Descripción general de las habilidades requeridas para el científico de datos
En 2012, la revisión de negocios de Harvard declaró que "Data Scientist es el trabajo más sexy del siglo XXI". Antes de saber cuáles son las habilidades necesarias para ser un científico de datos primero, veamos qué hace un científico de datos. Hay muchas formas en que se puede definir un científico de datos, pero para simplificarlo, digámoslo de esta manera, Data Scientist es alguien que puede extraer significado y obtener información valiosa de los datos. El trabajo de un científico de datos implica principalmente recopilar, limpiar y manipular datos.
Habilidades técnicas y no técnicas
Ahora, profundicemos en las habilidades técnicas y no técnicas que son esenciales para ser un científico de datos.
Habilidades técnicas
Las habilidades técnicas requeridas para ser un científico de datos se dan a continuación.
1. Capacidad para manejar una gran cantidad de datos
La cantidad de datos generados ha aumentado exponencialmente desde los últimos años y la mayor parte se clasifica como datos no estructurados. Los datos no estructurados generalmente se refieren a datos que no residen en una base de datos tradicional de filas y columnas que es exactamente opuesta a los datos estructurados, pocos ejemplos de datos no estructurados son videos, fotos, mensajes de audio. Como el papel principal de un científico de datos es extraer significado de los datos, uno debería sentirse cómodo tratando con grandes cantidades de datos independientemente de la naturaleza, ya sea estructurada o no.
2. Visualización de datos
Los datos que se generan en las empresas deben traducirse a un formato que sea fácil de entender, para tomar decisiones. Como científico de datos, uno debe poder visualizar los datos con la ayuda de herramientas como Tableau, Plotly, Visual.ly, D3.js y Power BI. También es importante que un científico de datos esté familiarizado con los principios detrás de la recopilación visual de los datos. Este es uno de los roles importantes para un científico de datos, ya que la visualización de datos es la única opción de acción para que las empresas trabajen con datos directamente.
3. Estadísticas
El papel de las estadísticas en la ciencia de datos es muy crucial. Para los científicos de datos, la estadística es la disciplina matemática que proporciona las herramientas y los métodos necesarios para encontrar patrones y dar una idea del complejo conjunto de datos mediante la realización de cálculos matemáticos en él. Como el papel de un científico de datos es extraer significado mediante la identificación de patrones en los datos, el conocimiento en estadística es una habilidad clave para un científico de datos.
4. Habilidades de programación
Con la cantidad de datos generados hace 20 años, Excel sería suficiente para lidiar con eso, pero con la cantidad de datos estructurados y no estructurados que está generando los datos de estos días, los científicos deberían tener conocimiento en herramientas de programación como Python, R, SQL como
- Dan más margen para entrenar el conjunto de datos con muchas técnicas estadísticas.
- Mejoran la eficiencia del proceso mientras hacen análisis de datos
5. Manipulación de datos
En la mayoría de los casos, los datos que necesitamos serán confusos y será difícil para los científicos de datos trabajar con ese tipo de datos. Entonces, después de obtener los datos de los lagos de datos, el primer paso es lidiar con esas imperfecciones. Algunas imperfecciones incluyen valores faltantes, cadenas irregulares como LA para Los Ángeles, formato de fecha como 10/09/2009 y 2009/09/10. Todas estas imperfecciones deben clasificarse antes de comenzar la capacitación o el análisis de los datos.
6. Cálculo multivariable y álgebra lineal
Comprender los conceptos de matrices (álgebra lineal) y diferenciación (cálculo) es una habilidad importante que debe poseer un científico de datos. En una organización donde los datos existentes desempeñan un papel importante en hacer predicciones futuras, pequeñas mejoras en el rendimiento predictivo u optimización algorítmica pueden marcar una gran diferencia para la organización. En las etapas iniciales de un científico de datos cuando se usan modelos precodificados, uno no necesita tener una comprensión profunda de las matrices o el cálculo, pero para comprender lo que está sucediendo bajo el capó de los modelos o para construir sus propias implementaciones, definitivamente es necesario para entender estos conceptos.
Habilidades no técnicas
Las habilidades no técnicas requeridas para ser un científico de datos se dan a continuación.
1. Curiosidad intelectual
Al analizar los datos de una organización en la mayoría de los casos, nadie podrá ver resultados o respuestas directas. Cuanto más preguntas comience, más respuestas obtendrá de los datos. En general, la curiosidad se define como un fuerte deseo de entender algo. Esa es la razón por la curiosidad intelectual es un rasgo muy importante de un científico de datos.
2. Fuerte perspicacia comercial
Sin la comprensión de los datos de la organización o los elementos del modelo de negocio, todas las habilidades técnicas que posee un científico de datos no podrán obtener los resultados requeridos para la organización, porque no podrá comprender qué características están presentes en el conjunto de datos. debe tener prioridad y debe considerarse el último. Por lo tanto, para un científico de datos, comprender el modelo de negocio y los datos de la organización ayudará a resolver los desafíos potenciales para mantener y hacer crecer su negocio.
3. Fuertes habilidades de comunicación
Como científico de datos, uno debe preparar una presentación sobre sus hallazgos técnicos y presentarla a los equipos no técnicos como los departamentos de ventas en algún momento de la carrera. Como científico de datos, uno debe poseer habilidades como la narración de historias (la capacidad de contar historias de los hallazgos), porque la cantidad total de tiempo y energía gastada en la exploración de datos, la aplicación de técnicas estadísticas, el descubrimiento de los resultados y todo lo demás será en vano si un científico de datos no puede transmitir los mensajes correctamente a los ejecutivos de negocios. Y en la mayoría de los casos, los ejecutivos de negocios no estarán interesados en escuchar todos los pasos que hemos seguido para llegar a las conclusiones, sino que se centrarán principalmente en los resultados y los valores presentados. Por lo tanto, siempre es una buena práctica mantener la historia clara y precisa.
Conclusión - Habilidades requeridas para el científico de datos
Estas son algunas de las habilidades más importantes que una persona debe poseer para ser un científico de datos, ya que su trabajo principal consiste en trabajar con los datos de una organización, analizarlos y presentarlos a los ejecutivos de negocios.
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