Dos analistas de LinkedIn acuñaron el término 'científico de datos' en el año 2008. Solo estaban tratando de describir lo que hacen, es decir, derivar valor comercial de los datos masivos generados por su sitio web. En el proceso, terminaron nombrando el título del trabajo que tendría una demanda increíble en los próximos años e incluso se denominaría como 'El trabajo más sexy de los 21S tsiglo.'
Ahora, las organizaciones que consideran los 'datos' como un activo valioso están buscando a estos expertos en datos o 'científicos' para guiarlos hacia el futuro.
Entonces, ¿qué se necesita para ser un gran científico de datos? ……… ¡Una variedad de conjuntos de habilidades!
Breve mirada a las habilidades básicas de un científico de datos.
El proceso de ciencia de datos incluye 3 etapas.
- Captura de datos
- Análisis de los datos
- Presentación
Echemos un vistazo más de cerca al papel de un científico de datos en cada una de estas etapas.
Captura de datos
- Habilidades de programación y bases de datos
El primer paso de la minería de datos es capturar los datos correctos. Por lo tanto, para ser un científico de datos, es muy esencial estar familiarizado con las herramientas y tecnologías, especialmente las de código abierto como Hadoop, Java, Python, C ++ y tecnologías de bases de datos como SQL, NoSQL, HBase, etc.
- Dominio empresarial y experiencia
Los datos difieren según el negocio. Por lo tanto, comprender los datos comerciales requiere experiencia, que solo se obtiene al trabajar en un dominio de datos en particular.
Por ejemplo: los datos recopilados del campo médico serán completamente diferentes de los datos de una tienda de ropa minorista.
- Habilidades de modelado de datos, almacenamiento y datos no estructurados
Las organizaciones están recopilando una enorme cantidad de datos a través de varios recursos. Los datos capturados de esta manera no están estructurados y deben organizarse antes del análisis. Por lo tanto, un científico de datos debe dominar el modelado de datos no estructurados.
Análisis de los datos
puede usar la clase printwriter para abrir un archivo para escribir y escribir datos en él.
- Habilidades de herramientas estadísticas
La habilidad esencial de un científico de datos es saber cómo utilizar las herramientas estadísticas como R, Excel, SAS, etc. Estas herramientas son necesarias para triturar los datos capturados y analizarlos.
- Habilidades matemáticas
El conocimiento de la informática por sí solo no es suficiente para ser un científico de datos. El perfil de científico de datos requiere a alguien que pueda comprender la programación y los algoritmos de aprendizaje automático a gran escala, a la vez que es un estadístico competente. Esto requiere experiencia en otras disciplinas científicas y matemáticas además de los lenguajes informáticos.
Presentación
- Habilidades de herramientas de visualización
Es posible que pueda extraer y modelar los datos recopilados, pero ¿puede visualizarlos?
Si desea ser un científico de datos exitoso, debería poder trabajar con algunas herramientas de visualización de datos para representar los análisis de datos visualmente. Algunos de estos incluyen R, Flare, HighCharts, AmCharts, D3.js, Processing y API de visualización de Google, etc.
¡Pero, este no es el final! Si está realmente interesado en convertirse en un científico de datos, también debe tener las siguientes habilidades:
- Habilidades de comunicación: Las estadísticas y Excel son los más difíciles de manejar. Los científicos de datos deben poder presentar los datos de manera que comuniquen los resultados a los usuarios comerciales.
- Habilidades para los negocios : Los científicos de datos tendrán que desempeñar múltiples funciones. Deberían comunicarse con diversas personas de la organización. Por lo tanto, contar con sólidas habilidades comerciales que incluyan comunicación, planificación, organización y gestión será de gran ayuda. Esto incluye comprender los requisitos comerciales y de la aplicación e interpretar la información en consecuencia. Además, debe tener una comprensión general de los desafíos clave en la industria y debe conocer las razones financieras para una mejor toma de decisiones. En pocas palabras, un científico de datos para pensar en 'Negocios' también.
- Habilidades para resolver problemas: Esto parece obvio ya que la ciencia de datos tiene que ver con la resolución de problemas. Un científico de datos eficiente debe tomarse el tiempo para analizar el problema en profundidad y encontrar una solución viable que se adapte al usuario.
- Habilidades de predicción: Un científico de datos también debería ser un predictor eficiente. Debe tener un amplio conocimiento de los algoritmos para seleccionar el correcto que se ajuste correctamente al modelo de datos. Esto implica cierta cantidad de creatividad para usar y representar los datos de manera inteligente.
- Hackear: Sé que suena aterrador, pero diferentes habilidades de piratería como manipular archivos de texto en la línea de comandos, comprender las operaciones vectorizadas y el pensamiento algorítmico lo convertirán en un mejor científico de datos.
Al observar los conjuntos de habilidades anteriores, está claro que ser un científico de datos no se trata solo de saber todo sobre los datos. Es un perfil de trabajo con una combinación de habilidades de datos, habilidades matemáticas, habilidades comerciales y habilidades de comunicación. Con todas estas habilidades juntas, un científico de datos puede ser llamado legítimamente como la estrella de rock del campo de TI.
Lista de verificación para convertirse en un científico de datos asombroso y eficiente:
Cubrimos las habilidades necesarias para convertirse en científico de datos. Hay una gran diferencia entre convertirse en un científico de datos y convertirse en un científico de datos increíble y eficiente. Las siguientes habilidades, junto con las habilidades mencionadas anteriormente, lo distinguen de ser un científico de datos normal o incluso mediocre.
- Destrezas matemáticas - Cálculos, operaciones matriciales, optimización numérica, métodos estocásticos, etc.
- Habilidades estadísticas - Modelos de regresión, trenzas, clasificaciones, diagnósticos, Estadística aplicada, etc.
- Comunicación - Visualización, presentación y redacción.
- Base de datos - Además de CouchDB, conocimiento en bases de datos no tradicionales como MongoDB y Vertica.
- Lenguajes de programación - Pig, Hive, Java, Python, etc.
- Procesamiento del lenguaje natural y Procesamiento de datos.
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