¿Qué estudiar para ser Data Scientist?

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Generalmente los Data Scientist vienen de campos especializados con grados en matemáticas, estadística o informática, entre otros. Su labor es muy especializada por lo que muchas universidades han empezado a desarrollar una oferta formativa en el sector, adaptada a las cambiantes

El Grado en Inteligencia artificial e Ingeniería de datos es una de las 10 carreras con mayor futuro laboral en 2022. Según un informe de IndesIA, la industria necesitará durante los próximos tres años más de 90.000 profesionales expertos en datos e inteligencia artificial. Trabajar como Data Scientist requiere contar con una base de conocimientos en campos relacionados como las matemáticas, ingeniería, estadística o la programación.

Cursos y bootcamps de especialización

Un curso especializado en ciencia de datos o un bootcamp puede ser una forma ideal de adquirir o desarrollar los fundamentos de la ciencia de datos. Se trata de recopilar, almacenar, analizar, gestionar, modelar, visualizar y presentar los datos utilizando las herramientas necesarias de la ciencia de datos, incluidas aplicaciones especializadas como los programas de visualización Tableau y PowerBI, entre otros.

Entre las herramientas más básicas y fundamentos imprescindibles que deberás aprender para ser Data Scientist están: Python, SQL y Excel. Estas habilidades serán esenciales para trabajar y organizar datos sin procesar. Además, familiarizarse con Tableau, una herramienta que usarás con frecuencia para crear visualizaciones, también será un plus si quieres dedicarte a esta profesión.

Conocimientos y habilidades 

Al final de tu formación, deberías ser capaz de usar Python y R y crear modelos que analicen el comportamiento y hagan análisis predictivos. Una vez hayas aprendido los conceptos básicos de los lenguajes de programación y las herramientas digitales que usan los científicos de datos, puedes comenzar a ponerlos en práctica asumiendo proyectos y usando Excel y SQL para administrar y consultar bases de datos, Python y R para analizar datos utilizando métodos estadísticos; construir modelos que analicen el comportamiento y produzcan nuevos conocimientos y realizar análisis estadísticos o técnicas de predicción.

Después de aprender las habilidades básicas, es bueno especializarte en diferentes roles dentro de este campo: ingenieros de datos, científicos, citizen data scientist o arquitectos de aprendizaje automático, entre otros, cuando llegue tu primera oportunidad laboral. La siguiente etapa del proceso será investigar en qué empresa o sector del mercado te gustaría trabajar.

Puedes investigar en qué proyectos o temas está trabajando la empresa donde te gustaría comenzar tu trayectoria laboral y con esta información estarás más preparado y tendrás más posibilidades de que te tengan en cuenta a la hora de enviar tu CV. Prepara también una carta de presentación donde destaques tus fortalezas, objetivos o lo que te gustaría hacer en el futuro.

También puedes hacer una búsqueda a fondo de las ciudades o países con mayor demanda de científicos de datos. Según las proyecciones de Microsoft y Linkedln, para el 2025, se espera que haya más de 10 millones de vacantes abiertas en tecnología y ciencia de datos en Latinoamérica.

Fuente: www.universia.net