¿Qué es un científico de datos?
La persona que estructura los datos para jugar con ellos y analizarlos en todas sus formas se llama Data Scientist. En otras palabras, podríamos decir que Data Scientist vive dentro de los datos. Les encanta recopilar datos, preguntar sobre datos, recrear datos en varias formas, sacar conclusiones de los datos anteriores y predecir el futuro utilizando los datos actuales. Deben tener la paciencia para trabajar con datos. Con el crecimiento de la tecnología y el uso de las redes sociales, los datos se acumulan día a día y el análisis de los datos es importante para predecir las tendencias futuras.
Requisitos previos para convertirse en un científico de datos
Los siguientes son los pasos destacados para convertirse en un científico de datos:
- Deberían ser buenos con las bases de datos. La creación y consulta de bases de datos son importantes para que comprendan la forma en que funcionan en el entorno de programación y análisis, y SQL también es un lenguaje importante.
- Deben tener fluidez en cualquier lenguaje de programación, preferiblemente Python y R. Python tiene muchas bibliotecas que ayudan en el cálculo fácil de datos estadísticos y matrices.
- Muchos podrían haber odiado las matemáticas, especialmente las estadísticas y el álgebra lineal durante los días escolares. Pero están ayudando de una manera que nadie podría imaginar.
- Los algoritmos de Machine Learning ayudan a crear modelos que predicen el futuro de los datos, cómo funcionan también. El aprendizaje automático también crea modelos a partir de datos pasados que ayudan a una comprensión clara de los datos.
- Es importante conocer la analítica de negocios, ya que es muy importante conocer los datos y el negocio involucrado en ellos.
- Deben ser creativos en su enfoque del problema, ya que hay muchas formas de interpretar los datos. Este enfoque ayuda a encontrar diferentes métodos para resolver los datos y evitar tipos no deseados.
- La comprensión de Big data y la forma en que se perciben en el mercado debería ser un área de interés.
- Comprometerse con su comunidad o miembros de la comunidad les ayudará a conocer los problemas desde diferentes perspectivas.
¿Cómo convertirse en un científico de datos?
- Los científicos de datos deben ser titulados en ingeniería o estadística o cualquier campo relevante y deben ser buenos en programación y habilidades SQL.
- El conocimiento de la probabilidad y las estadísticas para otros graduados es bueno para comprender la forma en que funcionan los datos.
- Las buenas habilidades de comunicación ayudan a comunicarse con el equipo y con el cliente. Esto ayuda a conocer la prioridad y las sugerencias de los demás.
- Los científicos de Good Data deben tener curiosidad acerca de los datos y deben estar interesados en explorar las formas en que los datos se pueden cambiar de acuerdo con las necesidades.
- Deberían ser un buen narrador. Los datos pueden crear historias de pasado, presente o futuro.
- Si la persona no tiene idea de Data Science, es bueno hacer algunas certificaciones relacionadas con data science y machine learning.
- Hacer proyectos relacionados con la ciencia de datos o el aprendizaje automático ayuda a comprender los desafíos que deben enfrentar los científicos de datos.
- Únase a una comunidad relacionada con la ciencia de datos que ayuda a compartir los detalles relacionados con los datos y varios desafíos en el campo.
Responsabilidades de un científico de datos
Un científico de datos es alguien que es mejor en estadística. Veamos algunas responsabilidades:
- Los datos deben recopilarse de diferentes fuentes y estas fuentes deben ser confiables. El proceso de recopilación de datos se puede automatizar para facilitar el proceso.
- La limpieza de datos es un proceso importante en cualquier trabajo de análisis de datos, ya que lleva la mayor parte del tiempo de los científicos de datos. Los datos faltantes deben rellenarse debidamente y los campos evitables deben descuidarse.
- El análisis de datos debe hacerse correctamente para conocer las diversas tendencias y patrones en los datos.
- Los modelos deben construirse utilizando el aprendizaje automático para conocer muy bien los datos y analizarlos adecuadamente.
- Los conjuntos de datos de capacitación y prueba deben identificarse correctamente y separarse para conocer el impacto de los datos.
- Los diferentes modelos deben combinarse y estudiarse bien para conocer el patrón de datos.
- Los datos deben estar organizados y entendidos adecuadamente por todos en el equipo para que ayuden a tomar buenas decisiones comerciales.
- Deben ser un buen oyente para el equipo y observadores de varios hallazgos relacionados con los datos.
- Los científicos de datos deben interpretar bien los datos, ya que las interpretaciones incorrectas pueden conducir a resultados desastrosos en la empresa.
- Los datos recopilados, ya sea estructurados o no, deben ser convertidos a un formato significativo por los científicos de datos para que incluso un empleado que trabaja en un departamento diferente pueda entender los datos.
- Ser un buen matemático ayuda a los científicos de datos a segregar datos fácilmente y a encontrar tendencias a partir de los datos e identificar las correlaciones.
- Deben actualizarse con todas las últimas tendencias relacionadas con los datos en la industria para su bien.
- El conocimiento del dominio en el que trabaja es importante ya que el conocimiento ayuda a comprender bien los datos. Esto es para evitar datos no deseados y tener en cuenta solo los datos necesarios.
- Los científicos de datos deberían poder colaborar con otros departamentos para recopilar datos de sus campos y conocer bien su trabajo.
- Los conocimientos proporcionados por los científicos de datos después del análisis de datos deben ser relevantes para el dominio y el cambio debe reflejarse en las ganancias de la empresa.
- El análisis de datos pasados ayuda a comprender el comportamiento de los datos y la predicción del futuro ayuda a planificar el futuro en consecuencia y debe ser hábil para hacer ambos.
Salario / Remuneración
El trabajo de Data Scientist es uno de los trabajos mejor pagados del siglo. El salario promedio es de $ 100, 000. El salario inicial para aquellos que han realizado un título avanzado en ciencia de datos es de $ 5000- $ 90000. La experiencia, la educación y la industria determinan el salario de la persona en el campo de la ciencia de datos. A mayor experiencia y educación, mayor es el salario. El salario promedio en la India es de 10, 00, 000 rupias. Depende de la localización. Job for Data Science no va a terminar antes. Un trabajo de ciencia de datos es uno de los trabajos más sexys del siglo. El científico de datos tiene que tener conocimientos en diferentes campos para poder sobresalir en el campo.
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