Cómo convertirse en científico de datos en 2024: Guía de 5 pasos

Los científicos de datos son cada vez más importantes en las operaciones de las empresas de casi todos los sectores. Su capacidad para cribar grandes cantidades de datos y extraer perspectivas significativas les hace muy valiosos en TI, sanidad, finanzas, comercio minorista y otros sectores.

A medida que los datos se integren cada vez más en las estrategias empresariales, aumentará la demanda de científicos de datos cualificados, consolidando la ciencia de datos como una carrera profesional clave en la economía actual.

Entonces, ?cómo ser un científico de datos? En este artículo, exploramos la educación requerida, las habilidades clave y las experiencias prácticas necesarias para iniciar una carrera exitosa en la ciencia de datos.

Resumen Resumen

1. Puntos clave
2. El auge de los científicos de datos
   1. Salario y Resumen del Puesto de Científico de Datos
3. Cómo convertirse en científico de datos: Guía en 5 pasos
4. 1. Obtén un título relevante en ciencia de datos
5. 2. Desarrolla tus habilidades en ciencia de datos
   1. Habilidades interpersonales y cualificaciones necesarias
6. 3. Obtén certificaciones en ciencia de datos
7. 4. Domina las herramientas de la ciencia de datos
   1. Consejos para aprender y dominar estas herramientas
8. 5. Lanza tu carrera en ciencia de datos
   1. Adquiere experiencia práctica
   2. Construye una cartera
   3. Mejora tus habilidades para trabajar en red
   4. Estrategias para solicitar puestos en ciencia de datos
9. Analista de datos vs. científico de datos: ?Cuál es la diferencia?
10. Lo esencial
11. Preguntas frecuentes

Ver más

Resumen

1. Puntos clave
2. El auge de los científicos de datos
   1. Salario y Resumen del Puesto de Científico de Datos
3. Cómo convertirse en científico de datos: Guía en 5 pasos
Ver más
4. 1. Obtén un título relevante en ciencia de datos
5. 2. Desarrolla tus habilidades en ciencia de datos
   1. Habilidades interpersonales y cualificaciones necesarias
6. 3. Obtén certificaciones en ciencia de datos
7. 4. Domina las herramientas de la ciencia de datos
   1. Consejos para aprender y dominar estas herramientas
8. 5. Lanza tu carrera en ciencia de datos
   1. Adquiere experiencia práctica
   2. Construye una cartera
   3. Mejora tus habilidades para trabajar en red
   4. Estrategias para solicitar puestos en ciencia de datos
9. Analista de datos vs. científico de datos: ?Cuál es la diferencia?
10. Lo esencial
11. Preguntas frecuentes

El auge de los científicos de datos

El mercado laboral refleja la creciente necesidad de estos profesionales. Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU., se espera que los empleos en investigación informática y de la información, que incluye a los científicos de datos, crezcan un 35% de 2022 a 2032, significativamente más rápido que la media de todas las ocupaciones. Esto es un claro indicador de la importancia que el análisis de datos desempe?a en las estrategias empresariales modernas.

La ciencia de los datos influye en las empresas al permitirles comprender mejor el comportamiento de los clientes, racionalizar las operaciones e innovar con mayor rapidez. Esta capacidad mejora el funcionamiento de las empresas y les proporciona una ventaja competitiva en sus mercados.

Salario y Resumen del Puesto de Científico de Datos

?Estás pensando en convertirte en científico de datos? Si es así, asegúrate de marcar estas casillas al leer la descripción de un puesto típico de científico de datos:

• Formación académica: Normalmente una licenciatura en Informática, Estadística, Matemáticas o un campo relacionado.
• Habilidades técnicas: Dominio de lenguajes de programación como Python o R y familiaridad con SQL y la gestión de bases de datos.
• Habilidades analíticas: Gran capacidad de análisis estadístico y modelización matemática.
• Conocimientos de aprendizaje automático: Comprensión de las técnicas y algoritmos de aprendizaje automático.
• Visualización de datos: Capacidad para crear e interpretar visualizaciones de datos.
• Habilidades de resolución de problemas: Gran capacidad analítica y de resolución de problemas.
• Comunicación: Excelentes habilidades de comunicación para traducir datos complejos en perspectivas comprensibles.

Según las últimas cifras, el salario medio del científico de datos en Estados Unidos puede oscilar entre 71.000 y 206.000 dólares anuales, dependiendo de la experiencia, la formación y la ubicación.

