12 habilidades comercializables para un científico de datos

Por el equipo editorial de Indeed

30 de diciembre de 2021

La mayoría de las empresas, si no todas, se beneficiarían de tener una idea de sus datos. Con datos estructurados que cuentan una historia, las empresas pueden tomar decisiones importantes que pueden ayudar a contribuir a su éxito. Los científicos de datos pueden brindar información valiosa basada en datos y tendencias, y son una parte importante para encontrar soluciones a los problemas de una organización. En este artículo, examinamos qué es un científico de datos y enumeramos algunas habilidades que puede tener un científico de datos.

¿Qué es un científico de datos?

Un científico de datos trabaja en estrecha colaboración con los datos para poder analizarlos, encontrar tendencias y utilizar los datos para comprender algo más o desarrollar procesos para mejorar las operaciones de alguna manera. Los científicos de datos combinan matemáticas e informática en su trabajo, pero también tienen cierto conocimiento sobre la industria a la que sirven. Es típico que los científicos de datos tengan que navegar a través de datos no estructurados para producir informes, sugerencias y soluciones que ayudarán a que una empresa tenga éxito.

Aquí hay algunas habilidades que un científico de datos puede poseer:

Computación en la nube

Es importante que los científicos de datos sepan cómo usar la computación en la nube porque la nube les proporciona un lugar para conservar, recuperar y compartir datos. Debido a que muchas empresas utilizan la computación en la nube para sus servidores, almacenamiento y bases de datos, los científicos de datos deben poder navegar en su ciberespacio compartido. Las empresas pueden incluso almacenar datos en la nube sin darse cuenta, pero los científicos de datos trabajan para recuperar y analizar los datos asociados.

Estadística y probabilidad

En esencia, la ciencia de datos trabaja con algoritmos, sistemas y procesos para comprender más acerca de los datos para que luego puedan tomar decisiones informadas, obtener información y separar información importante de una base de datos. Los científicos de datos con frecuencia tienen que estimar y predecir cómo se comportarán los diferentes datos. Si los científicos de datos tienen habilidades de probabilidad, pueden usar métodos estadísticos para ayudarlos a realizar estas predicciones y analizar los datos aún más.

Con habilidades en estadística y probabilidad, los científicos de datos pueden predecir tendencias y desarrollar pronósticos, descubrir anomalías que existen en el conjunto de datos, establecer una relación entre dos puntos en los datos y comprender más sobre los datos con los que están trabajando.

Matemáticas avanzadas

Los científicos de datos utilizan tanto el cálculo multivariado como el álgebra lineal para realizar su trabajo. Usan cálculo para construir un modelo de aprendizaje automático, pero también pueden trabajar con derivadas, función de costo, trazado, gradientes y álgebra. Cuando trabajan con matemáticas avanzadas, los científicos de datos pueden usar herramientas que los ayuden a realizar cálculos, por lo que es más importante que conozcan los principios del cálculo y el álgebra y cómo pueden afectar sus informes.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático implica el uso de estadísticas para encontrar patrones en los datos. El aprendizaje automático es la inteligencia artificial que utilizan los científicos de datos para respaldar sus suposiciones sobre un conjunto de puntos de datos. El aprendizaje automático ayuda a aliviar algunas responsabilidades que tienen los científicos de datos y ayuda a prevenir errores humanos. Es aún más valioso cuando los científicos de datos tienen conjuntos de datos muy grandes para trabajar porque el aprendizaje automático puede desarrollar algoritmos y modelos viables para que otros puedan procesar los datos en tiempo real.

Herramientas de visualización de datos

Los científicos de datos usan herramientas de visualización de datos para traducir información y datos en elementos visuales como gráficos e imágenes. Pueden hacer esto para ayudarse a comprender mejor su propio informe de datos y desde otra perspectiva, o proporcionar detalles a una parte interesada en una empresa que solicitó información de los datos. Con las herramientas de visualización de datos, es más fácil para los científicos de datos ver tendencias, patrones y puntos de datos periféricos en un conjunto.

Idiomas de consulta

Un lenguaje de consulta es un lenguaje informático que los científicos de datos utilizan para preguntar sobre las bases de datos y la información que contienen. El lenguaje de consulta más común es el lenguaje de consulta estructurado (SQL), y permite a los científicos de datos recuperar datos rápidamente y usarlos para formar soluciones para un problema determinado o responder preguntas específicas.

Gestión de base de datos

Dado que los científicos de datos trabajan con datos, también deben poder administrar esos datos. La mayor parte de esto implica poder recuperar de manera eficiente los datos correctos sin afectar ninguna otra parte de la base de datos. Existen varias herramientas y sistemas de administración de bases de datos con los que los científicos de datos pueden familiarizarse para que puedan trabajar con diferentes empresas para almacenar, actualizar y leer los datos de su sistema.

visualizaciones

Los científicos de datos no solo deben estar familiarizados con las herramientas que traducen los datos en imágenes, sino que también deben poder leer esas visualizaciones para comprender mejor los datos. Las visualizaciones incluyen mapas de relaciones, gráficos en 3D, gráficos de barras, histogramas, gráficos de líneas y gráficos circulares. La visualización que representan los científicos de datos depende de las variables incluidas en los datos. Las visualizaciones ayudan a los científicos de datos a responder rápidamente a sus preguntas o identificar áreas de mejora.

Codificación de Python

Python es un lenguaje de programación de código abierto que los científicos de datos utilizan para manipular datos y comprenderlos mejor. Python se sincroniza bien con el aprendizaje automático y otras herramientas de inteligencia artificial para proporcionar datos en un formato digerible que incluso los científicos de datos principiantes pueden usar.

Microsoft Excel

Si bien existen formas más complejas de formar listas de datos, Microsoft Excel es un programa básico que los científicos de datos pueden usar. Con Excel, los científicos de datos pueden crear una base de datos con etiquetas personalizadas, ordenar y filtrar datos y formar tablas en las que puede crear funciones de cálculo.

programacion en r

R es un lenguaje de programación que se centra en las estadísticas, uno de los tipos de matemáticas más importantes que utiliza un científico de datos en su trabajo. R también es un software de código abierto que se integra con otros sistemas para proporcionar una conclusión más completa de algunos datos. Cuando los científicos de datos usan R, pueden analizar mejor los datos, identificar tendencias, crear visualizaciones que involucren puntos o agrupaciones de datos y predecir datos futuros. Los científicos de datos nuevos y experimentados pueden tener éxito con R.

disputa de datos

Otra habilidad que tienen muchos científicos de datos es la disputa de datos, que es el proceso de limpiar datos sin procesar, eliminar valores atípicos, cambiar valores nulos y convertir los datos en un formato que sea más fácil de usar. A través de la disputa de datos, los científicos de datos pueden llegar a conclusiones más rápido, especialmente cuando trabajan con grandes cantidades de datos.

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