¿Qué estudiar para trabajar como Data Scientist o científico de datos?
El Data Scientist, o científico de datos, es la persona que combina sus conocimientos (análisis de datos, matemáticas, estadística, entre otros) para diseñar métodos científicos y sistemas que permitan potenciar las grandes cantidades de información que se generan en la actualidad de cualquier compañía. En este artículo te contamos qué deberías estudiar para trabajar como Data Scientist o científico de datos.
Es un campo multidisciplinar donde se cruzan diversas ramas. Por eso, para trabajar de Data Scientist se puede llegar desde diversos ámbitos, desde las matemáticas hasta la administración y dirección de empresas, pasando por la informática o la ciencia de la información.
Por lo tanto, antes de especializarse, un experto en Data Scientist tiene que haber cursado unos estudios universitarios de Informática, Matemáticas, Estadística o Dirección de empresas y a posteriori, realizar un postgrado o máster.
¿Qué conocimientos debería tener?
1. Matemáticas
Por ejemplo, la comprensión de Data Science requerirá un curso fundamental de teoría de la probabilidad (análisis matemático como herramienta necesaria en la teoría de la probabilidad), álgebra lineal y estadística matemática.
2. Programación
También es una gran ventaja tener conocimientos de programación, últimamente vemos que el lenguaje más usado es Phyton al ser multifuncional e ideal para principiantes.
3. Aprendizaje automático
Los ordenadores aprenden a actuar por sí mismos, ya no es necesario escribir instrucciones detalladas para realizar determinadas tareas. Así que el aprendizaje automático es importante para casi cualquier campo, pero sobre todo funcionará bien donde haya Data Science.
El primer paso para adquirir conocimientos sobre el aprendizaje automático es familiarizarse con sus tres formas principales:
1) El aprendizaje sobre la marcha es la forma más desarrollada de aprendizaje automático. La idea es construir una función a partir de datos históricos para los que conocemos los valores “correctos” (etiquetas de destino) que predice las etiquetas de destino para los nuevos datos. Los datos históricos están etiquetados. El etiquetado (asignación de clases) significa que tiene un valor de salida específico para cada fila de datos. Esta es la esencia del algoritmo.
2) Aprendizaje que no requiere supervisión. No tenemos variables etiquetadas, sino muchos datos en bruto. Esto nos permite identificar lo que se llama patrones en los datos históricos de entrada, y sacar conclusiones interesantes desde una perspectiva general. Por lo tanto, aquí no hay datos de salida, sólo un patrón visible en un conjunto no supervisado de datos de entrada. Lo bueno del aprendizaje no supervisado es que se presta a muchas combinaciones de patrones, por lo que estos algoritmos son más complejos.
3) El aprendizaje por refuerzo se aplica cuando se tiene un algoritmo con ejemplos que carecen de etiquetado, como ocurre con el aprendizaje no supervisado. Sin embargo, puede complementar el ejemplo con respuestas positivas o negativas según las soluciones ofrecidas por el algoritmo. El aprendizaje por refuerzo se ocupa de aplicaciones en las que el algoritmo debe tomar decisiones que tienen consecuencias. Es similar al aprendizaje por ensayo y error. Un ejemplo interesante de aprendizaje por refuerzo es cuando las computadoras aprenden a jugar con videojuegos por sí solas.
4. Process Mining y Data mining
La minería de datos o data mining es un importante proceso de investigación. Se trata de analizar patrones de datos ocultos según diferentes opciones de traducción en información útil que se recoge y genera en los almacenes de datos para facilitar las decisiones empresariales destinadas a reducir los costes y aumentar los ingresos.
5. Práctica
Usa Kaggle. Aquí es donde tienen lugar las competiciones de análisis de datos. Hay muchos conjuntos de datos abiertos que puedes analizar y publicar tus resultados. También puedes ver los guiones publicados por otros participantes y aprender de las experiencias exitosas. Una confirmación independiente de tus aptitudes será una ventaja.
En conclusión, es necesario estar en un constante aprendizaje, dando pequeños pasos cada día, equivocándose y volviendo a intentarlo.
No dudes en seguir especializándote con nuestros certificados en Power BI y Data Science, tecnologías que cambiarán el rumbo de tu carrera profesional.
Para más información escríbenos a info@institutotecnologicoeuropeo.com
0 comentarios