¿Has pensado en convertirte en Data Scientist? Si esta opción se te ha pasado por la cabeza, seguro que también te estarás cuestionando cuáles son las habilidades principales que debería tener un perfil como este y, en definitiva, algunas de las habilidades que necesitarás si te enfrentas a un cambio de carrera profesional.
Para cada una de las habilidades que vamos a enumerar y que puedes potenciar en el máster en marketing digital, también te pondremos algunos consejos y recursos sobre cómo mejorar esa característica en especial. Si estás pensando seriamente en formarte y saltar al sector tecnológico, debes sin duda valorar un Bootcamp en Data Science y Machine Learning, donde te ayudarán a potenciar estas habilidades al mismo tiempo que te formas en todas las herramientas más punteras.
1. Intuición para la resolución de problemas
Ser bueno en la resolución de problemas es muy importante para ser un buen Data Science. Como Data Science en activo, debes conocer cómo encontrar y definir esos problemas en primer lugar. Empieza por sentirte cómodo con el hecho de no saber los pasos exactos que tendrás que dar para resolver un problema, si no que estés abierto a diferentes opciones o caminos.
2. Conocimiento estadístico y matemático
Cuando se trabaja en la ciencia de los datos, las matemáticas y las estadísticas aplicadas a menudo pueden no quedar tan a la vista por el hecho de que estás escribiendo código o utilizando funciones. Pero, cuanto mejor entiendas el proceso subyacente, mejor lo utilizarás. Hay mucho que aprender en este ámbito y cuantos más conocimientos tengas, más conclusiones precisas podrás sacar de un conjunto de datos determinado.
A muchas personas este punto les puede dar un poco de miedo o no sentirse lo suficientemente preparados, puedes informarte sobre el nivel de matemáticas y estadística exigido, bien sea por tus propias fuentes o puedes consultar diferentes escuelas de bootcamps en Madrid u online.
3. Programar en un lenguaje analítico como Python
Conocer un lenguaje de programación es esencial para convertirse en un Data Scientist. La programación te permite tomar enormes cantidades de datos y procesarlos rápidamente de forma significativa. Ahora mismo, el lenguaje más popular para el análisis de la ciencia de los datos es Python.
4. La curiosidad, cuestiónate el por qué
La curiosidad no solo te impulsará a seguir aprendiendo a largo plazo, sino que también te ayudará a saber qué preguntas hacer cuando te sumerjas en un nuevo conjunto de datos. La primera respuesta rara vez es la correcta. Si sigues profundizando, puedes encontrar cosas que te sorprendan o que cambien toda tu comprensión del problema.
Al igual que ocurre con las habilidades de resolución de problemas, no hay una única forma de aumentar la curiosidad. Algo que puede ayudar a fortalecer esta habilidad es reservar una hora al día para hacer una parada de «tiempo sin estructura» antes o después de las tareas típicas del día a día. Darse un espacio para el aprendizaje o los proyectos fuera del trabajo diario es una forma estupenda de mantener la curiosidad y la inspiración.
Espero que esto te ayude a entender las habilidades que necesitas para convertirte en un científico de datos. Además, si quieres aprender estas habilidades y más, echa un vistazo a el Bootcamp en Data Science. Utiliza una combinación de formación intensiva, plan de estudios basado en proyectos y asesoría profesional para ayudarte a hacer la transición y convertirte en un Data Scientist.
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