Data Science: Los profesionales más demandados y 5 herramientas más utilizadas

INSTITUTO TECNOLÓGICO

BLOG

Data Science: Los profesionales más demandados y 5 herramientas más utilizadas

 

El 65% de las compañías corren el riesgo de no ser competitivas si no adoptan el big data en sus estrategias.

Data Analyst, Data Engineer, y Data Scientist son algunos de los especialistas más demandados.

 

“Los datos son el nuevo petróleo de las compañías”, es un dicho bastante común en la industria TI y nos quiere decir que cuando estos se aprovechan, son capaces de proporcionar un gran valor para el negocio.

 

Los perfiles de Data Science son los más demandados por las organizaciones, pero ¿Cuáles son las diferencias de esta disciplina en cuánto al tratamiento de la información y de los datos?

 

Data Science o Ciencia de Datos es un campo multidisciplinario enfocado en encontrar información procesable a partir de grandes conjuntos de datos brutos y estructurados.

Los expertos en ciencia de datos utilizan varias técnicas para obtener respuestas, incorporando ciencias de la computación, análisis predictivo, estadísticas y aprendizaje automático para analizar conjuntos de datos masivos en un esfuerzo por establecer soluciones a problemas que aún no se han pensado. Básicamente este campo se centra en descubrir respuestas a las cosas que no sabemos.

El objetivo principal de los científicos de datos es hacer preguntas y localizar posibles vías de estudio, con menos preocupación por las respuestas específicas y más énfasis en encontrar la pregunta correcta.

Estos profesionales consideran haber cumplido su objetivo al predecir tendencias potenciales, explorar fuentes de datos dispares y desconectadas, y encontrar mejores formas de analizar la información.

Se conoce como Data Scientist como el “auténtico” científico de datos, se requiere conocimiento matemático, estadístico, scripting en diferentes lenguajes y machine learning. Es el encargado de traducir grandes volúmenes de datos y transformarlos en información útil para la organización. Es el perfil que más interesa a las empresas y el que encuentra trabajo más rápidamente.

El sueldo de un Data Scientist junior suele superar los 30.000 euros al año, pero ante la demanda actual de estos profesionales, su sueldo puede alcanzar cifras muy superiores.

 

Ahora veremos 5 herramientas que necesita dominar un Data Scientist:

 

Power BI

 

Es un conjunto de herramientas de análisis empresarial al alcance de toda la organización. Uno de los principales valores es que permite la conexión a cientos de orígenes de datos, tanto en la nube como en entorno local, además de la preparación de datos simplificada y generación de análisis ad hoc.

Y es que, el acceso a los datos puede ser desde un CRM (Salesforce, dynamics 365, HubSpot…), una tabla de excel, Google Analytics, hasta complejas bases de datos (en la nube u on-premise), datos desde el propio servicio de Azure, etc.

El resultado: Power BI permite tener en una única visualización toda la información que un negocio necesita.

 

Azure

 

–        Azure Synapse

 

Esta herramienta es la evolución de Azure SQL, es un servicio cloud de análisis de datos que permite analizar y almacenar grandes cantidades de datos (Big Data). Es ideal para grandes empresas, Synapse permite procesar, administrar y servir datos en un único servicio y está orientado a resolver las necesidades de business intelligence de los negocios.

Una de las grandes ventajas de Synapse es que, a diferencia de otras aplicaciones, tiene capacidades de inteligencia artificial y de machine learning, por lo que es ideal para proyectos sofisticados.

Asimismo, posibilita la consulta y gestión de grandes cantidades de datos y es compatible con muchos lenguajes, herramientas, sistemas, softwares y marcos de programación —tanto de Microsoft como de terceros—.

Está integrada con Power BI y Azure Machine Learning; con lo cual, tiene capacidades de integración de modelos matemáticos de machine learning mediante el formato ONNX.

 

–       Azure Databricks

 

Azure Databricks es una herramienta ideal para científicos de datos que necesiten tratar y analizar los datos y trabajar en proyectos de forma colaborativa, ya que dispone de un área de trabajo colaborativa e interactiva.

Se trata de sistema de computación que permite programar clústers de datos íntegros a gran velocidad, realizar queries complejas y soporta grandes cantidades de datos, la ejecución de datos en lotes, streaming, etc.

Basada en Apache Spark, esta herramienta capacita la escalabilidad automática y es ideal para aquellas empresas que necesitan procesar y analizar macrodatos para sacar conclusiones.

Se integra con Azure Machine Learning, admite funcionalidades de aprendizaje automático y el desarrollo de soluciones machine learning.

