¿Cómo empezar en Data Science? Esta será una de las primeras preguntas que te hagas si has leído nuestro anterior artículo ¿Cuál es el salario de un científico de datos? Por ello, a continuación te explicamos todo lo que debes saber para empezar a profesionalizarse como Data Scientist.

 

¿Por qué hay demanda de científicos de datos?

Los datos se generan día a día a un ritmo masivo, se trata de un bien indispensable para las grandes empresas. Los datos registrados añaden valor a las empresas, ya que, gracias a la información extraída de ellos, las corporaciones pueden conocer sus fallos, mejorar sus productos, analizar el mercado y elegir la mejor estrategia.

Con el fin de procesar estos conjuntos de datos masivos, las empresas están buscando buenos científicos de datos para extraer esta información tan valiosa de estos y utilizarlos para diversas estrategias de negocio, modelos, planes, etc.

Todas las empresas, desde las más pequeñas hasta las más grandes, estiman y conocen el valor de los datos en la actualidad. Gracias a ello, los Data Scientists son una de las profesiones más demandadas de hoy en día.

Habilidades necesarias en Data Science

Para ser un gran Data Scientist deberás poseer o trabajar habilidades denominadas laboralmente como hard skills y soft skills. 

En este caso las hard skills hacen referencia a tus conocimientos y experiencia, adquiridos y memorizados durante tu formación, es decir, las habilidades técnicas. Algunas de las hard skills o habilidades técnicas más demandadas son:

  • Machine learning
  • Deep learning
  • Visualización de datos
  • Estadísticas
  • Programación

 

Mientras que las soft skills son las habilidades interpersonales que adquirimos a lo largo de nuestra vida, se trata de rasgos de la personalidad como las habilidades sociales, la comunicación, la resolución de problemas, la creatividad o la visión estratégica. Algunas de las soft skills o habilidades técnicas más demandadas en un Data Scientist son:

  • Curiosidad
  •  Comunicación
  • Habilidad para contar historias con los datos
  • Adaptabilidad y flexibilidad
  • Pensamiento crítico
  • Resolución de problemas
  • Trabajo en equipo

 

 

Aprender Python y otros lenguajes de programación

Python es un lenguaje multiparadigma, es decir, combina las propiedades de diferentes lenguajes de programación. Este lenguaje está orientado a objetos, pero también se utiliza para programación imperativa y programación funcional. Incluso puedes aprender Python jugando.

Además, es un lenguaje de programación interpretado, lo que significa que se interpreta en tiempo de ejecución. Esto hace que sea un lenguaje de programación más lento cuando se ejecuta, pero la verdad es que hoy en día la diferencia con otros programas es mínima.

Para empezar en Data Science, aprender Python es imprescindible a la vez que fácil.

 

Aprender a analizar, manipular y visualizar datos

Otra de las habilidades básicas para empezar en Data Science es analizar, manipular y visualizar datos. Los datos necesitan una interpretación para atender a las necesidades exigidas por cada empresa, y esta interpretación solo se consigue gracias al análisis, la manipulación, y la visualización de los datos. Aquí es donde los Data Science deben combinar sus conocimientos informáticos con la estadística. Y para ello, se sirven de diversas herramientas como:

  • Power BI
  • Excel
  • Tableau
  • Datawrapper
  • Python
  • SAS
  • Infogram
  • Piktochart

Gracias a la labor de los científicos de datos, los datos se convierten en gráficas, y estás gráficas en información e historias que contar muy útiles para las estrategias de empresa o futuras campañas.

 

Machine Learning y Deep Learning

La Inteligencia Artificial (IA) es la ciencia dedicada a conseguir que las máquinas piensen y actúen como humanos.  Los equipos informáticos reciben datos estructurados y “aprenden” de estos para evaluar y actuar mejor sobre ellos a lo largo del tiempo. Es decir, las máquinas van recabando datos y aprendiendo acciones hasta conseguir que la misma realice los procesos necesarios como si de un razonamiento lógico y humano se tratase.

Machine Learning

Machine Learning es un subconjunto de inteligencia artificial que se centra en un objetivo concreto: configurar equipos para realizar tareas sin necesidad de una programación explícita. Es sorprendente saber que a diario todos interactuamos con las herramientas de Machine Learning. Google, por ejemplo, lo usa para filtrar spam, malware e intentos de phishing de su bandeja de entrada. Su banco y tarjeta de crédito, en cambio, lo utilizan para generar advertencias sobre transacciones sospechosas en sus cuentas. O cuando hablas con Siri y Alexa, el Machine Learning forma parte y mejora las plataformas de reconocimiento de voz.

Deep Learning

El Deep Learning en cambio, se trata de que los equipos informáticos puedan realizar tareas sin estar programadas explícitamente, pero estos equipos todavía piensan y actúan como máquinas. Su capacidad para realizar algunas tareas complejas, como recopilar datos de una imagen o vídeo, todavía está muy por debajo de lo que los humanos son capaces de hacer.

Los modelos de Deep Learning introducen un enfoque muchísimo más sofisticado para el Machine Learning y están listos para abordar desafíos de gran alcance porque han sido modelados según el cerebro humano. Si bien se necesitan enormes volúmenes de datos para “alimentar y formar” dicho sistema, pueden comenzar a generar resultados inmediatos, y relativamente, se necesita poca intervención humana una vez que los programas están en marcha.

El Machine Learning y el Deep Learning son pasos hacia un elemento clave de este objetivo: analizar grandes volúmenes de datos y tomar decisiones/predicciones basadas en ellos con la menor intervención humana posible.

En definitiva, para empezar en Data Science es necesario poseer una serie de conocimientos y habilidades, las cuales podrás adquirir a través del gran abanico de cursos existentes en el mercado. Nuestra recomendación es que te decidas por un curso que además de formarte te permita adquirir las certificaciones oficiales, por ello el Bootcamp de Big Data  de ITTI será perfecto para formarte como un científico de datos completo y preparado para las necesidades del mercado, y además, podrás acceder a los exámenes oficiales para obtener tu certificación.