Data Analysts y especialistas en Machine Learning son las posiciones ofertadas en el mundo del big data más enfocadas a negocio, pero en el aspecto técnico entre las más populares están: Data Scientist o Big Data Architect. El Data Scientist o científico de datos se ha convertido en una de las posiciones más demandadas y mejor remuneradas de los últimos tiempos, de hecho está considerada como la profesión con más futuro del siglo XXI. Estos perfiles son cada vez más esenciales para las empresas pero ¿qué necesito para trabajar en Data Science y Machine Learning?
Antes que nada, explicaremos las labores básicas que desempeñan estos profesionales. El científico de datos debe hallar valor en grandes volúmenes de datos y fuentes, debe saber dar respuesta a problemas de la organización a través de los datos en cuatro pasos el data scientist: extrae, depura, procesa y reestructura datos pero para ello utiliza herramientas y softwares tecnológicos. Consulta todas las ofertas de empleo de Data Science y Machine Learning.
¿Cómo convertirme en un experto en Data Science y Machine Learning?
Según los expertos quien quiera dar un salto profesional hacia el mundo de los datos debe responder afirmativamente las siguientes preguntas:
- ¿Te gusta la estadística o tienes conocimientos básicos?
- ¿Te interesa la programación?
- ¿Estás dispuesto a mantenerte en constante formación?
- ¿Eres autodidacta?
Una vez contestadas las preguntas podemos seguir, adentrémonos en tres áreas principales:
- Programación: para convertirte en científico de datos debes saber lenguajes de programación. R y Python son unos de los más utilizados, todos ellos se utilizan para análisis estadísticos de datos transformándolos en formatos legibles y visuales. Por otro lado, SQL es otro tipo de lenguaje que se utiliza en la gestión de información de bases de datos, es de los más utilizados.
A partir de estos lenguajes se desprenden los entornos de desarrollo, el análisis, procesamiento y la visualización de datos a los que se suman diferentes softwares de gestión de datos y técnicas como es el machine learning. - Matemáticas: en este aspecto será determinante formarse y tener acercamiento a la probabilidad y estadística. Gran parte de la ciencia de los datos se basa en estimar la probabilidad de ciertos incidentes, una vez comprendidos conceptos de probabilidad es momento de avanzar y adentrarse en los análisis estadísticos, ya que es la rama de las matemáticas cuya finalidad es precisamente el análisis de los datos. Además de estas dos, otra parte de la que no se habla mucho es sobre álgebra lineal, la parte que te llevará a comprender esos algoritmos de los que tanto escuchamos hablar.
En España muchas empresas encuestadas aseguran tener dificultad para conseguir perfiles de Business Intelligence y Big Data tanto en el nivel técnico como en el área directiva.
