¿Cómo cambiar de carrera de analista de datos a científico de datos?

'How to transition from a data analyst career to a data scientist?'

Las personas lidian constantemente con datos, y los analistas de datos buscan roles más desafiantes después de adquirir experiencia en su área. El científico de datos a menudo se considera una de las opciones de carrera más lucrativas. Aunque requiere ampliar el conjunto de habilidades, varias plataformas educativas ofrecen conocimientos perspicaces que favorecen el cambio. Numerosos analistas de datos han realizado con éxito el cambio, ¡y tú puedes ser el próximo!

Los siguientes pasos te ayudarán a contribuir al desarrollo de la empresa y a aumentar tu experiencia a medida que te embarques en tu carrera como científico de datos:

Evaluar la Brecha de Habilidades

Habilidades Esenciales y Conocimientos Requeridos para un Rol de Científico de Datos

Los científicos de datos necesitan experimentar con datos, por lo que es crucial tener una mentalidad de desarrollo de nuevas ideas e investigación. Igualmente importante es la capacidad de analizar los errores de experimentos pasados. Además de esto, las habilidades técnicas y los conocimientos necesarios para llevar a cabo las tareas son los siguientes:

Habilidades Técnicas:

• Lenguajes de programación o datos como Python o R
• Algoritmos de aprendizaje automático como regresión lineal y logística, bosques aleatorios, árboles de decisión, SVM, KNN
• Bases de datos relacionales como SAP HANA, MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database
• Habilidades especiales como Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), redes neuronales, visión por computadora, aprendizaje profundo
• Capacidad de visualización de datos en RShiny, ggplot, Plotly, Matplotlit
• Computación distribuida como Hadoop, MapReduce, Spark

Habilidades Analíticas:

• Herramientas de API como IBM Watson, OAuth, Microsoft Azure
• Experimentación y pruebas A/B
• Modelado predictivo y conceptos estadísticos como regresión, clasificación y análisis de series temporales

Conocimiento de Dominio:

• Calificaciones de posgrado como una Maestría o un Doctorado en ciencias de la computación, ingeniería de software o estadística
• Experiencia en el tema

Habilidades Blandas:

• Comunicación
• Resolución de problemas
• Curiosidad y aprendizaje continuo
• Colaboración

Habilidades Superpuestas Entre Analistas de Datos y Científicos de Datos

Tanto los analistas de datos como los científicos de datos tienen que:

• Narración de historias con gráficos
• ¿Qué es los datos sintéticos?
• El enemigo invisible de la IA enfrentando el desafío de la materia oscura digital

• Manipulación, Procesamiento y Preparación de Datos: Los analistas de datos realizan las acciones para transformar los datos en bruto en un formato utilizable, mientras que los científicos se ocupan del entrenamiento del modelo.
• Automatización: El analista automatiza los datos para agilizar tareas repetitivas como el procesamiento y la generación de informes. Los científicos trabajan para automatizar la ingeniería de características y la implementación del modelo.
• Análisis: Los analistas exploran y descubren ideas a través de la investigación, mientras que los científicos utilizan el análisis estadístico para una comprensión e interpretación más profunda.
• Visualización: Los analistas crean visualizaciones interesantes de datos complejos para las partes interesadas, mientras que los científicos comunican la distribución de características, el rendimiento del modelo y los resultados a las partes interesadas y colaboradores.
• Consulta de Datos: Los analistas utilizan consultas de datos para la recuperación de subconjuntos específicos, filtrado y generación de informes. Los científicos actúan para extraer datos para el entrenamiento y la evaluación del modelo.
• Programación: Los analistas no están tan familiarizados profundamente con los códigos como los científicos; los primeros pueden escribir fragmentos de código o scripts, mientras que los últimos escriben programas completos para la implementación y ejecución de algoritmos de aprendizaje automático.
• Análisis Estadístico: Los analistas de datos validan hipótesis y comprenden relaciones con el análisis estadístico, mientras que los científicos evalúan el rendimiento del modelo, verifican la significancia y confiabilidad, e interpretan los resultados.

