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Cómo convertirse en científico de datos: Una guía clara para aspirantes a profesionales

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Convertirse en un científico de datos es una opción de carrera popular para muchas personas que están interesadas en trabajar con datos y tecnología. Como científico de datos, he descubierto que este campo ofrece una oportunidad única de trabajar en proyectos apasionantes, resolver problemas complejos y tener un impacto real en el mundo. En este artículo comparto mi experiencia y mis conocimientos sobre cómo convertirse en científico de datos.

Para convertirse en un científico de datos, necesitará una combinación de habilidades técnicas, educación y habilidades en el lugar de trabajo. Es importante tener una base sólida en matemáticas, estadística e informática. Además, muchos científicos de datos siguen estudios de posgrado, certificaciones profesionales y bootcamps para desarrollar aún más sus habilidades. En este artículo, proporcionaré consejos y recursos para adquirir las habilidades técnicas necesarias para convertirse en un científico de datos.

fuente: freepik

Entender el papel de un científico de datos

Como científico de datos, soy responsable de analizar conjuntos de datos complejos y obtener información que ayude a las organizaciones a tomar decisiones informadas. En esta sección, hablaré de la descripción del puesto, las habilidades interpersonales requeridas, las habilidades físicas necesarias y las posibles trayectorias profesionales de un científico de datos.

Descripción del puesto

Como científico de datos, mi principal responsabilidad es analizar conjuntos de datos complejos utilizando técnicas estadísticas y de aprendizaje automático. Trabajo con grandes cantidades de datos para identificar patrones, tendencias y perspectivas que puedan ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas. También desarrollo modelos predictivos y algoritmos que pueden utilizarse para predecir tendencias y comportamientos futuros.

Habilidades sociales requeridas

Además de las habilidades técnicas, un científico de datos debe poseer ciertas habilidades blandas para tener éxito en su papel. Entre ellas se incluyen:

  • Capacidad de comunicación: Los científicos de datos deben ser capaces de comunicar sus conclusiones a las partes interesadas, tanto técnicas como no técnicas, de forma clara y concisa.
  • Capacidad para resolver problemas: Los científicos de datos deben ser capaces de identificar problemas y desarrollar soluciones creativas para resolverlos.
  • Capacidad de colaboración: Los científicos de datos deben ser capaces de trabajar eficazmente en un entorno de equipo y colaborar con otras partes interesadas para lograr objetivos comunes.

Habilidades duras requeridas

Para tener éxito como Científico de Datos, debo poseer una combinación de habilidades técnicas, incluyendo:

  • Lenguajes de programación: Los científicos de datos deben dominar lenguajes de programación como Python, R y SQL.
  • Aprendizaje automático: Los científicos de datos deben tener un sólido conocimiento de los algoritmos y técnicas de aprendizaje automático.
  • Visualización de datos: Los científicos de datos deben ser capaces de crear visualizaciones convincentes que comuniquen eficazmente las perspectivas de conjuntos de datos complejos.

Posibles trayectorias profesionales

Los científicos de datos pueden trabajar en diversos sectores, como la sanidad, las finanzas y la tecnología. Algunas de las posibles trayectorias profesionales de un científico de datos son:

  • Analista de datos: Los analistas de datos trabajan con grandes conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias. También pueden elaborar informes y cuadros de mando para comunicar sus conclusiones a las partes interesadas.
  • Ingeniero de datos: Los ingenieros de datos se encargan de diseñar y construir la infraestructura necesaria para respaldar el análisis de datos.
  • Ingeniero de aprendizaje automático: Los ingenieros de aprendizaje automático desarrollan e implementan modelos de aprendizaje automático que pueden utilizarse para automatizar los procesos de toma de decisiones.

En general, una carrera como científico de datos puede ser desafiante y gratificante. Al poseer la combinación adecuada de habilidades técnicas y sociales, puedo ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas e impulsar el éxito empresarial.

