Un data scientist es un experto que se encarga de estructurar enormes bases de datos y que aplica sobre ellas sus conocimientos en programación, estadística y matemáticas para recopilar, extraer y procesar la información relevante que contienen. Estos datos se suelen conocer bajo el nombre de big data y se analizan para poder crear valor a partir de ellos. Si aún no tienes estos conocimientos, puedes comenzar a adquirirlos a través de cursos en línea o formación en universidades. Una vez que hayas adquirido las habilidades necesarias, puedes comenzar a buscar oportunidades de trabajo como junior. También es muy frecuente acceder a este campo a través de títulos relacionados, como la ingeniería informática o matemáticas. El curso cubre una amplia gama de temas, incluyendo estadísticas, minería de datos, aprendizaje automático y visualización de datos.
Si estás interesado en convertirte en un experto en ciencia de datos, hay varios pasos que puedes seguir para alcanzar tu objetivo. Estas personas tienen grandes conocimientos matemáticos y estadísticos y, además, dominan el sofware estadístico y la programación y los sistemas de análisis de datos masivos como el machine learning . También es necesario que controlen la tecnología y las bases de datos para https://www.elbravo.mx/el-curso-de-ciencia-de-datos-que-te-prepara-para-un-trabajo-en-la-industria-de-ti/ poder aportar cambios y mejoras. El campo de la ciencia de datos está en constante evolución y los científicos de datos deben mantenerse actualizados con los últimos avances y técnicas. Deben ser proactivos en la búsqueda de nuevos conocimientos y en la mejora continua de sus habilidades. ¿Está fascinado por el mundo de la ciencia de datos y ansioso por emprender una carrera como científico de datos?
Qué estudiar para ser científico de datos
Otra de las claves es que es un lenguaje que no tiene únicamente un enfoque estadístico, sino que puede ser utilizado para otros propósitos. Aunque a pesar de su crecimiento, aún le queda mucho trabajo por hacer desarrollando toda la infraestructura, que poco a poco es más competitiva, con iniciativas como SciPy, por ejemplo. La creación de algoritmos o máquinas con la capacidad de tomar decisiones de forma autónoma que, además, dependiendo del resultado de cada una de ellas refuerce su propio aprendizaje, es Machine Learning.
- Pero poco a poco se está cambiando de paradigma y, a pesar de tener un gran peso en la ciencia de datos, su crecimiento está estancado.
- También hemos discutido los pasos para convertirse en un científico de datos, las herramientas y tecnologías utilizadas en la ciencia de datos y la importancia de la experiencia práctica a través de proyectos y estudios de casos.
- Un data scientist tiene que dominar su uso y algunas de las más importantes son MySQL, MariaDB, Oracle o AWS Aurora.
- Tableau es una herramienta popular que se utiliza para crear visualizaciones y paneles.
- Los programas de licenciatura en Ciencia de Datos típicamente se centran en la programación, matemáticas, estadística, ciencias de la computación y análisis de datos.
Es la capacidad más esencial, con lo que va a deber tener capacidades de análisis de datos muy sólidas. Al finalizar este grado serás capaz de diseñar, dirigir y ejecutar de manera integral proyectos multidisciplinares en el ámbito de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Lo conseguirás aplicando las herramientas más demandadas en el sector y con la posibilidad de realizar prácticas en grandes compañías. Las carreras de científicos curso de ciencia de datos de datos (data scientist) se encuentran constantemente entre los mejores trabajos de México. LinkedIn clasifica a los científicos de datos como el sexto trabajo en auge en México en su informe de los 15 empleos en crecimiento de México de 2022 [1]. Este trabajo ocupa un lugar destacado en las listas de los mejores empleos porque los científicos de datos tienden a percibir sueldos elevados y experimentan altos niveles de satisfacción laboral.
Grado en Ingeniería Informática
Debido a la naturaleza exponencial de la tecnología que ha permitido abaratar los costes y expandir la accesibilidad del Big Data a todo tipo de empresas, la demanda se ha multiplicado mientras que la formación del científico de datos, más lenta, no puede satisfacer al mercado. Si no provienes de perfiles tan técnicos como son la ingeniería informática o ingeniería de sistemas, como si buscas dar un giro a tu perfil hacia las nuevas tecnologías, no hay problema, también existen posibilidades para formarte como científico de datos. Para ser un científico de datos exitoso, también es importante tener un conocimiento profundo de la industria en la que se está trabajando. Los científicos de datos deben tener una comprensión clara de los objetivos a los que se enfrenta su organización y cómo pueden usar los datos para alcanzar esos objetivos.