Qué necesitas para ser Científico de Datos o Data Scientist

Para combatir esta falla en la comunicación, Armes sugirió que los científicos de datos realicen visuales gráficos con información fácilmente digerible. Cuando esto falla, recomendó agregar una capa entre el científico de datos y el C-suite. En Eight Solutions, los líderes también confían en el software para cerrar esa brecha. Para Serrajordia, uno de los mayores desafíos para el científico de datos es traducir su conocimiento técnico a otra persona en el negocio. “Es necesario tener empatía por el otro que no tiene los mismos conocimientos técnicos que tú. Si un equipo de marketing necesita enviar un correo electrónico a los clientes con un cupón de descuento, el científico de datos puede identificar quiénes son las personas con más probabilidades de usar el cupón.

El nombre de científico de datos es a veces menospreciado porque carece de especificidad y puede ser percibido como una palabra engrandecida refiriéndose al analista de datos. 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. La sabiduría popular lo tiene claro, un científico de datos (un data scientist) es “un estadístico que trabaja en San Francisco”. Y es que, desde hace unos años, esta profesión está de moda gracias, en parte, al mundo startupil. Pero la ciencia de datos va mucho más allá y está convirtiéndose en una de las profesiones más prometedoras de hoy en día.

Machine learning

«Nos da un valor más rápido y es un buen traductor entre la gente de estadísticas y el C-Suite». Es en este elemento de construcción de modelos donde la narración entra en juego. Sin embargo, contar una historia sin conectarlo a un resultado deseado, enfatizó, no la cortará. «La narración de historias analíticas, para la mayoría de las personas, no va a ser interesante, quieren saber por qué es importante», dijo. «Es crucial que comuniques la importancia y el valor de los modelos que estás construyendo».

Aunque fuera por pura oferta y demanda, acumular datos debería ser algo trivial. «Si no puedes desplegar [la historia de los datos] en el mundo», dijo, «no te está haciendo ningún dinero». Debe ser creativo y estar preparado para establecer confianza entre los miembros de distintos departamentos. Además de ser buen comunicador para convencer con éxito sus ideas y tener visión de negocio. Tras esta valoración, el científico puede proponer al equipo de marketing una serie de pruebas para validar su hipótesis. Si tiene éxito y consigue aumentar la tasa de clics, se mantiene la solución propuesta.

Las mejores Herramientas, Ejemplos y Estrategias de Growth Hacking

Y es que no se trata de una moda pasajera, sino de algo que llego para quedarse. Según un informe de empleo IT de la consultora Deloitte, esta profesión será una de las más demandadas en 2020, no https://www.adiario.mx/tecnologia/el-bootcamp-de-tripleten-unico-por-su-metodo-de-ensenanza-y-plan-de-carrera/ por algo la ciencia de los datos es la que domina los listados de habilidades más requeridas en las empresas. Los diferentes tipos de aplicaciones y herramientas generan datos en varios formatos.

• Puede que el mercado haya ido madurando y, por tanto, los salarios también se hayan ido reajustando a la oferta y la demanda.
• El de más aceptación, con diferencia, fue Python (el 83% de los encuestados lo usaban).
• La data science, por así decir, proporciona esos recursos a la inteligencia artificial.
• Repasamos qué es exactamente eso de la data science, sus oportunidades laborales y las posibilidades que existen para formarse.

Si quieres saber cómo ser bootcamp de programación y sumergirte en el mundo del Big Data, te contamos todo lo que necesitas saber. ¿Qué habilidades necesitas para convertirte en Científico de Datos o Data Scientist? Este profesional del Big Data y Machine Learning se encarga de gestionar datos y analizarlos, pero de una forma muy particular. Si estás pensando en convertirte en un científico de datos, podrías estar preparándote para una carrera satisfactoria.

Inteligencia de clientes

Los analistas de datos y los científicos de datos representan dos de los trabajos mejor pagados y con mayor demanda en 2021. Dado que la ciencia de datos suele utilizar grandes conjuntos de datos, es extremadamente importante contar con herramientas que se puedan escalar con el tamaño de los datos, sobre todo para proyectos con estrechos márgenes de tiempo. Las soluciones de almacenamiento en cloud, como los lagos de datos, proporcionan acceso a infraestructura de almacenamiento y son capaces de ingerir y procesar grandes volúmenes de datos con facilidad. Estos sistemas de almacenamiento aportan flexibilidad a los usuarios finales y les permiten poner en marcha grandes clústeres si es necesario. También pueden añadir nodos de cálculo incremental para acelerar los trabajos de proceso de datos, y permitir a la empresa hacer concesiones a corto plazo a cambio de mayores resultados a largo plazo.

Esto es todo lo que necesitas saber sobre la formación de esta profesión de Data Scientist cada vez más demandada. Esta web utiliza Google Analytics para recopilar información anónima tal como el número de visitantes del sitio, o las páginas más populares. 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.