 

–       Azure DataLake

 

Azure Data Lake es la herramienta ideal para aquellas organizaciones que necesitan un data lake de grandes capacidades.

Proporciona un servicio cloud que puede almacenar una gran cantidad de datos, de cualquier tamaño y en cualquier formato. Permite a los científicos y analistas de datos llevar a cabo procesamientos y análisis en distintas plataformas y lenguajes.

Una de las grandes ventajas de esta herramienta es su gran velocidad de almacenamiento de los datos, acelerando el proceso de análisis en lotes, streaming e interactivos.  Es una aplicación ideal para empresas, ya que consigue resolver muchos de los retos de escalabilidad y productividad relacionados con los datos y dispone de funcionalidades de soporte técnico y para realizar auditorías que permiten a los expertos gobernar sus datos (data governance) y velar por su seguridad.

 

–       Azure Machine Learning

 

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático cada vez tienen más presencia en el mundo empresarial. En este sentido, Azure Machine Learning se posiciona como una herramienta cada vez más imprescindible para las organizaciones que no quieren estar en desventaja en competencia de datos.

Azure Machine Learning es una plataforma completa de ciencia de datos que admite tanto experiencias de code-first como de low-code para desarrollar y gestionar proyectos.

Esta plataforma permite opciones avanzadas como trabajar con clústers de computación escalables y MLOps end-to-end. Asimismo, Azure Machine Learning se puede integrar a todas las herramientas de Azure y a otras herramientas externas de código abierto.

 

3. Git

 

Tener conocimientos de Git es básico para cualquier científico de datos al ser una de las herramientas más utilizadas para la creación de código fuente.

Git cuenta con una plataforma online llamada GitHub. GitHub permite el alojamiento de proyectos de código abierto, con lo cual, muchos de los códigos fuente se almacenan de forma pública. Esto convierte la aplicación en una especie de banco de código gratuito. Así, esta herramienta permite a los científicos de datos exhibir y publicar sus bloques de código en forma de Gists, compartir su trabajo e intercambiar conocimiento con otros científicos de datos.

Otras de las ventajas de Git es que cada proyecto posee funciones de colaboración, de control de acceso, de seguimiento de errores, de solicitudes de funciones, de integración continua, de wikis y de gestión de tareas.

 

4.  DeltaLake

 

Es un proyecto open-source creado para que los usuarios puedan almacenar grandes cantidades de datos. La plataforma aporta transacciones ACID y aprovecha el procesamiento distribuido de Spark para el manejo de metadatos.

DeltaLake soporta tablas a escala de petabytes y permite a los developers acceder y recuperar antiguas versiones de los datos para la reproducción de experimentos, volver a versionar los datos o realizar auditorías.

 

5. Tableau 

 

Tableau es otra herramienta de data analysis y visualización de datos que permite la creación de visualizaciones intuitivas e interactivas en múltiples formatos: varios tipos de gráficos, representaciones geográficas, etc.

Se usa principalmente para representar datos geográficamente en formato de mapa e, igual que Power BI, está orientada a la resolución de problemas empresariales y a la visualización de datos como instrumento de soporte para la toma de decisiones de negocio.

Dentro del ecosistema empresarial, Tableau es una plataforma útil tanto para analistas y científicos de datos, como para el departamento de IT o el equipo directivo.

 

Por último, no podemos hablar de ciencia de datos sin mencionar dos de las herramientas relativas al tratamiento y la gestión de datos más usadas: Excel y el lenguaje de programación SQL. 

 

SQL

 

SQL es imprescindible para cualquier científico de datos a pesar de no ser una herramienta en sí. Es un lenguaje de programación específico para bases de datos que permite administrar y gestionar datos en bases de datos SQL como MySQL o Microsoft SQL Server.

Dominar el lenguaje SQL también es necesario para trabajar con otros lenguajes de programación como Python.

 

Excel

 

Microsoft Excel es uno de los programas más usados y conocidos de Microsoft. Como parte de Office 365, Excel es una de las plataformas más básicas para cualquier científico o analista de datos. Excel está basado en un entorno de hoja de cálculo en la que los datos se pueden ordenar a partir de filas y columnas. La gran función de Excel es que permite aplicar cálculos y fórmulas a los datos de forma sencilla y ágil.

 

Certifícate con nosotros

 

Especialízate con nosotros a través de nuestras certificaciones y aprende sobre las mejores herramientas que están utilizando en la industria de Data Science, Business Intelligence y Big data, que te proporcionarán la formación necesaria para posicionarte en este sector.

 

No dudes en contactarnos: info@institutotecnologicoeuropeo.com

 

0 comentarios

Enviar un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.