¿Se puede ser Data Scientist sin título universitario en la actualidad? La respuesta es sí, se puede ser data scientists o analista de datos sin título universitario. Sin embargo, es cierto que dependiendo de las empresas algunas puede solicitar la titulación.
Y es que el Data Scientist es uno de los perfiles profesionales con más futuro en la actualidad por lo que su demanda en el sector IT sigue siendo muy elevada. Esto se debe, principalmente, al constante incremento masivo de los datos, de los cuales las empresas extraen información valiosa para sus estrategias. En este post, te contamos cómo puedes ser un Data Scientist sin título universitario.
¿Cómo ser un Data Scientist sin título universitario?
Una vez entendida la importancia de esta tecnología en el sector IT, debes conocer cuál es tu mejor opción para ser un Data Scientist sin título universitario y que no necesariamente tengas que estudiar una carrera de data scientist (data analyst no degree). Como ya hemos visto, el mundo del desarrollo tecnológico avanza con mucha velocidad, por lo que, si tu intención es convertirte en Data Scientist de forma rápida, no es recomendable invertir varios años en una universidad. Esto se debe a que este tipo de formación no te garantizará una comprensión exhaustiva sobre las herramientas de Big Data más actualizadas, ya que los temarios no suelen actualizarse con la frecuencia que el sector demanda.
Lo más eficiente es realizar un bootcamp, un curso especializado que puedes hacer en pocos meses sin tener conocimientos previos y del que saldrás formado y con un portafolio listo para saltar al mercado laboral.
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Conocimientos de un Data Scientist
Aquí hay una lista de conocimientos que generalmente se consideran esenciales. Si los dominas, podrás ser un Data Scientist sin título universitario.
- Programación:
- Lenguajes como Python o R: son esenciales para manipular datos, implementar algoritmos de machine learning y realizar análisis estadísticos.
- Estadísticas y matemáticas:
- Estadísticas descriptivas e inferenciales: entender y aplicar conceptos estadísticos es crucial para analizar datos y tomar decisiones basadas en ellos.
- Álgebra lineal y cálculo: estos conceptos son fundamentales para entender algoritmos complejos utilizados en machine learning.
- Manipulación de datos:
- SQL: para trabajar eficientemente con bases de datos y realizar consultas.
- Herramientas como Pandas en Python o DataFrames en R: para la manipulación y limpieza eficiente de datos.
- Aprendizaje automático:
- Algoritmos de machine learning: comprender los fundamentos de algoritmos de clasificación, regresión, agrupamiento, etc.
- Frameworks como scikit-learn o TensorFlow: para implementar y evaluar modelos de machine learning.
- Big Data:
- Hadoop y Spark: la familiaridad con estas tecnologías es crucial para trabajar con grandes volúmenes de datos.
- Visualización de datos:
- Herramientas como Matplotlib, Seaborn o ggplot2: para crear visualizaciones efectivas que ayuden a comunicar los hallazgos de manera clara.
- Conocimientos en dominio:
- Entender el contexto del negocio o la industria: esto es crucial para formular preguntas analíticas relevantes y comprender la importancia de los resultados.
- Comunicación y presentación:
- Habilidades de comunicación: la capacidad de comunicar los resultados de manera efectiva tanto a expertos como a no expertos.
- Herramientas como Tableau o Power BI: para crear dashboards interactivos y presentaciones visuales.
- Ética y privacidad:
- Entender las implicaciones éticas de la manipulación de datos: los Data Scientists deben ser conscientes de las implicaciones éticas y de privacidad al trabajar con datos sensibles.
- Desarrollo de software:
- Control de versiones (por ejemplo, Git): para colaborar eficientemente con otros en proyectos de ciencia de datos.
- Buenas prácticas de programación: escribir código eficiente, modular y fácil de mantener.
- Procesamiento del lenguaje natural (NLP) y procesamiento de imágenes:
- NLP y bibliotecas como NLTK o SpaCy: para trabajar con datos de texto.
- Procesamiento de imágenes: en el caso de aplicaciones que involucran datos de imágenes.
- Automatización y orquestación:
- Herramientas como Apache Airflow: para automatizar flujos de trabajo y programar tareas.
- Experiencia en la nube:
- Plataformas como AWS, Azure o Google Cloud: conocimientos para trabajar con servicios en la nube.
Estos son solo algunos de los conocimientos clave. Es importante destacar que el campo de la ciencia de datos es amplio y está en constante evolución, por lo que la capacidad de aprendizaje continuo y la adaptabilidad son también habilidades valiosas para ser un Data Scientist sin título universitario.
Te hemos dado algunos consejos para saber cómo formarte para ser un Data Scientist sin título universitario y los principales conocimientos que debes poseer. Es el momento de dar el paso y entrar en el apasionante mundo de los bootcamps. Si quieres formarte con KeepCoding, no te pierdas el Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. ¡Entra para pedir información y cambia tu vida en poco tiempo!
