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. Es el lenguaje de los que se acercan a este sector desde ciencias matemáticas y otras ramas científicas. Dicho esto, si eliges saltarte bootcamp de programación la educación tradicional por completo y enfocarte en la educación individual – ¡no te preocupes! Aunque será un poco más difícil ser contratado, y buscaras en Google la pregunta ¨cómo convertirse en un data scientist¨ más frecuentemente, obtendrás un empleo en el campo.
Es común trabajar con SQL (Structured Query Language) para consultar, manipular y extraer información de bases de datos relacionales. Además, es importante tener conocimientos sobre sistemas de gestión de bases de datos, como MySQL o PostgreSQL. Por otro lado, también es útil tener experiencia con bases de datos NoSQL como MongoDB o Redis, que permiten almacenar datos no estructurados o semiestructurados. Además, es fundamental que el científico de datos sea capaz de comunicar sus resultados de manera clara y concisa, tanto a expertos en el campo como a personas no técnicas.
Dónde estudiar para ser Científico de Datos
La mayoría, eso sí, tienen una formación eminentemente técnica, aunque hay un 5% de ellos que provienen de las ciencias sociales. Además, llama la atención que ya hay un 9% de científicos de datos que provienen de estudios específicos en la materia. Algo que sorprende puesto que, hasta hace no mucho, no había programas universitarios de ciencia de datos.
El deep learning es un subcampo del machine learning que modela la información usando lo que se conoce como redes neuronales profundas. Campos como la estadística o el álgebra lineal son esenciales para modelar los https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten datos de forma estadística y poder generar modelos de machine learning. También podrás aplicar este conocimiento a situaciones de la vida real, preparándote bien para cualquier trabajo o proyecto que realices.
2 Carreras en la academia y la investigación
Supongamos que usted, finalmente, encontró el lugar ideal donde formarse a nivel superior como científico de datos. Es decir, logró una Universidad de prestigio y a la vanguardia en tecnología, con los mejores contenidos y profesores reconocidos, con una visión integral (aplicado a sectores estratégicos) y el necesario enfoque al análisis de datos. Entran en juego varias áreas técnicas que, opinan los expertos, se tornan fundamentales. La formación en ciencia de datos nos conduce a ciertas necesidades ineludibles, por ejemplo, los conocimientos matemáticos (no debe perderse de vista que estamos hablando de aparatos científicos).
Aunque algo es seguro – no importa cuánto tiempo pases buscando cómo convertirte en un data scientist, también es importante buscar maneras para obtener experiencia. Con unos cuantos años de experiencia trabajando con análisis de datos, puede que te sientas preparado para pasar a la ciencia de los datos. Una vez que hayas conseguido una entrevista, prepara las respuestas a las probables preguntas de la entrevista. Si es estudiante
Elegir una universidad que ofrezca un título en ciencia de datos – o al menos una que ofrezca clases en ciencia de datos y analítica – es un primer paso importante. La Universidad Estatal de Oklahoma, la Universidad de Alabama, La Universidad Estatal Kennesaw, La Universidad Metodista del Sur, La Universidad Estatal de Carolina del Norte y Texas A&M son todos ejemplos de escuelas con programas de ciencia de datos. Aprende tu lenguaje de programación favorito hasta el punto de que puedas usarlo con fluidez en cualquier situación para darte una ventaja en la industria de la ciencia de datos.
Habilidades técnicas
Así, permite que los científicos de datos sean más eficientes y les ayuda a tomar decisiones mejor informadas sobre qué modelos funcionan mejor para los casos de uso reales. Cabe recordar, además, que en la formación de posgrado se prima mucho el componente de ‘orientación de negocio’ que a veces escasea en las titulaciones universitarias. No debemos olvidar que la mayor parte del trabajo de los científicos de datos está en empresas que buscan rentabilizar sus bases de datos, porque lo que la orientación al mercado es algo muy recomendable. De hecho, muchos de los másteres en ‘big data’ lo ofrecen escuelas de negocios como OEI o Instituto Empresa. Muchas empresas tienen equipos de ciencia de datos dedicados a analizar y extraer información valiosa de los datos.