Los salarios de los científicos de datos pueden variar mucho según el sector y las funciones específicas. Para obtener información salarial más detallada y actualizada, estate atento a los informes de sitios como Glassdoor o Payscale.

Cómo convertirse en científico de datos: Guía en 5 pasos

Imagen que detalla los pasos para convertirse en un científico de datos

1. Obtén un título relevante en ciencia de datos

Es necesaria una sólida base educativa para cualquiera que desee iniciar una carrera en la ciencia de datos. Normalmente, los científicos de datos poseen un título en una de las siguientes áreas:

• Informática: Proporciona una sólida comprensión de los algoritmos, la programación y el dise?o de software.
• Estadística: Proporciona a los estudiantes las habilidades para analizar y hacer inferencias a partir de conjuntos de datos complejos.
• Matemáticas: Ofrece conocimientos en análisis cuantitativo y razonamiento lógico.
• Ciencia de datos: Específicamente dise?ada para cubrir todos los aspectos del análisis de datos, incluido el aprendizaje automático, la minería de datos y los macrodatos.

Otros campos beneficiosos son la economía, la ingeniería y las ciencias naturales, sobre todo si implican estudios computacionales, estadísticos o analíticos.

Las titulaciones formales de científico de datos y la educación en estos campos ayudan a desarrollar las habilidades fundamentales necesarias para el trabajo, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas complejos y el análisis estadístico. Un título no sólo imparte conocimientos teóricos, sino también habilidades prácticas a través de cursos, proyectos y prácticas. Estas experiencias proporcionan exposición al mundo real y práctica.

Los títulos avanzados suelen centrarse más en el desarrollo de conocimientos especializados y habilidades de investigación que pueden aplicarse directamente en una carrera de ciencia de datos.

2. Desarrolla tus habilidades en ciencia de datos

Vas a necesitar un sólido conjunto de habilidades para destacar realmente en la ciencia de datos. Aquí están las habilidades técnicas clave que todo científico de datos debe tener:

• Programación: Es necesario dominar lenguajes de programación como Python o R, ya que son las herramientas principales para la manipulación y el análisis de datos.
• Análisis estadístico: Capacidad para realizar pruebas y experimentos estadísticos para interpretar conjuntos de datos y extraer conclusiones.
• Aprendizaje automático: Conocimiento de técnicas de aprendizaje automático como regresión, clasificación, agrupación y redes neuronales.
• Manipulación y análisis de datos: Habilidades para manipular y procesar datos utilizando bibliotecas y herramientas como Pandas, NumPy (para Python), o Tidyverse (para R).
• Visualización de datos: Competencia en la visualización de datos con herramientas como Matplotlib, Seaborn, o ggplot2 para hacer los datos comprensibles a los interesados.
• Plataformas de Big Data: La familiaridad con plataformas de big data como Hadoop, Spark o MongoDB puede ser ventajosa para manejar conjuntos de datos a gran escala.
• Bases de datos SQL y NoSQL: Comprensión de los sistemas de gestión de bases de datos, con capacidad para consultar y extraer datos de forma eficaz.

Habilidades interpersonales y cualificaciones necesarias

Más allá de los conocimientos técnicos, ciertas habilidades interpersonales y cualificaciones adicionales pueden mejorar tu eficacia como científico de datos.

• Perspicacia empresarial: Comprender el contexto empresarial en el que se aplica la ciencia de datos ayuda a adaptar las estrategias basadas en datos que se alinean con los objetivos empresariales.
• Habilidades de comunicación: Es importante la capacidad de comunicar con claridad los resultados y las perspectivas de los análisis de datos complejos a las partes interesadas no técnicas. Esto incluye habilidades de comunicación tanto escritas como verbales.
• Capacidad para resolver problemas: Un pensamiento analítico sólido y la capacidad para resolver problemas permiten a los científicos de datos idear soluciones innovadoras a retos de datos complejos.
• Trabajo en equipo y colaboración: La ciencia de datos es a menudo un campo de colaboración, que requiere la interacción con otros científicos de datos, ingenieros y partes interesadas del negocio.
• Gestión de proyectos: Las habilidades para gestionar proyectos, priorizar tareas y cumplir plazos son beneficiosas, especialmente en funciones de liderazgo o cuando se gestionan varios proyectos.

Otras cualificaciones útiles podrían incluir experiencia con servicios en la nube como AWS, Azure o Google Cloud, que se utilizan cada vez más para operaciones de ciencia de datos.