Requisitos académicos

Como Data Scientist, sé que tener una sólida formación académica es esencial para tener éxito en este campo. En esta sección, explicaré los requisitos académicos para convertirse en Científico de Datos.

Licenciatura

Para convertirse en un científico de datos, recomiendo tener al menos una licenciatura en Ciencias de la Computación, Ciencias de Datos o un campo relacionado. Estos programas te proporcionarán una sólida base en matemáticas, estadística, lenguajes de programación y análisis de datos. Algunos de los cursos que puedes esperar tomar incluyen:

  • Cálculo
  • Álgebra lineal
  • Teoría de la probabilidad
  • Estadísticas
  • Estructuras de datos y algoritmos
  • Lenguajes de programación (Python, R, Java, etc.)
  • Sistemas de bases de datos
  • Aprendizaje automático

Tener una licenciatura te ayudará a iniciarte en el campo de la Ciencia de Datos. Sin embargo, para avanzar en tu carrera y aumentar tu potencial de ingresos, te sugiero que curses un posgrado.

Postgrado

Un máster en Data Science o una disciplina relacionada se está convirtiendo en el requisito académico estándar para muchos puestos de Data Science. Un programa de máster te proporcionará conocimientos y habilidades avanzados en análisis de datos, aprendizaje automático y visualización de datos.

Algunas de las asignaturas que se pueden cursar en un programa de máster son:

  • Aprendizaje automático avanzado
  • Aprendizaje profundo
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Análisis de macrodatos
  • Visualización de datos
  • Computación en nube
  • Ética y privacidad de los datos

Además de los cursos, muchos programas de máster exigen que los estudiantes realicen un proyecto final o una tesis. Estos proyectos te permitirán aplicar los conocimientos y habilidades que has aprendido en un entorno real.

En general, tener una licenciatura o un máster en un campo relevante es esencial para convertirse en un científico de datos de éxito. Sin embargo, tenga en cuenta que las cualificaciones académicas por sí solas no bastan para triunfar en este campo. También es necesario tener experiencia práctica, una gran capacidad de resolución de problemas y ser capaz de comunicar ideas complejas a partes interesadas no técnicas.

Certificaciones profesionales

Como científico de datos, sé que las certificaciones profesionales pueden ser una gran manera de demostrar mis habilidades y conocimientos en el campo. En esta sección, destacaré dos certificaciones reconocidas en el sector.

Científico de datos certificado (CDS)

La certificación Certified Data Scientist (CDS) la ofrece el Data Science Council of America (DASCA). Esta certificación está diseñada para validar las habilidades y conocimientos de un Científico de Datos en este campo. Para poder optar a la certificación CDS, debo tener al menos una licenciatura en un campo relevante como la informática, las matemáticas o la estadística. También debo tener al menos tres años de experiencia laboral en el campo de la Ciencia de Datos.

El examen de certificación CDS abarca una amplia gama de temas, como el análisis estadístico, el aprendizaje automático, la visualización de datos y la gestión de datos. El examen se realiza por ordenador y consta de 100 preguntas de opción múltiple. Debo alcanzar una puntuación de al menos el 60% para aprobar el examen y obtener la certificación CDS.

Consejo de Ciencia de Datos de América (DASCA)

El Data Science Council of America (DASCA) es una organización profesional que ofrece una serie de certificaciones para Data Scientists. Además de la certificación CDS, DASCA también ofrece la certificación Senior Data Scientist (SDS), que está diseñada para Data Scientists experimentados que tienen al menos cinco años de experiencia trabajando en este campo.

Para poder optar a la certificación SDS, necesito tener un máster en un campo relevante como la informática, las matemáticas o la estadística. También debo tener al menos cinco años de experiencia trabajando en el campo de la Ciencia de Datos. El examen de certificación SDS abarca temas avanzados como el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y la analítica de big data.

