Cómo convertirse en un científico de datos – Las habilidades, certificaciones y educación requeridas para el trabajo de moda

Cómo convertirse en un científico de datos – Las habilidades, certificaciones y educación requeridas para el trabajo de moda

Cómo convertirse en un científico de datos – Las habilidades, certificaciones y educación requeridas para el trabajo de moda

La ciencia de los datos es un ramillete de grandes datos, análisis de datos, inteligencia de negocios, aprendizaje de máquinas, inteligencia artificial y mucho más. Con un cambio de paradigma en las tecnologías que ha hecho realidad los automóviles sin conductor y los chatbots controlados por voz, la ciencia de los datos se está convirtiendo en un componente importante de la informática. La aplicación comercial de la ciencia de los datos y sus componentes permite a las empresas comerciales extraer el máximo valor mediante conocimientos inteligentes e ingresos rentables.

La ciencia de los datos tiene su aplicabilidad en múltiples dominios, en la cadena de suministro, la ciencia de los datos ayuda a comprender las formas eficaces de adquirir y gestionar los componentes de suministro. Para los seguidores del mercado financiero, incluidos los que comercian con productos básicos, derivados y acciones, los algoritmos de la ciencia de los datos ayudan a desarrollar modelos financieros más precisos y perspicaces. Las aplicaciones de la ciencia de los datos sólo están limitadas por nuestra capacidad de idear soluciones y procesos inteligentes a los que los datos pueden ser introducidos, en otras palabras, ¡sin límites!

Todos los días se recogen, almacenan y analizan grandes cantidades de información a través de los datos. Los científicos de datos son los profesionales que examinan y enmarcan el tipo de consultas requeridas contra los datos recogidos. Esto explica el creciente valor de los científicos de datos para la mayoría de las empresas y organizaciones. Los científicos de datos están de moda en todas las agencias de reclutamiento, ¿cómo convertirse en un científico de datos? Aquí están todas las directrices:

Antecedentes de la educación

Para seguir el trabajo de moda de un científico de datos, el requisito básico es una licenciatura en algo relacionado con la informática. Una licenciatura en ciencias de la computación, ingeniería informática, informática, MIS o algo similar hará el trabajo.Esta corriente es testigo de la transición desde otros dominios. Cuantos más títulos en matemáticas y ciencias tenga uno antes de la transición, más fácil será la adaptación.

Se recomienda encarecidamente tener una sólida formación matemática, en particular en estadística y análisis, y una base académica igualmente sólida en informática para empezar como científico de datos. Quienes tengan una maestría o un doctorado antes de entrar en la fuerza de trabajo pueden encontrar en la ciencia de los datos una opción de carrera atractiva y remunerativa, ya que pueden pasar directamente a oportunidades de carrera de nivel medio o experto/superior al principio.

Enfoque de trabajo y experiencia profesional al principio

La larga experiencia en el trabajo con datos abre el camino para las emocionantes entradas que se avecinan. La ciencia de los datos es una amalgama de profesionales de la informática que pasan de puestos de programación, analistas o bases de datos en los que la mayor parte del interés en la ciencia de los datos proviene de trabajar con los datos o la información no estructurados que se acumulan a través de los registros de seguridad, los mensajes de correo electrónico, las respuestas de los clientes, otros depósitos de texto y así sucesivamente. Tecnologías como NoSQL y plataformas de datos como Hadoop, Cloudera y MongoDB se utilizan ampliamente en la ciencia de los datos. Al principio, los profesionales de la ciencia de los datos pueden esperar la exposición a la programación orientada al texto y a la comparación de patrones básicos o a la formulación de consultas. Las responsabilidades laborales en las primeras etapas también pueden aportar experiencia en codificación, pruebas y mantenimiento de códigos. Al principio, es una buena idea trabajar en habilidades básicas de comunicación oral y escrita, y estar familiarizado con la inteligencia empresarial básica, los principios de análisis y las prácticas.

Certificaciones y oportunidades de aprendizaje en el comienzo

Para familiarizarse con la ciencia de los datos, la formación básica está disponible a través de cursos en línea abiertos masivamente o MOOCs. Los nombres reputados incluyen cursos de Duke (Coursera), MIT, Caltech, Stanford, y muchos más. Percibiendo la oportunidad, Microsoft ha formulado desde entonces un Programa Profesional de Microsoft en Ciencia de los Datos que incluye nueve cursos sobre una variedad de temas relacionados y un proyecto final. Este curso tiene como objetivo inculcar un plan de estudios introductorio en la ciencia de los datos a los solicitantes. Estos cursos de ciencias de la información del MOOC no son gratuitos, pero le dan la oportunidad de aprender desde la comodidad de su oficina o casa, lo cual no es un mal negocio.Sin embargo, si estás buscando algo para «calentar» y familiarizarte con el tema de la ciencia de los datos, también puedes consultar los cursos individuales en línea dirigidos por un instructor, que se pueden tomar de forma gratuita en sitios web como Udemy o BitDegree utilizando los cupones Udemy.