Áreas Donde se Necesitan Habilidades y Conocimientos Adicionales para la Transición

Habilidades Prácticas:

• Habilidad para diseñar experimentos y pruebas A/B y comprender sus principios y metodologías para realizar experimentos válidos y confiables.
• Trabajar con conjuntos de datos grandes
• Implementación de canalizaciones de datos
• Optimización y recuperación del almacenamiento de datos

Habilidades Técnicas:

• Comprensión profunda y aplicación práctica de algoritmos avanzados de aprendizaje automático
• Conocimiento de redes neuronales, ajuste de hiperparámetros y optimización de modelos

Conocimiento del dominio:

• Conocimiento específico de la industria y comprensión de la funcionalidad interna de la misma
• Formular soluciones basadas en datos para los dominios principales de la industria
• Conocimiento de principios de negocios, dinámicas del mercado y economía

Habilidades blandas:

• Narración y comunicación
• Capacidad de gestión de proyectos para manejar proyectos complejos y múltiples partes interesadas
• Constantemente aprender y adaptarse a nuevas tecnologías
• Mantenerse competitivo e innovador

Cerrando la brecha: Desarrollo de habilidades

Exploración de recursos educativos y rutas de aprendizaje para adquirir las habilidades necesarias

Tanto las plataformas offline como las online proporcionan numerosos recursos de calidad, como libros en formato PDF, hojas de trabajo para practicar y acceso gratuito a herramientas y lenguajes de programación. El viaje de aprendizaje se vuelve relativamente más sencillo al unirse a rutas de aprendizaje y tomar cursos en línea certificados de educadores de calidad que imparten conocimientos prácticos.

Importancia de adquirir conocimientos de lenguajes de programación como Python o R

Python ofrece funcionalidad para la manipulación y análisis de datos a través de bibliotecas como NumPy y SciPy, útiles para el preprocesamiento, manejo, limpieza y análisis de datos, así como el análisis exploratorio de datos. También es el lenguaje principal para tareas de aprendizaje automático a través de bibliotecas de soporte como PyTorch y TensorFlow, adecuadas para construir modelos de datos. Además, proporciona opciones para la visualización de datos, Python es preferido para el web scraping y la recolección de datos a través de su conjunto único y extenso de bibliotecas.

Importancia de las habilidades de estadísticas, aprendizaje automático y visualización de datos

La transición de analista de datos a científico de datos requiere la comprensión de habilidades específicas. Las estadísticas proporcionan una base para la prueba de hipótesis y el diseño experimental, a través de información sobre el diseño de experimentos y la formulación de hipótesis. Evalúa la idea encontrando la significancia y validación de suposiciones. Las técnicas de modelado estadístico, como la regresión, la supervivencia y el análisis de series de tiempo, son esenciales para construir modelos predictivos. Estos son significativos para comprender los factores que tienen un papel en resultados específicos.

El aprendizaje automático ayuda a los científicos de datos a formular algoritmos y modelos para la toma de decisiones y la previsibilidad sin necesidad de programación. Estos algoritmos son esenciales para la predicción de datos históricos, que analizan patrones y relaciones complejas en los datos. También permite el reconocimiento de imágenes, sistemas de recomendación, segmentación de clientes, detección de fraudes y categorización de nuevos datos según los criterios definidos.

Las habilidades de visualización de datos ayudan a transmitir la información en un formato interactivo y narrativo, lo cual es útil para la toma de decisiones y la acción basada en los datos representados. Las habilidades de visualización de datos incluyen la identificación de valores atípicos, tendencias y distribución, lo que guía a los científicos de datos hacia ideas profundas, generación de hipótesis y detección de patrones y anomalías.