En general, obtener una certificación profesional puede ser una gran manera de demostrar mis habilidades y conocimientos en el campo de la Ciencia de Datos. Las certificaciones CDS y SDS que ofrece DASCA están reconocidas en el sector y pueden ayudarme a destacar ante posibles empleadores.

Adquirir experiencia práctica

Como científico de datos, adquirir experiencia práctica es crucial para desarrollar tus habilidades y destacar en el mercado laboral. Aquí tienes tres formas de adquirir experiencia práctica:

Prácticas

Las prácticas son una excelente manera de adquirir experiencia práctica en el campo de la Ciencia de Datos. Ofrecen la oportunidad de trabajar en proyectos reales y aprender de profesionales experimentados. Las prácticas pueden encontrarse en bolsas de trabajo, sitios web de empresas y ferias de empleo.

Cuando busques unas prácticas, es importante que busques oportunidades que se ajusten a tus intereses y objetivos. Algunas prácticas pueden ser remuneradas, mientras que otras pueden no serlo. En cualquier caso, la experiencia adquirida puede ser muy valiosa para mejorar tus aptitudes y tu currículum.

Proyectos

Los proyectos personales son una excelente manera de adquirir experiencia práctica en Ciencia de Datos. Te permiten trabajar en proyectos que te interesan y mostrar tus habilidades a posibles empleadores. A la hora de elegir un proyecto, es importante seleccionar uno que suponga un reto pero que sea factible.

Una forma de encontrar ideas para proyectos es buscar conjuntos de datos disponibles públicamente y utilizarlos para crear un proyecto. Kaggle es un gran recurso para encontrar conjuntos de datos y participar en concursos. Otra forma de encontrar ideas para proyectos es buscar problemas en tu comunidad o sector y utilizar datos para resolverlos.

Concursos

Los concursos son otra forma de adquirir experiencia práctica en Ciencia de Datos. Ofrecen la oportunidad de trabajar en problemas del mundo real y competir contra otros científicos de datos. Los concursos se pueden encontrar en sitios web como Kaggle, Topcoder y DrivenData.

Al participar en un concurso, es importante leer atentamente las normas y directrices. Presta atención a las métricas de evaluación e intenta optimizar tu modelo en consecuencia. Aunque no ganes el concurso, la experiencia adquirida puede ser valiosa para desarrollar tus habilidades y tu currículum.

En general, adquirir experiencia práctica es crucial para convertirse en un científico de datos de éxito. Las prácticas, los proyectos y los concursos son excelentes formas de adquirir experiencia y desarrollar tus habilidades. Si aprovechas estas oportunidades, podrás diferenciarte de otros candidatos y aumentar tus posibilidades de conseguir el trabajo de tus sueños.

Crear una cartera

Como científico de datos, crear un portafolio es crucial para mostrar tus habilidades y experiencia a posibles empleadores. Un portafolio sólido puede ayudarte a destacar entre otros candidatos y aumentar tus posibilidades de ser contratado. Aquí tienes algunos consejos para crear un portafolio que impresione a los responsables de contratación.

Muestre sus proyectos

Una de las mejores formas de demostrar tus habilidades como científico de datos es mostrando tus proyectos. Asegúrate de destacar tus mejores trabajos en tu portafolio. Incluye una breve descripción de cada proyecto y explica el problema que intentabas resolver. Utiliza cuadros, gráficos y tablas para visualizar tus resultados y facilitar su comprensión. Si es posible, incluye un enlace al código o al propio proyecto para que los posibles empleadores puedan ver tu trabajo en acción.

Presentar sus certificaciones

Las certificaciones son una excelente forma de demostrar que posees las habilidades y los conocimientos necesarios para triunfar como científico de datos. Asegúrate de incluir cualquier certificación relevante en tu carpeta. Incluye el nombre de la certificación, la fecha en que la obtuviste y la organización que la emitió. Si tienes varias certificaciones, considera la posibilidad de crear una tabla para facilitar la lectura.

