Data Scientist es considerado como “El trabajo más sexy del siglo XXI”
Los científicos de datos son responsables del análisis de datos con el objetivo de descubrir ideas que a su vez pueden proporcionar una ventaja competitiva o abordar un problema empresarial urgente. Su función es analizar datos desde diferentes ángulos, determinar qué significa y luego recomendar formas de aplicar esos datos. Emplean sofisticados programas de análisis, aprendizaje automático y métodos estadísticos para preparar los datos para su uso en modelos predictivos y prescriptivos. También son responsables de comunicar las predicciones y hallazgos a los departamentos de administración y TI a través de visualizaciones e informes efectivos.
- ¿Debo elegir el campo de la informática, el campo de la ciencia de datos o ambos?
- ¿Puedo comenzar a aprender sobre ciencia de datos y científicos de datos mientras estudio en la escuela secundaria?
- Quiero ingresar en la profesión de la ciencia de datos. ¿Debería estudiar marcos prácticos de programación práctica como Hadoop, Mahout, etc., o debería centrarme en conceptos teóricos y estadísticas detrás del aprendizaje automático, la minería de datos, etc.?
- ¿Cuál es la diferencia entre los científicos de datos y los informáticos? ¿Los científicos de datos son principalmente estadísticos o informáticos?
- ¿Puedo ser el mejor científico de datos sin matemáticas?
Me alegra mucho saber que está interesado en Data Science, pero hacerlo como una experiencia de desarrollador front-end no es fácil. Las razones son que es muy difícil conseguir un trabajo más reciente en Data Science sin capacitación o experiencia previa. Serás tratado como un recién llegado en la industria de análisis de Data Science, independientemente de tu experiencia como desarrollador front-end.
Ahora, ser un Científico de Datos no es pan comido, requiere muchas habilidades y prácticas involucradas en el dominio. Para eso se requiere ser entrenado adecuadamente por un experto en la industria con la experiencia adecuada. Debe estar familiarizado y tener experiencia en Estadística, Programación R, Modelado predictivo, Algoritmos de aprendizaje automático y Minería de texto.
Aparte de eso, le sugiero que haga muchos proyectos y tareas para tener éxito y practicar lo que ha aprendido a lo largo de todo el proceso, y que alguien de la industria lo valide.
Además, otro problema que surge es al momento de la contratación porque, aparte de la ubicación en el campus, es raro que las empresas que contratan a Data Scientist contraten de manera más reciente y busquen candidatos con experiencia.
edWisor es una de esas plataformas que proporciona una combinación de capacitación en vivo y en línea de Data Scientist de profesionales con experiencia en la industria.
¡Todo lo mejor!
Gracias.