Prepararte para ser Científico de Datos es una de las opciones más demandadas, lucrativa e interesante del sector tecnológico que se encuentra disponible a nivel laboral. Pero a muchos estudiantes les preocupa no tener suficientes conocimientos matemáticos o de programación. De hecho, una de las preguntas más comunes que escuchamos es “¿no necesitas una certificación?”.

Te indicamos a continuación los dos tipos  de roles diferentes para ser un Científico de Datos y las habilidades que realmente necesitas para entrar en el campo.

El término “científico de datos” puede ser confuso: combina dos roles muy diferentes.

• El investigador de ciencia de datos

Si deseas inventar soluciones innovadoras para automóviles de modo automático o trabajar en un laboratorio de investigación creando nuevos algoritmos para que el resto de la comunidad de ciencia de datos los use, aún necesitarás una sólida formación en matemáticas y mucho de experiencia en la industria o una certificación de uno de los mejores programas de Data Science en el mundo.

Para inventar nuevos algoritmos, debes tener una base extremadamente sólida en estadística, álgebra lineal y cálculo. También necesitas años de experiencia aplicando modelos actuales del sector a problemas del mundo real, e idealmente una historia de publicaciones en las principales conferencias como  NeurIPS .

El científico de datos práctico

Sin embargo, la gran mayoría de los científicos de datos  están utilizando idiomas y bibliotecas existentes para crear aplicaciones y sitios web útiles para las organizaciones que los necesitan.

Las empresas de todos los tamaños y tipos necesitan científicos de datos capaces de ayudarlos a mejorar sus resultados mediante el análisis e interpretación de sus datos. Para ser un Data Scientist exitoso, debe aprender cuáles son los diversos algoritmos, cómo ajustarlos y dónde pueden producir resultados engañosos, pero eso no requiere una formación profunda en matemáticas o programación.

¿Qué hace a un gran científico de datos?

Lo importante es darse cuenta de que incluso si nunca has sido el mejor en matemáticas y no te consideras un programador “natural”, aún puedes convertirte en un gran científico de datos. Los mejores científicos de datos generalmente no producen mejores resultados que sus pares al resolver problemas matemáticos más difíciles. Lo hacen formulando mejores preguntas comerciales, organizando su tiempo de manera más efectiva y comunicando sus resultados de manera más persuasiva a sus partes interesadas.

En nuestra experiencia, algunos de los estudiantes más fuertes son aquellos que aportan sus experiencias de vida anteriores a su nuevo trabajo, ya sea que tengan experiencia en la industria en la que buscan trabajar, fuertes habilidades escritas y de comunicación o las habilidades de organización y priorización que pueden ser aprendido en una amplia gama de roles.

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