Papel de los cursos en línea, boot camps y el autoestudio en el desarrollo de habilidades

1. Cursos en línea: Proporcionan conferencias grabadas o a veces en vivo, cuestionarios, tareas y proyectos. La amplia colección de clases ayuda a desarrollar habilidades basadas en el ritmo de aprendizaje del estudiante. La orientación de expertos y la experiencia práctica son adecuadas para mejorar las habilidades y familiarizarse con las tendencias del mundo real.
2. Boot camps: Son programas intensivos e inmersivos que fomentan la transición de los estudiantes a roles de ciencia de datos de manera sistematizada, preparándolos para el trabajo. Inculcar habilidades basadas en empleo es similar a la formación en una empresa, que debe incluir sesiones de interacción en vivo con líderes en un campo específico. La interacción directa, el mentorazgo y el apoyo profesional son comunes en los boot camps, lo que contribuye a un mejor desarrollo de habilidades y oportunidades de networking.
3. Autoestudio: El autoestudio es un enfoque práctico que requiere auto-determinación. Implica la autoorganización de numerosas notas disponibles. Sin embargo, viene con un enfoque de aprendizaje personalizado donde los candidatos pueden formular sus propios horarios y trabajar en función de sus fortalezas y debilidades.

Obteniendo Experiencia Práctica

Importancia de la experiencia práctica en proyectos de ciencia de datos

La experiencia práctica es crucial para lograr funcionalidad, mantenerse actualizado en las tendencias actuales y tener la capacidad de trabajar con otros en un campo específico. La experiencia familiariza a los candidatos con problemas del mundo real, les ayuda a comprender la complejidad de los datos y les brinda tiempo y oportunidad para explorar diversas técnicas.

Formas de obtener experiencia práctica

1. Prácticas: Independientemente de la remuneración, las prácticas son una gran fuente, ya que familiarizan a los candidatos con el campo y el trabajo. Ayudan a obtener conocimientos mientras se aprende. Analytics Vidhya está contratando pasantes en ciencia de datos para ayudarles a alcanzar sus sueños.
2. Proyectos de investigación académica: Trabajar bajo la supervisión de profesores o investigadores me ayuda a aclarar conceptos. Beneficia al candidato al exponerlo tanto a aspectos teóricos como prácticos del conocimiento, al tiempo que lo guía a través de la experiencia del mentor.
3. Trabajo freelance: Una persona con experiencia e independiente puede optar por el trabajo freelance, donde aprende habilidades de comunicación, utiliza su experiencia en análisis, gana dinero y exhibe su trabajo. Analytics Vidhya ofrece una guía para avanzar en esta dirección.
4. Competencias en ciencia de datos: Esto ayuda a resaltar la ventaja competitiva de los candidatos y expone su capacidad para trabajar bajo presión. Además, trabajando en la mentalidad innovadora, los candidatos deben participar en competencias en ciencia de datos.
5. Hackathons: Organizando numerosas competencias en ciencia de datos en el Data Hack de Analytics Vidhya, prepárate para demostrar tu valía. Habrá numerosas competencias en las que participar, junto con oportunidades de establecer contactos con líderes en ciencia de datos.

Unirse a prácticas, independientemente de la remuneración, es el enfoque más adecuado para adquirir experiencia. Requiere superar entrevistas y demostrar tus habilidades para ingresar al campo. Los proyectos de investigación académica, el trabajo freelance o de consultoría también deben ser considerados para familiarizarse con las tendencias y requisitos del mundo real en ciencia de datos. La colaboración, las competencias en ciencia de datos y los hackathons brindan la plataforma adecuada para adquirir experiencia práctica.

Importancia de los proyectos colaborativos, las prácticas y las certificaciones de la industria

Los proyectos colaborativos en ciencia de datos llenan a las personas con perspectivas diversas y el arte de trabajar en equipo. Amplían la base de conocimientos y la capacidad de colaborar con otros expertos en el campo. Expone a los candidatos a enfoques alternativos y soluciones creativas, y agrega habilidades de diferentes campos o industrias relevantes para el puesto de trabajo. Las oportunidades de establecer contactos son el beneficio más significativo.

Debido a los certificados otorgados y las evaluaciones de rendimiento, las prácticas son una prueba completa de trabajo en el mundo corporativo o en el campo. Ayudan en el desarrollo profesional a través de la interacción con expertos y supervisores que iluminan a los candidatos sobre posibles trayectorias y oportunidades de carrera.