El conocimiento de métodos estadísticos avanzados, el dise?o de experimentos o el software especializado para industrias con uso intensivo de datos también pueden diferenciarte como candidato en el mercado laboral.

3. Obtén certificaciones en ciencia de datos

Obtener certificaciones en ciencia de datos puede reforzar tus credenciales y demostrar tu experiencia y compromiso con el campo. Las certificaciones pueden ayudar a salvar la distancia entre la teoría académica y las habilidades prácticas, haciéndote más competitivo en el mercado laboral. Proporcionan vías de aprendizaje estructuradas y a menudo son reconocidas por los empleadores como una marca de logro profesional.

Aquí tienes una lista de algunas de las principales certificaciones en ciencia de datos que pueden mejorar tu perfil:

• Científico de Datos Certificado (CDS): Ofrecida por el Consejo de Ciencia de Datos de América (DASCA), esta certificación está dirigida a profesionales que tienen una base sólida en la ciencia de datos y desean validar su experiencia en el análisis de big data.
• Certificado Profesional en Ciencia de Datos de IBM: Esta certificación profesional de IBM en Coursera está dise?ada para principiantes y cubre temas de ciencia de datos, incluyendo herramientas y bibliotecas de código abierto, metodologías, Python, bases de datos, SQL, visualización de datos, análisis de datos y aprendizaje automático.
• Certificado por Microsoft: Asociado en Ciencia de Datos de Azure: Esta certificación demuestra tu experiencia en el uso de las herramientas de aprendizaje automático de Azure. Es adecuada para los científicos de datos que utilizan Azure para crear y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático.
• Ingeniero de Datos Profesional de Google: Esta certificación es ideal para quienes buscan demostrar su competencia en la construcción y mantenimiento de estructuras de datos y bases de datos en la Plataforma en la Nube de Google. Se centra especialmente en las habilidades necesarias para analizar datos con las herramientas de Google Cloud.
• SAS Certified Advanced Analytics Professional Using SAS 9: Adecuado para personas que deseen demostrar su capacidad para utilizar técnicas analíticas avanzadas con el software SAS. Esta certificación abarca técnicas de modelado predictivo, minería de datos, optimización y simulación.

Estas certificaciones pueden proporcionar una ventaja competitiva al mostrar tus capacidades en áreas específicas de la ciencia de datos, permitiéndote destacar ante posibles empleadores y avanzar en tu carrera.

4. Domina las herramientas de la ciencia de datos

La ciencia de datos requiere un sólido conjunto de herramientas, que incluya software y tecnologías que faciliten el análisis, el modelado y la visualización de datos.

He aquí un vistazo a algunas herramientas esenciales con las que todo científico de datos debe estar familiarizado:

• Bases de datos SQL: Entender SQL es necesario para consultar bases de datos con eficacia. Ayuda a recuperar, actualizar y manipular los datos almacenados en una base de datos relacional.
• Bibliotecas Python: Python es un elemento básico en la comunidad de la ciencia de datos debido a su simplicidad y a sus potentes bibliotecas. Entre las bibliotecas clave se incluyen:
  • Pandas para la manipulación y el análisis de datos
  • NumPy para el procesamiento de datos numéricos
  • SciPy para la informática científica y técnica
  • Scikit-learn para el aprendizaje automático
  • TensorFlow y Keras para aprendizaje profundo
• Programación en R: R es otra herramienta importante, especialmente útil en estadística y representaciones gráficas. Ofrece numerosos paquetes como ggplot2 para la visualización de datos y caret para el aprendizaje automático.
• Herramientas de visualización de datos: Herramientas como Tableau, Power BI y Matplotlib en Python son estupendas para crear visualizaciones de datos intuitivas para comunicar los hallazgos de forma eficaz.
• Tecnologías de Big Data: El dominio de plataformas como Apache, Hadoop y Spark es beneficioso para manejar el procesamiento de datos a gran escala.

