En la actualidad la ciencia de datos está llena de oportunidades.

El de científico de datos no es el único puesto de trabajo en el que las habilidades de la ciencia de datos son valiosas.

Los expertos creen que el aprendizaje de las habilidades de la ciencia de datos ayudará a los candidatos a añadir valor a cualquier función, dando a los solicitantes de empleo con este conjunto de habilidades una ventaja sobre la competencia, sobre todo si perteneces a un departamento de marketing, finanzas o recursos humanos.

No hay una "forma correcta" de seguir una carrera o educación en la ciencia de datos.

El propio proceso te enseñará dónde están tus puntos fuertes y tus intereses.

No tienes que saberlo todo. Los científicos de datos aprenden haciendo, así que elige un proyecto y sumérgete en él.

No se puede aprender ciencia de datos sin aprender programación.

Los científicos de datos construyen algoritmos y entornos para ejecutar esos algoritmos.

Te recomendamos para comenzar Python.

Es fácil de usar para los principiantes, imita la sintaxis inglesa, ofrece abundantes bibliotecas y apoyo de la comunidad.

Es un lenguaje de propósito general con suficientes complementos que permiten realizar una amplia gama de tareas de ciencia de datos, desde el análisis estadístico hasta la visualización.

El método de la ciencia de los datos es similar al método científico, pero con el mayor énfasis en garantizar que todos los datos utilizados sean de la máxima calidad.

La gestión de los datos constituye la mayor parte de la ciencia de datos, ya que sin datos de calidad, la información no tiene sentido o es incorrecta.

Sin Datos no hay Inteligencia Artificial.

Este es el aspecto de un flujo de trabajo en la ciencia de datos:

• Haz una pregunta y encuentra los datos.

• Limpia los datos.

• Analiza y explora.

• Comunica y/o visualiza los resultados.

Algunos conceptos esenciales para los científicos de datos son:

Álgebra lineal: te enseña los fundamentos de los algoritmos de la ciencia de los datos. Te facilita la comprensión del cálculo y la estadística.

Cálculo: te enseña la teoría subyacente de los algoritmos de aprendizaje automático. El cálculo diferencial estudia la forma en que las cosas cambian con el tiempo.

Probabilidad y Predicción: es vital para analizar los datos afectados por el azar y el cambio, es decir, la gran mayoría de los datos actuales.

Estadística: nos desvela la estructura subyacente de los datos y les da forma para su comprensión.

Análisis de regresión: nos proporciona una comprensión dinámica de las relaciones entre los puntos de datos.

Sí planeas quedarte en la analítica de datos o convertirte en un analista de datos, seguramente que no necesites profundizar en temas de inteligencia artificial.

Temas Avanzados en Ciencia de Datos:

• Neural networks: Construir máquinas que puedan aprender sin una intervención humana seria implica construir máquinas que se comporten como el cerebro humano. El estudio de las tres redes neuronales:

  • Redes neuronales artificiales (RNA),

  • Redes neuronales de convolución (CNN)

  • Redes neuronales recurrentes (RNN) es el estudio de poner la cognición humana en la mente de las máquinas.

• Machine Learning: Las aplicaciones de aprendizaje automático implican la creación de algoritmos que pueden procesar datos y aprender de ellos, mejorando con el tiempo sin mucha intervención humana. Esto tiene aplicaciones en una variedad de industrias y es una especialización donde hay mucho empleo.

• Deep Learning: Dando un paso más allá del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo utiliza varias capas de algoritmos para acercarse a la cognición humana.

• Procesamiento del lenguaje natural: La construcción de la cognición de las máquinas implica que éstas entiendan la comunicación humana y la capacidad de las máquinas para comunicarse con un lenguaje similar al humano.

Hay muchas herramientas que los científicos de datos pueden utilizar para procesar, analizar y visualizar los datos. Algunas herramientas comunes son:

• Github: no sólo proporciona el control de versiones, sino que también puede hacer que tu nombre se conozca para futuros empleadores. Es una plataforma de colaboración y es una de las primeras cosas que debes configurar en tu viaje de ciencia de datos.

• Jupyter notebooks: Imprescindible para trabajar y compartir proyectos de software de código abierto.

• Python: descarga los paquetes para desbloquear toda su capacidad. Pandas, NumPy, MatPlotLib, Scikit-Learn.

• TensorFlow: El estándar de oro para las plataformas de aprendizaje automático de código abierto.

• Apache Spark and Hadoop: dos herramientas de big data esenciales para la computación a gran escala y las tareas de uso intensivo de datos.

• MySQL: Un sistema de gestión de bases de datos relacionales de código abierto que funciona con SQL.

• Stack OverFlow: Una plataforma de colaboración para proyectos de ciencia de datos.

Con todo este énfasis en las habilidades técnicas, es fácil olvidar las Power Digital Skills.

Tanto si te dedicas a la investigación como si trabajas para una empresa, tendrás que confiar en tus habilidades para obtener resultados.

Ser un Profesional de Ciencia de datos con éxito, tiene que ver tanto con las habilidades personales, como con las técnicas.

Cualidades como la empatía, el trabajo en equipo y la capacidad de contar historias (Storyteelling basado en Datos, Periodismo de Datos) pueden diferenciarte y ayudarte mucho a crecer profesionalmente.