¿Quieres conocer la importancia de trabajar de Data Scientist? Hasta ahora, nunca antes se había generado tanta información como hoy en día. Esta gran cantidad de datos que obtenemos de varias fuentes es imprescindible para entender el mundo en que vivimos y tomar mejores decisiones. Pero, realizar esta labor manualmente no es posible. Son necesarias las competencias, técnicas y herramientas de la ciencia de datos, y en esto consiste trabajar de Data Scientist.
El Data Scientist, o científico de datos en español, es la persona que combina sus conocimientos en matemáticas, estadística y análisis de datos, entre otros, para diseñar sistemas y métodos científicos que permitan el mejor aprovechamiento de las grandes cantidades de información que creamos continuamente.
Aunque la ciencia de datos, o data science, ha ido tomando forma como disciplina a partir de la segunda mitad del siglo XX, el científico de datos como perfil profesional no ha florecido hasta estas últimas dos décadas, independizándose de los expertos en estadística, como consecuencia de la transformación digital.
Con la expansión de los nuevos canales de comunicación en Internet, el ritmo al que generamos los datos se ha multiplicado. En este contexto, muchos se plantean cómo empezar en Data Science y Machine Learning. Ahora, el científico de datos se ha convertido en una figura necesaria del panorama empresarial actual. Por ello, nunca antes ha sido tan importante trabajar de Data Scientist.
Los 5 pasos a seguir para trabajar de Data Scientist
La ciencia de datos es un campo multidisciplinar donde se cruzan diversas ramas. Por eso, para trabajar de data scientist sin experiencia se puede llegar desde diversas carreras, desde las matemáticas hasta la administración y dirección de empresas, pasando por la informática o la ciencia de la información.
Cualquiera que sea tu camino, estos son los pasos a seguir para convertirte en un analista de datos:
Asimila los fundamentos de la ciencia de datos
La ciencia de datos consiste en aplicar una serie de procesos y herramientas de base científica para extraer datos, analizarlos y sacar conclusiones que permitan tomar mejores decisiones.
Para ello, los procesos que el científico de datos tiene que llevar a cabo son los siguientes: extraer la información, filtrar y procesarla, diseñar los modelos de representación y visualización de los datos resultantes e idear técnicas para su análisis e interpretación.
Adquiere las habilidades de un científico de datos
Realizar las tareas descritas en el punto anterior implica que el perfil de un data scientist tiene que ser bastante versátil y polifacético. El científico de datos recopila, ordena y estudia los datos aplicando métodos estadísticos y matemáticos, al igual que conocimientos de la minería de datos, el machine learning o la gestión de bases de datos SQL.
Asimismo, el aprendizaje de un lenguaje de programación como SAS, R o Python es una pieza fundamental del puzzle. En este contexto, el último informe de la compañía Anaconda, sobre el estado de la ciencia de datos en 2021, afirma que la tecnología más popular del sector es Python. Lo usan siempre o frecuentemente 6 de cada 10 encuestados, y el 71% de los instructores apuestan por este lenguaje para formar a sus alumnos.
Especialízate en un sector o tecnología
Como en cualquier industria, para trabajar de data science trainee siempre es una buena idea especializarte. En este marco, la especialidad puede ser en cualquiera de los campos que comprende o en el que se aplica la ciencia de datos, como la inteligencia artificial, el big data, el marketing o el business intelligence.
Consigue tu primer trabajo
El científico de datos es un perfil emergente en el mercado laboral actual. Todos los sectores producen cada vez más información, por lo que la demanda de Data Scientists se ha ido acrecentando a medida que el volumen de datos producidos y la necesidad de analizarlos va aumentando.
Según Glassdoor, el sueldo base promedio de un científico de datos ronda los 36.000€ al año en España. Como es lógico, los años de experiencia influyen en este dato. Los perfiles junior suelen arrancar con 25.000€ al año, mientras que los senior pueden alcanzar los 55.000.
Sigue aprendiendo
Por último, trabajar de Data Scientist implica seguir ininterrumpidamente actualizando tus conocimientos. Como cualquier profesión tecnológica, este campo está en perpetua evolución, por lo que, para mantener un perfil competitivo, hay que mantenerse al tanto de las tendencias y novedades del sector y continuar formándose.
En este sentido, las posibilidades son infinitas y tenemos una opción para cualquiera que sea tu caso. Si quieres enriquecer tu currículum formándote en programación, puedes arrancar con nuestro Aprende a Programar desde Cero Full Stack Jr. Bootcamp. Si lo que buscas es una especialización enfocada en datos, puedes optar por nuestros Big Data Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp o Marketing Digital y Análisis de Datos Bootcamp. Contáctanos para cualquier duda.
