“Data Scientist”: 5 habilidades esenciales que necesito para ser un Científicos de Datos

“Data Scientist”: 5 habilidades esenciales que necesito para ser un Científicos de Datos
Data Scientist Roadmap

Sin mucho rodeo voy a decirte las 5 habilidades esenciales que necesitas para convertirte en Científico de Datos o «Data Scientist», iniciando desde “cero”, esto quiere decir: sin ningún tipo de conocimiento o base.  Suena algo pesado y difícil de lograr, pero nada que un poco de disciplina y deseos de superación no puedan alcanzar, así que ¡aquí vamos!

Vamos a necesitar crear nuestra hoja de ruta o “Roadmap”, así que por acá te iré dejando algunas luces para que inicies a crear tu Roadmap o lo complementes, éste debe contener todas las habilidades técnicas que debes desarrollar en la utilización de herramientas informáticas para poder procesar datos a los que debes enfrentarte, procesar y sacar el máximo provecho.  Así mismo tendrás que incluir las habilidades esenciales que se requieren para desarrollar una mentalidad analítica, fundamental para alcanzar tu objetivo ulterior. 

Un lenguaje de programación para Data Scientist

Así que en primer lugar vamos a comenzar aprendiendo Python o R, éstos son lenguajes de programación utilizados en la ciencia de datos, analistas de datos, ingeniería de datos entre otros muchos campos.  En mi caso he elegido Python y no, no ha sido por lo que dicen la mayoría de video tutoriales y blogs sobre Python: “es un lenguaje fácil de aprender”, la sintaxis de Python es sencilla”, etc.  Cada quien lucha con sus “propios demonios”, probablemente pueda ser más sencillo de aprender que otros lenguajes de programación, sin embargo, todo tiene su proceso y lo que necesitas es calma, respirar profundo y transitar el camino para convertirte en un Data Scientist.

Desarrollo de habilidades analítica

Así mismo, como Data Scientist las habilidades esenciales en las que necesitarás profundizar son las siguientes cuatro, que a juicio de los expertos en la mataría son primordiales para este campo:

Curiosidad: elemental, ya que necesitarás mantener una actitud curiosa y de constante búsqueda de respuestas.  De igual manera tendrás que cuestionar datos, buscar patrones y relaciones sin dar por sentado lo que a primera vista puedas visualizar.

Pensamiento crítico: esta habilidad es fundamental para el análisis de problemas desde diferentes puntos de vista, evaluar los datos que tengas, así como las conclusiones a fin de tomar decisiones basadas en evidencias sólidas.

Orientación a los detalles: prestar atención a los detalles siendo meticuloso en tu trabajo es esencial ya que los pequeños detalles pueden marcar la diferencia en el proceso del análisis de datos.

Pensamiento estructurado: también necesitarás aprender a dividir los problemas complejos en componentes más pequeños y abordarlos de manera estructurada a fin de comprender mejor los datos a los que te enfrentes y encontrar soluciones más eficientes.

Profundizando en el análisis

Siguiendo con lo divertido de este maravillo proceso de ser Data Scientist, debes agregar: estadística y matemáticas.  ¡Sí, welcome! Las matemáticas y la estadística son fundamentales ya que nos proporcionarán las herramientas y técnicas necesarias para realizar análisis rigurosos, modelar fenómenos complejos y tomar decisiones basadas en datos en el campo de la ciencia de datos. Un buen conocimiento y comprensión de estos conceptos es fundamental para tener éxito como Data Scientist, así que, nuevamente respiremos profundo porque a estas alturas debemos familiarizarnos con conceptos tales como: estadística descriptiva, probabilidad, inferencia estadística y modelos matemáticos.

Bases de Datos Relacionales

Por otra parte y ya con todo este camino recorrido, como Data Scientist tendrás que sumergirte en el mundo de las Bases de Datos Relacionales con SQL.  Una de mis partes favoritas ya que SQL como lenguaje de programación para manejar bases de datos relacionales es súper potente y no tiene una gran complejidad en su estructura y sintaxis, sin embargo, guarda una gran cantidad de detalles a los cuales debemos prestar mucha atención a fin de sacarle el máximo provecho.

Herramientas de BI

De igual manera, dominar herramientas de Business Intelligence (BI) como Power BI o Tableau serán la cereza del pastel, ya que con estas herramientas son una excelente adición a tu conjunto de herramientas las cuales ofrecen soluciones integrales para el análisis y visualización de datos en entornos empresariales y cuentan con una amplia compatibilidad con fuentes de datos y capacidad de colaboración.

Esta breve descripción sobre una gran parte de las herramientas y habilidades que necesitas aprender y desarrollar para convertirte en un Data Scientist puede realizarse en un aproximado de 6 meses, si te planteas unas 4 horas de estudio diario entre las herramientas informáticas y las habilidades fundamentales.

Acá te dejo un enlace sobre quién soy y hacia donde me dirijo. Probablemente nos encontremos en algún punto de este camino. Igualmente aprovecho para dejarte un enlace de un curso de Python que, aunque está en inglés, me ha parecido genial, con esto podrás ir de principiante a intermedio. ¡No olvides dejar tu comentario!

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