Habilidades laborales importantes para los científicos de datos

Cada día se crean más de 2,5 quintillones de bytes de datos, según una investigación. Los científicos de datos ayudan a las organizaciones a discutir, interpretar y visualizar esos datos. Como era de esperar, el trabajo está en auge. Según la Oficina de Estadísticas Laborales, se prevé que las oportunidades profesionales en este campo crezcan un 15 % para 2029, mucho más rápido que el promedio.

Si bien no todos los científicos de datos exitosos tienen títulos universitarios, muchos tienen al menos una licenciatura en ciencia de datos o un campo relacionado. Algunos también tienen títulos de posgrado, que incluyen maestrías, doctorados y/o certificaciones de posgrado.

¿Qué tipo de habilidades necesita para ser un científico de datos?

"Científico de datos" es un término amplio que puede referirse a varias carreras diferentes. Generalmente, un científico de datos analiza datos para aprender sobre procesos científicos, tendencias de mercado y gestión de riesgos.

Los científicos de datos trabajan en una variedad de industrias, desde tecnología hasta medicina y agencias gubernamentales. Las calificaciones para un trabajo en ciencia de datos varían porque el título es muy amplio. Sin embargo, hay ciertas habilidades que los empleadores buscan en casi todos los científicos de datos. Por ejemplo, los científicos de datos necesitan fuertes habilidades estadísticas, analíticas, de informes y más.

Tipos de habilidades de los científicos de datos

Capacidad de análisis

Quizás la habilidad más importante para un científico de datos es poder analizar información. Los científicos de datos analizan y dan sentido a grandes cantidades de datos. Deben poder ver patrones y tendencias y tener una idea de lo que significan esos patrones. Todo esto requiere fuertes habilidades analíticas.

• Inteligencia artificial
• Grandes datos
• Inteligencia de Negocio
• Construcción de modelos predictivos
• Creación de controles para garantizar la precisión de los datos
• Pensamiento crítico
• Análisis de los datos
• Visualización de datos
• Análisis de datos
• Gestión de base de datos
• Manipulación de datos
• disputa de datos
• Herramientas de ciencia de datos / Herramientas de datos
• Procesamiento de datos
• DevOps
• Evaluación de nuevas metodologías analíticas
• Interpretación de datos
• Métrica
• Minería de datos de redes sociales
• Datos de modelado
• Herramientas de modelado
• Probabilidades y estadísticas
• Investigación
• Modelado de riesgos
• Prueba de hipótesis

Mente abierta

Ser un buen científico de datos también significa ser creativo. Primero, debe tener una mente abierta para detectar tendencias en los datos. En segundo lugar, debe establecer conexiones entre los datos que pueden parecer no relacionados con alguien que está sesgado. Esto requiere mucha apertura mental. Finalmente, debe explicar estos datos de manera que sean claros para los ejecutivos de su empresa. Esto a menudo requiere analogías y explicaciones creativas.

• Adaptabilidad
• Transmitir información técnica a personas no técnicas
• Creatividad
• Curiosidad
• Toma de decisiones
• Árboles de decisión
• Ejecución en un entorno acelerado
• Innovación
• Pensamiento lógico
• Resolución de problemas
• trabajando independientemente

Comunicación

Los científicos de datos no solo tienen que analizar datos, sino que también tienen que explicar esos datos a otros. Deben poder comunicar datos a personas con diferentes conjuntos de habilidades, explicar la importancia de los patrones en los datos y sugerir soluciones. Esto implica explicar problemas técnicos complejos de una manera que sea fácil de entender. A menudo, la comunicación de datos requiere habilidades de comunicación visual, oral y escrita.

• Asertividad
• Colaboración
• Consultante
• Cultivar relaciones con partes interesadas internas y externas
• Servicio al Cliente
• Documentando
• Dibujo de consenso
• Facilitando Reuniones
• Liderazgo
• tutoría
• Presentación
• Gestión de proyectos
• Líneas de tiempo del proyecto
• Brindar pautas a los profesionales de TI
• Informes
• Habilidades de narración
• Habilidades de supervisión
• Capacitación
• Comunicación verbal
• Comunicación escrita

Matemáticas

Mientras habilidades blandas Así como el análisis, la creatividad y la comunicación son importantes, las habilidades técnicas también son críticas para el trabajo. Un científico de datos necesita sólidas habilidades matemáticas, particularmente en cálculo multivariable y álgebra lineal.

• Algoritmos de identificación
• Creación y mantenimiento de algoritmos
• Conjuntos de datos de recuperación de información
• Álgebra lineal
• Modelos de aprendizaje automático
• Técnicas de aprendizaje automático
• Cálculo multivariable
• Estadísticas
• Modelos de aprendizaje estadístico
• Modelado Estadístico

Competencias técnicas y de programación

Los científicos de datos requieren habilidades informáticas básicas, pero las habilidades de programación son particularmente importantes. Ser capaz de codificar es fundamental para casi cualquier puesto de científico de datos. Imprescindible conocimiento de lenguajes de programación como Java, R, Python o SQL.

• motor de aplicación
• Servicios web de Amazon (AWS)
• AmCharts
• chispa apache
• C++
• Habilidades computacionales
• CouchDB
• js
• ECL
• Llamarada
• API de visualización de Google
• Hadoop
• HBase
• Gráficos altos
• Java
• MATLAB
• Microsoft Excel
• Paquete de Microsoft Office
• No SQL
• Perl
• Pitón
• R
• Software de herramienta de informes
• SaaS
• S.A.S.
• Lenguajes de secuencias de comandos
• sql
• Tablas y Consultas
• Cuadro
• TensorFlow

Más habilidades de científico de datos

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• CouchDB
• js
• ECL
• Llamarada
• API de visualización de Google
• Hadoop
• HBase
• R
• S.A.S.
• Lenguajes de secuencias de comandos
• Dispositivos móviles
• Paquete de Microsoft Office
• SaaS
• Inteligencia Artificial (IA)
• chispa apache
• Curiosidad
• Inteligencia de Negocio
• Innovación