Las certificaciones de la industria son la mejor manera de validar habilidades y conocimientos. Ayudan a cerrar las brechas de habilidades y a obtener reconocimiento por parte de los empleadores. También aumentan la capacidad de establecer contactos y el conocimiento a través de programas de aprendizaje y renovación de la industria en curso.

Aprovechando habilidades transferibles

Identificar las habilidades transferibles de un rol de analista de datos a un rol de científico de datos

Existen habilidades superpuestas esperadas en el rol de científico de datos que se pueden transferir al hacer la transición a una posición de científico de datos. Estas incluyen manipulación, preprocesamiento, transformación y limpieza de datos. También se pueden transferir la capacidad de analizar, visualizar e interpretar datos.

Relevancia de habilidades como la limpieza de datos, la exploración de datos y la resolución de problemas

1. Limpieza de datos: Es necesario adherirse a la alta calidad de los datos al eliminar desorden e errores incompletos. Sirve como base para el análisis y el modelado. La limpieza de datos también es crucial para obtener conocimientos profundos sobre los datos y es responsable de la confiabilidad y representación de la información. Ayuda a minimizar el riesgo de decisiones erróneas y conclusiones incorrectas.
2. Exploración de datos: Es necesaria para comprender claramente los datos, identificar patrones, obtener conocimientos y derivar relaciones. Familiariza a los candidatos con la estructura y variables de los conjuntos de datos. La exploración de datos también ayuda a identificar características que afectan a la variable objetivo y analiza las relaciones de los datos con las variables. También contribuye a la visualización de datos al descubrir anomalías, valores atípicos y tendencias en los datos.
3. Resolución de problemas: Los científicos de datos se enfrentan a múltiples experimentos repetidos donde lo más importante es analizar el problema que causa discrepancias en los resultados. Las habilidades esenciales que los guían hacia soluciones son el enfoque analítico y las habilidades para resolver problemas. También es útil para enfrentar desafíos basados en la industria.

Importancia de la comunicación efectiva y la narración en ciencia de datos

Estas habilidades no técnicas de los científicos de datos son esenciales para conectarse con los interesados. Los científicos de datos también manejan equipos de personas menos experimentadas, donde es necesario comunicar las ideas o interpretaciones junto con las decisiones. La claridad en el cómo, por qué, cuándo y dónde ayuda a comprender y generar confianza en el proceso y en el líder.

Contar historias con analogías ayuda a la comprensión y hace que las conversaciones sean emocionantes y fructíferas para las partes involucradas. También implica utilizar de manera efectiva habilidades de visualización de datos, enfatizando patrones, tendencias, valores atípicos y otros datos similares. La comunicación y la narración derivan la influencia de los científicos de datos en las partes que se comunican a través de la transparencia sobre limitaciones, ventajas y consideraciones éticas, lo que indica responsabilidad y rectitud hacia el trabajo.

Construyendo una Red Profesional

Beneficios de la Red en la Comunidad de Ciencia de Datos

Los científicos de datos deben centrarse en la creación de redes ya que se benefician a través de:

1. Aprendizaje Continuo: Las diferentes personas en la industria poseen diferentes conocimientos mientras trabajan en sus proyectos. La comunicación con ellos ilumina a uno sobre las tendencias y tecnologías actuales.
2. Innovación: El conocimiento práctico de campos interdisciplinarios contribuye con ideas innovadoras para investigaciones de vanguardia. Personas de diferentes campos pueden trabajar juntas para resolver lagunas existentes y aumentar sus áreas de experiencia.
3. Recursos: Familiarizarse con diferentes dominios aumenta las oportunidades. Uno también puede utilizar otros software y bases de datos de manera creativa para su funcionalidad mientras obtiene recursos a través de la comunicación. Esto beneficia sin esfuerzo la capacidad de trabajo de las personas y ahorra tiempo.
4. Asesoramiento: Conectarse con expertos, mentores y profesionales es uno de los mejores métodos para obtener orientación en elecciones de carrera, trabajo y desafíos técnicos. También expone a las personas a diversas experiencias, desafíos y oportunidades, abriendo caminos para el desarrollo profesional.
5. Ampliar la Perspectiva: Aprender las obras, metodologías y métodos para abordar diferentes proyectos amplía la perspectiva que da lugar a la innovación.