En general, crear una cartera es un paso esencial para convertirse en un científico de datos de éxito. Al mostrar tus proyectos y certificaciones, puedes demostrar tus habilidades y experiencia a posibles empleadores y aumentar tus posibilidades de ser contratado.

Creación de redes y conexiones con la industria

Como científico de datos, la creación de redes y las conexiones con el sector pueden ser cruciales para tu éxito. Establecer relaciones con otros profesionales del sector puede ayudarte a estar al día de las últimas tendencias, conocer nuevas oportunidades laborales e incluso encontrar posibles colaboradores para futuros proyectos. En esta sección, hablaré de dos formas clave de construir tu red: los sitios de redes profesionales y las conferencias sobre ciencia de datos.

Redes profesionales

Los sitios de redes profesionales como LinkedIn pueden ser una forma estupenda de conectar con otros científicos de datos y profesionales de campos relacionados. Si creas un perfil sólido y te relacionas activamente con otras personas en la plataforma, podrás forjar tu reputación y establecer contactos valiosos. Aquí tienes algunos consejos para utilizar LinkedIn para construir tu red:

  • Asegúrese de que su perfil esté completo y actualizado, incluyendo un retrato profesional, un resumen y experiencia relevante.
  • Únase a grupos relacionados con la ciencia y el análisis de datos y participe en los debates.
  • Ponte en contacto con otros profesionales de tu campo y pídeles que te pongan en contacto.
  • Comparta sus propios contenidos, como entradas de blog o artículos, para demostrar su experiencia y relacionarse con los demás.

Recuerde que la creación de redes es una calle de doble sentido. Asegúrate de ofrecer valor a otros miembros de tu red compartiendo tus conocimientos y experiencia, y ayudando a los demás cuando puedas.

Conferencias sobre ciencia de datos

Asistir a conferencias sobre ciencia de datos puede ser una forma estupenda de conocer a otros profesionales de tu campo, aprender sobre nuevas tendencias y tecnologías y mostrar tu propio trabajo. Aquí tienes algunos consejos para aprovechar al máximo tu experiencia en una conferencia:

  • Investigue la conferencia de antemano y planifique a qué sesiones y actos desea asistir.
  • Lleve tarjetas de visita y prepárese para presentarse a los demás.
  • Asista a actos de creación de redes y participe en debates.
  • Considere la posibilidad de presentar su propio trabajo, ya sea mediante una sesión de pósters o una charla.

Recuerde que las conferencias pueden resultar abrumadoras, por lo que es importante priorizar su tiempo y centrarse en los actos y sesiones más relevantes para sus intereses y objetivos.

En resumen, crear una red de contactos y conexiones en el sector es una parte importante para convertirse en un científico de datos de éxito. Mediante el uso de sitios de redes profesionales y la asistencia a conferencias de ciencia de datos, puede hacer conexiones valiosas, mantenerse al día sobre las últimas tendencias y mostrar su propio trabajo.

Solicitud de empleo y entrevista

Creación de currículos

Para aumentar las posibilidades de conseguir un puesto de científico de datos, es esencial tener un currículum bien estructurado e informativo. Cuando elaboro un currículum, me centro en destacar mis habilidades y experiencia relevantes para el puesto de trabajo. Me aseguro de incluir la siguiente información:

  • Formación: Mencione el título, la especialidad y los cursos pertinentes.
  • Competencias: Enumere todas las habilidades técnicas relevantes, como lenguajes de programación, herramientas de análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático.
  • Experiencia: Incluya toda la experiencia laboral, prácticas y proyectos relevantes. Destaque los logros y resultados de cada proyecto.
  • Certificaciones: Menciona cualquier certificación relevante, como ciencia de datos, aprendizaje automático o big data.

También me aseguro de utilizar un formato claro y conciso, con viñetas y títulos que faciliten al seleccionador la lectura del currículum.

