáticas aplicadas y matemáticas aplicadas y computación esta es una carrera ideal para ti.

Tecnologías de Big Data

Pero poco a poco se está cambiando de paradigma y, a pesar de tener un gran peso en la ciencia de datos, su crecimiento está estancado. Es el lenguaje de los que se acercan a este sector desde ciencias matemáticas y otras ramas científicas. La tecnología aeronáutica no ha evolucionado lo suficiente como para poder reservar billetes de ida y vuelta a la Luna, y conducir un robot teledirigido por las arenas de Marte buscando información no es la carta de presentación que debería tener la NASA. Ahora, imagina una máquina con capacidad de decisión y aprendizaje continuo aprendiendo sobre la topología de otros planetas y enviándonos la información. Así también, puedes estudiar una Licenciatura basada específicamente en esta disciplina.

  • Si eres principiante o ya tienes experiencia en ciencia de datos, esta guía te llevará en un viaje desde los conceptos básicos hasta los avanzados para convertirte en un científico de datos.
  • Esto implica utilizar técnicas estadísticas, matemáticas y de aprendizaje automático para encontrar patrones y tendencias en los datos.
  • Para muchos científicos de datos, la inversión en su educación es una de las mejores inversiones que hacen.

Desde IMF y la Universidad de Nebrija, codesarrollado con la consultora estratégica Indra, el máster en Business Analytics & Data Science te capacitarán para formarte como científico de datos, desde un punto de vista no tan técnico como el máster en Big Data y más centrado en la toma de decisiones. Competencias en creación de Dashboards y visualización de datos, conocimientos de aprendizaje automático y Deep Learning, conocimiento sobre procesamiento del lenguaje natural (PNL), analítica escalable con Spark, etc. Si quieres convertirte en científico de datos, deberás dominar habilidades técnicas y no técnicas. Lo primero que debes hacer es asegurarte de tener una base sólida en matemáticas y estadística.

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Un Data Scientist es un profesional con habilidades en programación, matemáticas y estadísticas, capaz de analizar grandes volúmenes de datos para obtener insights y tomar decisiones basadas en evidencias. La ciencia de datos es una disciplina que combina diferentes técnicas y herramientas para analizar y extraer información de grandes conjuntos de datos. https://www.atlasobscura.com/users/sivaf14182 Para adentrarte en este apasionante campo, es importante tener en cuenta algunos conceptos clave. Es una persona con fundamentos en matemáticas, estadística y métodos de optimización, con conocimientos en lenguajes de programación y que además tiene una experiencia práctica en el análisis de datos reales y la elaboración de modelos predictivos.