Explorar Oportunidades de Red a Través de Eventos de la Industria, Conferencias y Comunidades en Línea

Debido a los numerosos beneficios de la creación de redes en la ciencia de datos, existen múltiples métodos para aumentar las conexiones. Los eventos y conferencias de la industria invitan a numerosas personalidades y expertos del campo, incluyendo profesionales, investigadores, industriales, profesionales y educadores.

Las conferencias tecnológicas, los encuentros y los grupos de usuarios enfocados en discusiones sobre ciencia de datos, las cumbres de IA y las conferencias mundiales son buenas fuentes, independientemente del modo en línea o fuera de línea.

Las comunidades en línea permiten una conectividad global desde la comodidad del hogar. Al reducir la diferencia horaria, estas son una buena fuente de colaboración con personas expertas en el campo.

Además, las comunidades en línea también incluyen hackathons, proyectos de código abierto, cursos en línea y webinars que ayudan a involucrar activamente a la comunidad y compartir conocimientos y habilidades.

Mostrando Tus Habilidades

Importancia de Crear un Portafolio Sólido de Ciencia de Datos

Un portafolio sólido de ciencia de datos es una excelente manera de mostrar las habilidades técnicas y la experiencia adquirida a través de diferentes oportunidades como pasantías, empleo, investigación, proyectos u otros métodos. Exhibir los cursos, las calificaciones educativas, la aplicación práctica del conocimiento y las referencias sirven como identidad y representante de una persona. Proporcionando la oportunidad de destacarse entre la multitud, el portafolio de ciencia de datos sirve como expositor del éxito o fracaso de las tareas, brindando al candidato la oportunidad de explicar sus valiosos aprendizajes de ellas.

Explora Formas de Mostrar Tus Habilidades a Través de Proyectos, Repositorios de GitHub y Plataformas en Línea

Estos tres sirven como excelentes fuentes para mostrar habilidades y compartir trabajos. Para compartir las habilidades a través de proyectos de ciencia de datos, selecciona las tareas relevantes que se ajusten a tus metas profesionales y resalta la experiencia adquirida. Asegúrate de definir claramente el enunciado del problema para mayor claridad y elige una aproximación basada en la lógica para superar los desafíos. Esto incluye metodologías, algoritmos, técnicas y el uso de diferentes herramientas. La documentación del proyecto debe ser aclarada mediante la incorporación de diagramas de flujo, gráficos e imágenes según sea necesario. Ten una indexación adecuada para una navegación más sencilla y comunica de manera precisa lo que se requiere y se pretende directamente. Proyecta el impacto y los resultados con eficiencia evitando consecuencias falsas y basadas en errores.

Crea un repositorio de GitHub para mostrar los proyectos de ciencia de datos de manera organizada. Agrega el archivo “readme” en cada repositorio y resume los proyectos que incluyan objetivos, metodologías, hallazgos clave, visualizaciones, resultados y cualquier otro detalle relevante, si corresponde. Utiliza la función de control de versiones para encontrar cambios y colaborar con otras personas en el campo. Asegúrate de agregar créditos a los colaboradores. También puedes agregar los enlaces a los proyectos creados en Jupyter Notebooks en el archivo “readme” en GitHub para una mejor interacción y visibilidad del trabajo.

También puedes mostrar tus trabajos en plataformas en línea como blogs, portafolios, comunidades y Kaggle. Plataformas como Zepes permiten blogs de ciencia de datos o encontrar otros portafolios en línea relevantes para expresar tu contribución al campo. Aprovecha el poder de las comunidades de ciencia de datos como Reddit, la comunidad de DataCamp o Data Science Central para compartir, discutir y obtener comentarios de otros. Utiliza LinkedIn para mostrar tus trabajos o participar en competiciones de Kaggle para interactuar y asistir a seminarios.