Consejos para aprender y dominar estas herramientas

1. Aprendizaje estructurado: Considera la posibilidad de realizar cursos o tutoriales en línea que ofrezcan proyectos prácticos. Plataformas como Coursera, Udacity o freeCodeCamp ofrecen cursos completos sobre Python, R, SQL, etc.
2. Aplicación práctica: Aplica las habilidades que aprendas trabajando en proyectos personales o de código abierto. Esta experiencia práctica reforzará tu perfil.
3. únete a Comunidades: Relaciónate con otros científicos de datos en foros o comunidades como Stack Overflow, GitHub o subreddits específicos. Aprender de tus compa?eros puede acelerar tu comprensión y tus habilidades para resolver problemas.
4. Mantente al día: El campo de la ciencia de datos está en constante evolución. Lee regularmente blogs, asiste a talleres y sigue las noticias del sector para estar al día de las últimas herramientas y tecnologías.
5. Utiliza la documentación: No pases por alto la importancia de leer la documentación oficial de herramientas y bibliotecas. A menudo contienen una gran cantidad de información y están actualizadas con las últimas funciones y las mejores prácticas.

5. Lanza tu carrera en ciencia de datos

Lanzar una carrera en ciencia de datos implica algo más que adquirir las habilidades técnicas necesarias. También requiere adquirir experiencia práctica, crear una cartera profesional y establecer contactos eficaces en el sector.

He aquí algunos consejos y estrategias prácticas que te ayudarán a iniciar y tener éxito en tu carrera en la ciencia de datos:

Adquiere experiencia práctica

• Prácticas: Empieza con prácticas que te ofrezcan la oportunidad de trabajar con conjuntos de datos del mundo real y resolver problemas empresariales reales. Esto tiene un valor incalculable para comprender los aspectos prácticos del trabajo.
• Proyectos como autónomo: Considera las oportunidades como freelance disponibles en plataformas como Upwork o Freelancer. Estos proyectos pueden perfeccionar tus habilidades y ampliar tu experiencia.
• Contribuciones de código abierto: Participa en proyectos de código abierto relacionados con la ciencia de datos. Sitios como GitHub ofrecen muchos proyectos en los que puedes contribuir, ayudándote a aprender sistemas de colaboración y control de versiones.

Construye una cartera

• Muestra tus proyectos: Construye una cartera de proyectos que muestren tu capacidad para extraer ideas de los datos. Incluye una variedad de proyectos que demuestren tus habilidades en la limpieza, análisis, visualización y modelización de datos.
• Entradas de blog: Escribe y publica regularmente entradas de blog en plataformas como Medium o en tu sitio web personal. Explica tus proyectos de ciencia de datos o explora temas relacionados con los datos para demostrar tu experiencia y proceso de pensamiento.
• Utiliza sitios web de portafolio: Plataformas como GitHub o un sitio web personal pueden ser lugares excelentes para alojar y mostrar públicamente tu trabajo.

Mejora tus habilidades para trabajar en red

• Redes profesionales: únete a redes profesionales como LinkedIn y participa activamente en la comunidad de la ciencia de datos. Participa en debates, comparte artículos y conéctate con profesionales del sector.
• Conferencias y reuniones: Asiste a conferencias, talleres y reuniones locales sobre ciencia de datos. Estas reuniones son grandes oportunidades para conocer a profesionales y aprender sobre las últimas tendencias y tecnologías del sector.
• Comunidades online: Participa en comunidades y foros en línea como Stack Overflow, Data Science Central o hilos específicos de Reddit relacionados con la ciencia de datos.

Estrategias para solicitar puestos en ciencia de datos

• Adapta tus solicitudes: Personaliza tu currículum y tu carta de presentación para cada solicitud de empleo en función de la descripción del puesto y las aptitudes requeridas. Destaca los proyectos y experiencias relevantes que se ajusten a los requisitos del puesto.
• Prepárate para las entrevistas: Investiga las preguntas habituales en las entrevistas sobre ciencia de datos y practica tus respuestas. Prepárate para explicar claramente tu proceso de pensamiento y hablar de tus proyectos anteriores y de las herramientas que utilizaste.
• Muestra tus habilidades interpersonales: En las entrevistas, demuestra tus habilidades para resolver problemas, tu capacidad para trabajar en equipo y tus dotes de comunicación. Los científicos de datos a menudo tienen que explicar conceptos complejos a personas no expertas, por lo que es importante que demuestres que puedes hacerlo con eficacia.

Siguiendo estos consejos, puedes mejorar tu visibilidad en el campo de la ciencia de datos, demostrar tus capacidades a posibles empleadores y aumentar tus posibilidades de conseguir un trabajo en este campo tan competitivo.

Analista de datos vs. científico de datos: ?Cuál es la diferencia?

Tanto los analistas de datos como los científicos de datos trabajan intensamente con, lo has adivinado, datos. Sin embargo, las responsabilidades, el alcance y las herramientas que utilizan pueden ser muy diferentes.