¿Qué es Data Science?
Todos los cambios que ha traído la transformación digital, tales como el auge de las redes sociales, el incremento de las compras en línea y el surgimiento de actividades que ahora es mucho más frecuente realizar por internet en áreas como el trabajo y el entretenimiento, han llevado a un crecimiento exponencial de datos.
Los negocios siempre han hecho uso de la información de sus clientes y el contexto del mercado para mejorar sus servicios, favorecer los productos que ofrecen, innovar, predecir tendencias económicas o prevenir crisis. Sin embargo, la evolución en la obtención de los datos, así como la enorme cantidad y disponibilidad de estos recursos ha hecho que el proceso de análisis de datos sea mucho más complejo.
La ciencia de datos o data science ayuda a resolver los desafíos que nacen a partir de todos estos cambios en la era digital. Por ello podría decirse que no es una disciplina completamente nueva, sin embargo, el desafío está en el desarrollo de especialistas capacitados para el aprovechamiento correcto de estas nuevas herramientas, softwares y lenguajes de programación que hoy en día existen para facilitar el reto.
La formación académica de un experto en analítica de datos
Esta área de estudio cuenta con dos áreas fundamentales: Programación, Matemáticas y Estadística. Para prepararse como analista de datos es importante contar con un entendimiento profundo de estas dos disciplinas y el método científico, lo cual ayuda a construir, evaluar, explicar, implementar y monitorear mejores algoritmos y modelado de datos.
Los especialistas en analítica de datos, tradicionalmente provienen de áreas profesionales como ingeniería, física, matemáticas, economía, estadística, sistemas o tecnologías de la información. Ya sea que comiencen su carrera como científicos de datos con experiencia como estadísticos, programadores o en la dirección de las operaciones del negocio.
Sin embargo, la práctica de esta interesante disciplina no es excluyente de perfiles con una formación matemática o tecnológica de base, cualquier persona sin importar su ámbito de procedencia, puede impulsar su carrera como experto en datos. Para ello hay cada vez más vías que te acercan a este objetivo tales como cursos, talleres y programas educativos.
Por su parte, desarrollar un panorama más amplio del mercado y el comportamiento de los negocios de donde se extraen estos datos es ese plus que podría ayudarte a crear valor para impulsar tu carrera y hacer la diferencia en la organización en la que te desempeñes.
Aplicaciones de la ciencia de datos en la industria
La información es un recurso muy valioso para cualquier negocio. Sin importar el giro de la organización, existe la necesidad de contar con especialistas en datos, capaces de hacer análisis avanzados de los indicadores obtenidos, comprender el contexto del sector empresarial y generar valor para todo el equipo al contribuir con su labor a la toma de mejores decisiones, basadas en datos con una visión global de la organización.
Cualquier empresa interesada en tener una visualización integral de la información que genera puede poner en práctica esta disciplina y aplicar los resultados para la generación de soluciones, estrategias anticipadas o una gran variedad de otros objetivos y proyectos.
Por ejemplo, algunos de los ámbitos en donde se desarrolla un especialista en analítica de datos puede ser en banca, finanzas y ciberseguridad, para detectar patrones atípicos y prevenir fraudes o comportamientos inusuales. En el área de riesgo y seguros se utiliza para el cálculo correcto de primas o análisis de riesgo de crédito.
Por su parte, en marketing, actualmente la ciencia de datos tiene un papel muy importante para la segmentación de clientes, con lo que se pueden conocer las necesidades e intereses del consumidor para posicionar mejor cualquier producto o servicio en el mercado. En la industria de producción se utiliza para la automatización de procesos y optimización de cadenas de suministro.
Otros ámbitos en donde el análisis de datos ha generado resultados exitosos, incluyen sectores como la inteligencia artificial, innovación industrial o el área médica de imagenología donde la información se emplea en busca de tumores y enfermedades.
¿Qué necesitas para desarrollarte como especialista en análisis de datos?
Algunas de las habilidades técnicas que valoran las empresas en busca de especialistas en datos es el conocimiento avanzado en algoritmos de machine learning. Es vital contar con habilidades para resolver los desafíos que surgen del aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones. Así como experiencia en estadística y análisis exploratorio de datos. Por su parte, es requisito dominar los lenguajes de programación más comunes como R y Python, además de saber hacer consultas, extraer y subir información en bases de datos.
Otro aspecto a tomar en cuenta en el perfil de un especialista en datos, es el desarrollo de habilidades blandas o soft skills que ayuden en el desarrollo integral de la actividad profesional, principalmente de colaboración en grandes equipos de trabajo y comunicación. Ya que además de habilidades avanzadas en el uso de herramientas de visualización de datos, un buen data scientist cuenta con habilidades de comunicación para compartir de manera efectiva los resultados obtenidos.
Contar con el inglés como segunda lengua es de vital importancia, ya que además de ampliar tus posibilidades a otros mercados, algunos de los programas y herramientas se encuentran disponibles únicamente en ese idioma.
Lo que debe tener un curso de ciencia de datos
Ahora que cuentas con un panorama más claro de lo que es la ciencia de datos y cómo se puede desempeñar un especialista en datos en la industria, es probable que tengas la inquietud de seguirte formando e impulsar alguna de las habilidades antes mencionadas, ya sea que consideras que necesitas desarrollar o te gustaría aprender.
Avanza tu carrera como especialista en esta materia con un curso de ciencia de datos que te ofrezca un plan de estudios integral tomando en cuenta las siguientes áreas:
- Estadística y matemáticas: Es imprescindible saber interpretar los algoritmos utilizados, representarlos en gráficos, hacer consultas para unir tablas, agrupamientos, filtros, etc.
- Programación: Habilidades de informática, manejo de datos, línea de comandos y lenguajes de programación, los tres básicos sin duda son SQL, R y Python. Entre más tecnologías puedas dominar mayor será el valor de tu perfil para las empresas.
- Visión de negocios: En la comprensión del negocio para interpretar y detectar cambios en la empresa, reside la generación de valor con base en datos. Es decir, hay que saber aplicar algoritmos complejos con objetivos de valor para la organización.
- Comunicación: La comunicación verbal y saber hablar en público es clave para comunicar tus resultados a todo el equipo o a audiencias mucho más grandes. También es importante contar con la habilidad de saber escribir tanto artículos científicos como informes técnicos.
Como hemos revisado a lo largo de este artículo, el perfil de un analista de datos requiere de una formación integral muy bien desarrollada. Para obtener ese conjunto de conocimientos especializados es esencial mantenerse en constante aprendizaje y actualización de conocimientos.
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