Destacar la importancia de demostrar el impacto de tu trabajo a través de estudios de caso y la narración de datos

La demostración a través de estudios de caso y la narración de datos ayuda a comunicar el valor y la relevancia de la ciencia de datos a una amplia audiencia, independientemente de los conocimientos técnicos. Ayuda a aumentar la familiaridad con el tema, comprender el impacto de los problemas en diferentes audiencias y desarrollar soluciones innovadoras que beneficien a la humanidad. Ayuda profesionalmente al agregar valor e impacto al portafolio y perfil mientras se aplican las habilidades adquiridas en ciencia de datos.

La narración de datos mejora las habilidades de comunicación al simplificar problemas complejos y hacer que la conectividad sea interactiva. Contribuye a un mayor compromiso, facilitando aún más la resolución de problemas, el enfoque muy valorado. Ayuda en la conectividad y relación con los oyentes, lo que lleva a sesiones exitosas.

Navegando en el mercado laboral

Perspectivas del mercado laboral de la ciencia de datos y sus requisitos

Los trabajos en ciencia de datos están aumentando rápidamente y se espera que el tamaño del mercado crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 26.9% desde 2020 hasta 2027. En 2023, se estima que el tamaño del mercado será de aproximadamente 70.376 mil millones de dólares estadounidenses. Además de la creciente demanda, también debes considerar la creciente aplicación del campo en diferentes industrias, lo que ayuda a encontrar un trabajo según el interés y la especialización del candidato. La lista incluye tecnología, comercio electrónico, finanzas, salud y marketing.

Las habilidades técnicas son cruciales para obtener el puesto, lo que implica programación, análisis estadístico y dominio de herramientas como PyTorch, scikit-learn y TensorFlow. El conocimiento de dominio, una buena comprensión de las matemáticas y la estadística, la comunicación y la visualización, los títulos avanzados o la especialización y la experiencia práctica son requisitos previos para establecer una base sólida en el mercado de la ciencia de datos.

Estrategias para adaptar tu currículum y carta de presentación a roles de ciencia de datos

Tu currículum y carta de presentación hablan en tu nombre y son el factor decisivo principal para juzgar tu idoneidad para el puesto.

1. Investiga los requisitos del trabajo: Lo primero es comprender a fondo la descripción del trabajo para identificar las habilidades, responsabilidades y calificaciones necesarias para el puesto, el tipo de lenguajes de programación, herramientas, conocimientos de la industria y algoritmos. Descubre si eres el candidato adecuado para el puesto y posees las calificaciones exactas necesarias.
2. Destaca las habilidades técnicas relevantes: Muestra tus habilidades técnicas relevantes en tu currículum. Agrega educación, certificaciones adicionales en cursos o lenguajes de programación y palabras clave del puesto que te ayudarán a ser seleccionado por las empresas.
3. Muestra proyectos de ciencia de datos: Agrega una sección de proyectos distintos mencionando información detallada sobre los trabajos o tu contribución. Asegúrate de indicar la cantidad o el impacto del resultado en la empresa en términos de aumento de ingresos, ahorros, mejoras de precisión u otros datos similares.
4. Demuestra habilidades analíticas y de resolución de problemas: Exhibe una sección que indique las habilidades. Enumera tus habilidades blandas, como habilidades analíticas y de resolución de problemas. Relaciona lo mismo con ejemplos de manera concisa.
5. Adapta tu carta de presentación: Centrándote en la carta de presentación, realiza una investigación detallada de la empresa antes de comenzar a escribir. Destaca las habilidades técnicas necesarias para ese puesto y enumera tus cualidades o habilidades únicas para impresionar al reclutador.
6. Cuantifica logros e impacto: Menciona los logros en tu currículum. Indica el efecto cuantitativo de tus logros y el impacto causado por lo mismo. Utiliza números o calificaciones para mostrar lo mismo y el efecto más directo que tuvo en la empresa.
7. Revisa y edita: Asegúrate de revisar el currículum y la carta de presentación. Busca errores gramaticales o de ortografía en el nombre de la empresa o persona. Valida las cualidades o características descritas que coinciden con el puesto y la empresa. Edita en caso de necesidad de algún cambio.