Preparación de la entrevista

Prepararse para una entrevista con un científico de datos requiere investigación y práctica. Antes de la entrevista, investigo sobre la empresa, sus productos y servicios para comprender sus objetivos y retos empresariales. También investigo el puesto de trabajo y sus requisitos para prepararme para preguntas específicas relacionadas con el trabajo.

Para practicar para la entrevista, reviso las preguntas más frecuentes de las entrevistas a científicos de datos y preparo mis respuestas. Algunas preguntas habituales son:

  • ¿Por qué quieres ser científico de datos?
  • ¿Cuáles son sus puntos fuertes y débiles como científico de datos?
  • ¿Cómo gestiona las grandes cargas de trabajo?
  • ¿Cuáles son sus algoritmos de aprendizaje automático favoritos?
  • ¿Cuáles son las últimas tendencias en ciencia de datos?

También practico mis dotes de comunicación y resolución de problemas participando en simulacros de entrevistas y retos de codificación. Esto me ayuda a mejorar mi confianza y mi rendimiento durante la entrevista real.

En general, elaborar un currículum sólido y prepararse para la entrevista puede ayudar a aumentar las posibilidades de conseguir un puesto de científico de datos.

Formación continua y reciclaje

Como científico de datos, es esencial mantenerse al día de las últimas tendencias y tecnologías del sector. La formación continua y la actualización de conocimientos son fundamentales para seguir siendo competitivo y relevante en este campo. Estas son algunas de las formas en las que me mantengo al día y mejoro mis habilidades:

Cursos en línea

Los cursos en línea son una gran manera de aprender nuevas habilidades y tecnologías. Hay muchas plataformas en línea que ofrecen cursos de ciencia de datos, como Coursera, edX y Udacity. Yo prefiero Coursera por su amplia colección de cursos y la posibilidad de obtener certificados al finalizarlos.

Algunos de los cursos populares en ciencia de datos en Coursera incluyen “Applied Data Science with Python” y “Data Science Methodology.” Estos cursos cubren varios temas como manipulación de datos, visualización de datos, aprendizaje automático y más. Los cursos son autodidácticos, y puedo aprender a mi propio ritmo.

Asistir a talleres

Asistir a talleres es otra forma de actualizar conocimientos y aprender nuevas tecnologías. Suelen impartirlos expertos en la materia y ofrecen experiencia práctica. Asisto a talleres en conferencias, reuniones y otros eventos.

Por ejemplo, hace poco asistí a un taller sobre “Aprendizaje profundo” en una conferencia sobre ciencia de datos. En él se trataron temas como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN), entre otros. El taller fue interactivo y pude trabajar con problemas reales.

En conclusión, la formación continua y la actualización de conocimientos son fundamentales para seguir siendo competitivo y relevante en el campo de la ciencia de datos. Los cursos en línea y la asistencia a talleres son formas excelentes de aprender nuevas habilidades y tecnologías.

Salario: Oportunidades profesionales

Como científico de datos, el rango salarial depende en gran medida de factores como la ubicación, la industria y la experiencia. Según Forbes, el salario medio de un científico de datos en Estados Unidos es de 113.309 dólares al año. Sin embargo, los puestos de nivel inicial pueden comenzar en torno a los 62.000 dólares al año, mientras que los puestos de nivel superior pueden pagar más de 200.000 dólares al año.

Una de las ventajas de dedicarse a la ciencia de datos es el amplio abanico de oportunidades disponibles. Los científicos de datos pueden trabajar en diversos sectores, como la sanidad, las finanzas o la tecnología, entre otros. Algunos de los puestos de trabajo más comunes para los científicos de datos son:

  • Científico de datos
  • Analista de datos
  • Analista de inteligencia empresarial
  • Ingeniero de aprendizaje automático
  • Ingeniero de datos
  • Estadístico

Cada una de estas funciones tiene sus propias responsabilidades y su propio rango salarial. Por ejemplo, un analista de datos puede centrarse en recopilar, analizar e interpretar datos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas. Por otro lado, un ingeniero de aprendizaje automático puede centrarse en el desarrollo de algoritmos y modelos para mejorar los sistemas automatizados.