Experiencia a mitad de carrera y enfoque del trabajo

La ciencia de los datos es un dominio de materias masivas, por lo que para cuando hayas acumulado una experiencia de tres a cinco años en el trabajo y asumido múltiples proyectos, ahora reducirás tus opciones de carrera en una o más especialidades y plataformas de ciencia de los datos. La transición a mitad de carrera puede centrarse en la programación de grandes datos, el análisis y la inteligencia empresarial, etc., lo que puede promoverle a un trabajo de primera línea en la ciencia de los datos.

Después de enviar años considerables, se centrará en aumentar las habilidades y conocimientos técnicos. En esta etapa se ganará antigüedad y responsabilidad entre sus compañeros en proyectos y llamadas de clientes. Esta es una etapa en la que las habilidades blandas se convierten en un ingrediente más importante para el éxito, ya que tendrás que comunicarte, liderar o guiar a otros durante esta fase de la carrera.

Certificaciones de mitad de carrera y oportunidades de aprendizaje

La mitad de la carrera como científico de datos ofrece una inmensa oportunidad para el crecimiento profesional y la especialización. Para ampliar la base de conocimientos técnicos de los expatriados, hay una gama más amplia de temas y especializaciones que deben considerarse en las certificaciones de ciencias de los datos. Estas certificaciones se refieren a grandes plataformas de datos o a un conjunto de herramientas específicas como las certificaciones Certified Analytics Professional, MongoDB, Dell/EMC, Microsoft, Oracle o SAS.

Cloudera MOOC ofrece una gran cantidad de certificaciones para Científico de Datos, Ingeniero de Datos, Desarrollador de Spark y Hadoop y Administrador de credenciales de Apache Hadoop. Esta es una etapa en la que el profesional de ciencias de los datos puede querer dominar la programación de grandes datos para Hadoop, Cloudera o MongoDB o tratar de analizar e interpretar los resultados de grandes conjuntos de datos en la nube.

Enfoque de trabajo y experiencia profesional a nivel de experto

Después de dedicar 10 o más años en la fuerza de trabajo de la ciencia de los datos, se le denominará experto y alcanzará los niveles superiores. En esta etapa, es el momento de tomar en serio la ciencia de los datos y las grandes tecnologías de datos.

Esta es una etapa en la que se le ofrecerán roles como analista de datos senior, analista senior de inteligencia de negocios, científico senior de datos, especialista en plataformas de grandes datos, desarrollador senior de grandes datos y así sucesivamente. Los expertos o expertos en ciencias de datos de nivel superior a menudo encabezan equipos de proyectos de diversos tamaños, equilibrando la gestión y la tecnología. Esta es una etapa en la que las habilidades sociales y la gestión de personas se convierten en una parte importante de su rutina diaria.

Certificaciones de mitad de carrera y oportunidades de aprendizaje

Siendo un experto en ciencias de la información, obtendrá certificaciones técnicas de alto nivel que incluyen credenciales de «Análisis Avanzado» de la SAS (cuatro en la actualidad). El Instituto SAS y Dell/EMC, han diseñado programas de certificación en ciencias de la información dirigidos a expertos de nivel superior. Los proveedores de plataformas de bases de datos, como Oracle, IBM y Microsoft han añadido especializaciones en sus programas de certificación.

Profesionales de la ciencia de los datos – Habilidades efectivas requeridas

Para dejar huella en el apasionante campo de la ciencia de los datos, hay que dominar las técnicas de comunicación, las técnicas de gestión de proyectos, el pensamiento crítico y la capacidad de resolución de problemas. El arte de ser un científico de datos también incluye ser capaz de influir en los responsables de la toma de decisiones! Sin embargo, el obstáculo se produce cuando esas habilidades están a menudo completamente fuera del alcance de una sola persona. Por lo tanto, en lugar de buscar el proverbial unicornio individual, las empresas deberían construir «un unicornio de equipo» para aprovechar al máximo los beneficios de la tecnología de la ciencia de los datos.

Conclusión

Si has elegido o planeas elegir la ciencia de los datos como tu campo profesional, necesitas abrocharte el cinturón y reunir toda la comprensión profunda de los principios y prácticas dominantes en el campo. Debe tener las habilidades necesarias para comprender el impacto empresarial y los ingresos que se obtienen a través de las aplicaciones de la ciencia de los datos. Trabaje en sus habilidades blandas al más alto nivel, practique la gestión de personas porque en el nivel superior, como científico de datos o gran experto en datos debe ser capaz de dirigir equipos de individuos de alto nivel, gerentes, expertos técnicos y consultores.

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