Explora plataformas de búsqueda de empleo, redes profesionales y agencias de contratación para oportunidades laborales en ciencia de datos

Encontrar un trabajo es comparativamente más sencillo con numerosas plataformas en línea. Las plataformas de búsqueda de empleo de calidad incluyen LinkedIn, Indeed, Glassdoor y Dice. Estas plataformas proporcionan actualizaciones regulares sobre diferentes roles laborales en múltiples empresas. Las plataformas ofrecen alertas de empleo según las preferencias para actualizaciones directas.

Las redes y comunidades profesionales brindan mentores y conexiones, proporcionando la oportunidad adecuada y orientación para encontrar un puesto adecuado. Las comunidades están disponibles en redes profesionales como grupos de LinkedIn y Kaggle. Las conexiones y el networking personal también son posibles en reuniones y conferencias. Las agencias de contratación también ayudan a encontrar los roles laborales adecuados. Ejemplos comunes de dichas agencias incluyen AlmaBetter, Hirist, Harnham y Korn Ferry.

¿Por qué las empresas están contratando más científicos de datos?

Existen múltiples razones que llevan a la contratación creciente de científicos de datos. Esto incluye la generación excesiva de datos y la retención de información confidencial importante para el crecimiento de la empresa. El procesamiento e interpretación de los mismos solo es posible por parte de los científicos de datos. Estos guían a la empresa hacia la toma de decisiones basada en datos, ayudando a tomar decisiones más informadas, basadas en evidencia y mejorando la eficiencia.

Además, los científicos de datos aprovechan los datos para comprender mejor el comportamiento de los clientes mediante la comprensión de sus preferencias, comportamientos y experiencias. Además, los datos son útiles para la gestión de riesgos y la detección de fraudes para aumentar la eficiencia operativa y reducir costos.

Mejora de habilidades y aprendizaje continuo

Importancia del aprendizaje continuo y la mejora de habilidades en el campo de la ciencia de datos

El aprendizaje continuo y la mejora de habilidades muestran los conocimientos actualizados del candidato sobre los requisitos actuales y su capacidad para mantenerse al día con las nuevas demandas de los clientes. También es esencial mantenerse al día con los avances tecnológicos, donde los software y los lenguajes de programación se actualizan regularmente. Además de la ciencia de datos básica, el panorama específico de la industria evoluciona constantemente, lo que requiere nuevos enfoques analíticos para los problemas. Los recientes fraudes y acciones no éticas también llevan a la actualización de las normas éticas y de privacidad de los datos, que deben ser seguidas por todas las personas involucradas en el manejo de datos.

Importancia de mantenerse actualizado con las últimas herramientas, técnicas y tendencias de la industria

Mantenerse actualizado a través de los métodos mencionados anteriormente ayuda a inculcar habilidades eficientes para resolver problemas y desarrollar innovación y creatividad. Ayuda a adaptarse a las necesidades de la industria y mejorar el rendimiento mediante la disponibilidad de nuevas funcionalidades.

Historias de éxito y consejos

Varios candidatos han logrado hacer la transición exitosa a la Ciencia de Datos. El éxito no se limita a un ingreso adecuado y merecido, sino que se expande hacia el desarrollo de la carrera, la felicidad, la paz mental, la satisfacción con la elección de la carrera y el uso adecuado de las habilidades.