Además de las oportunidades de empleo tradicionales, los científicos de datos también pueden trabajar como consultores o autónomos. Esto puede proporcionar más flexibilidad en términos de horario de trabajo y selección de proyectos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el trabajo autónomo y de consultoría puede no proporcionar el mismo nivel de estabilidad que un puesto de empleo tradicional.

En general, la demanda de científicos de datos sigue creciendo, lo que la convierte en una carrera apasionante y lucrativa.

Cierre

Convertirse en científico de datos requiere una combinación de formación, conocimientos técnicos y experiencia práctica. A lo largo de mi investigación, he descubierto que hay varios caminos para convertirse en un científico de datos, dependiendo de la formación y los intereses de cada uno.

En primer lugar, necesito desarrollar mis habilidades actuales en cualquier campo relevante, como la informática, la estadística o las matemáticas. A continuación, puedo obtener un título en ciencia de datos o todas las certificaciones necesarias.

También puedo aprender un lenguaje de programación, como Python o R, que se utilizan habitualmente en la ciencia de datos. Además, necesito aprender a trabajar con bases de datos y herramientas de visualización de datos para analizar y presentar los datos de forma eficaz.

Una de las cosas más importantes que puedo hacer es adquirir experiencia práctica trabajando en proyectos reales de ciencia de datos. Esto me ayudará a desarrollar mis habilidades y a crear una cartera de trabajos que pueda mostrar a posibles empleadores.

Por último, necesito estar al día de las últimas tendencias y tecnologías en ciencia de datos. Esto significa asistir a conferencias, leer publicaciones del sector y establecer contactos con otros científicos de datos.

En general, convertirse en un científico de datos es una carrera desafiante pero gratificante. Con dedicación y trabajo duro, puedo desarrollar las habilidades y la experiencia necesarias para tener éxito en este apasionante campo.

FAQs

Convertirse en un científico de datos requiere una combinación de habilidades técnicas, conocimiento del dominio y experiencia práctica. Aunque puede ser un reto, con dedicación, aprendizaje continuo y perseverancia, sin duda se puede conseguir.

Para empezar a aprender ciencia de datos, se recomienda adquirir una base sólida en matemáticas, estadística y programación. Los cursos en línea, los tutoriales y los libros sobre ciencia de datos y aprendizaje automático pueden proporcionar vías de aprendizaje estructuradas. Los proyectos prácticos y la participación en concursos de Kaggle también pueden mejorar tus habilidades prácticas.

Aunque un doctorado puede ser beneficioso para determinadas funciones especializadas o puestos de investigación avanzada, no es un requisito estricto para la mayoría de los puestos de científico de datos. Muchos científicos de datos han entrado con éxito en este campo con una licenciatura o un máster y la experiencia práctica pertinente.

Empezar como científico de datos sin experiencia previa puede ser difícil, pero no imposible. Céntrate en adquirir habilidades técnicas relevantes a través del autoaprendizaje, cursos online y proyectos personales. Considera la posibilidad de hacer prácticas o de ocupar puestos de nivel inicial en funciones relacionadas con los datos para adquirir experiencia práctica y crear una cartera que muestre tus habilidades.

De ninguna manera. La edad no debe ser un obstáculo para dedicarse a la ciencia de datos. Muchos profesionales hacen la transición a la ciencia de datos a partir de los 30 años. Céntrate en adquirir las habilidades necesarias, ganar experiencia y aprovechar tus conocimientos y experiencia para hacer una transición exitosa.

Por favor, deje un comentario abajo con cualquier sugerencia para mejorar el contenido.

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Este artículo forma parte de una serie de artículos relacionados con “Cómo llegar a ser”

Otras referencias:

https://www.simplilearn.com/tutorials/data-science-tutorial/how-to-become-a-data-scientist

https://www.coursera.org/articles/what-is-a-data-scientist

Gracias y hasta la vista.

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