• Aprender y actuar como científico de datos siendo ingeniero petrolero no fue fácil para Jaiyesh Chahar. El amor por las matemáticas y la oportunidad de lidiar con datos lo llevaron a cambiar el rumbo de su carrera. Teniendo conocimientos iniciales de Ciencia de Datos en su campo laboral, tomó medidas para aprender programación y estadísticas. Encontrar trabajo como principiante en un área nueva fue todo un desafío; sin embargo, el conocimiento específico de la industria vino en su ayuda, ayudándolo a conseguir un trabajo con proyectos emocionantes.
• Con experiencia en Ingeniería de Pruebas de Software y Aseguramiento de Calidad, Bindhya Rajendran ha trabajado con datos en tiempo real y mantiene conocimientos específicos de la industria en la fabricación de equipos. Fue introducida a la analítica a través de su módulo de capacitación obligatoria, donde los aspectos prometedores del campo captaron su interés. Tomando medidas en la dirección correcta, con una orientación precisa y específica de la situación por parte del fundador de Analytics Vidhya, ella triunfó en su elección de carrera y actualmente trabaja en BOSCH en un puesto especializado en Análisis de Datos.

Resumiendo las historias de cada individuo, llegamos a la siguiente conclusión y consejos para los candidatos interesados ​​en hacer la transición a la Ciencia de Datos:

• Comienza la transición de Analista de Datos a Científico de Datos entendiendo el camino de la ciencia de datos. Lee blogs, libros y recursos en línea para familiarizarte con el campo.
• Haz una tabla especificando tus habilidades y conocimientos y los requeridos para la transición. Selecciona los relevantes para aprender y elige los cursos preferidos de Analytics Vidhya. Encuentra el sistema adecuado para tu cronograma. Esto incluye aprender Python, R, Apache Spark, SQL y herramientas de visualización de datos como Tableau y otras.
• Familiarízate con algoritmos de Aprendizaje Automático como modelos de regresión, árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte y refuerzo de gradiente. Obtén experiencia trabajando en proyectos con tus profesores o mentores o a través de pasantías. De lo contrario, sé creativo y comienza un proyecto por tu cuenta para aprender.
• Trabaja rigurosamente para expandir tu red, hacer conexiones y mantener contacto con personas en tu campo. Busca activamente oportunidades para participar en eventos relacionados. Crea un portafolio en línea.
• Cuando te sientas satisfecho con tu aprendizaje y experiencias, y obtengas certificaciones sustanciales suficientes para demostrar tu calibre, comienza la búsqueda de empleo. Debes concentrarte en justificar tus habilidades en el currículum y la carta de presentación.

Cursos para convertirse en un científico de datos

En cuanto a la importancia de mejorar constantemente tus habilidades o hacer la transición de tu carrera de Analista de Datos a Ciencia de Datos, Analytics Vidhya te cubre en todas las situaciones. Ofrecemos múltiples cursos relacionados con lo mismo:

• Un Camino de Aprendizaje Integral para Convertirte en un Científico de Datos: es un curso amigable para principiantes con una lista ordenada de recursos y contenidos del curso. Incluye tareas para probar tus conocimientos y sirve para mejorar tus habilidades.
• Conclave de Carreras de Ciencia de Datos: Transición a la Ciencia de Datos: es el curso adecuado si estás confundido acerca de hacer la transición a una carrera en ciencia de datos. Cubre temas esenciales como diferentes roles y cuál es más adecuado para ti, discusiones de panel, métodos para construir perfiles digitales y cómo cumplir con los requisitos de los gerentes de contratación.
• Bootcamp Inmersivo de Ciencia de Datos: es un programa de entrenamiento con garantía de empleo que ha logrado una colocación del 100% de las cohortes. También ha llevado a un aumento salarial del 250% y te guía en la preparación para entrevistas junto con un aprendizaje flexible.

Conclusión

Científico de Datos es una profesión intrigante, gratificante y fascinante, con requisitos en constante evolución de personas talentosas y habilidosas. La capacidad de trabajar en problemas de datos complejos con una mentalidad analítica y resolutiva, y un enfoque práctico, te ayuda a llegar a la cima a largo plazo.

El mejoramiento constante de tus habilidades es un factor crucial que ayuda en tu desarrollo profesional. Analytics Vidhya te ofrece numerosos cursos sin importar tu nivel de experiencia. Ayudándote a alcanzar tus sueños y lograr tus metas, somos las manos que te guían hacia la cima de tu carrera.

Preguntas frecuentes

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