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01/01/1970  - Data Science

Habilidades en Data Science

Las habilidades de un Data Science logran cosas que hasta hace pocos años ni imaginaríamos. Desde mapas que se actualizan en tiempo real hasta aplicaciones de compras que saben cuáles son los productos que queremos incluso antes que nosotros mismos. Las empresas más innovadoras hacen uso de la tecnología para hacernos la vida más fácil. Sin duda, una de las formas que tienen de conseguirlo es mediante la recopilación de enormes cantidades de datos sobre nuestro comportamiento online y hábitos de compra. Una vez cuentan con todos esos datos, pueden usarlos para tomar las decisiones más beneficiosas y mejorar aún más los productos o servicios que ofrecen. Pero nada de esto sería posible si en este proceso no existieran los Data Sciencist, sin duda una de las profesiones más demandadas en España. Son los encargados de usar las últimas herramientas analíticas para resolver problemas y hacer interesantes descubrimientos. ¿Has pensado alguna vez cómo una plataforma de televisión nos hace recomendaciones en función de nuestro historial de visualización, por ejemplo? Los expertos en Data Science son los maestros del Big Data. Pero como en cualquier profesión, esta también requiere de diversas habilidades. Hoy vamos a explicarte qué necesitarás para aprender Data Science y convertirse en un excelente profesional. En The Bridge te ofrecemos la oportunidad de realizar una formación práctica en nuestro bootcamp de Data Science para que una vez terminado, puedas incorporarte al mercado laboral con todas las garantías.  Habilidades esenciales en Data Science  Objetivos comerciales Sin duda, uno de los pasos más importante para poner en marcha una estrategia que acabe con el problema comercial que el cliente pretende abordar. Se trata de reunir a los responsables de la toma de decisiones y los Data Sciencist necesarios para definir claramente los objetivos de un nuevo proyecto. De este modo, se podrá seleccionar el método y los recursos correctos de Data Science para cumplir con los requisitos de las partes interesadas. De este modo podrán utilizar los resultados del modelo de datos para tomar decisiones comerciales importantes. Identificar las necesidades Data Science Una de las primeras cosas que hay que aprender si se hace un curso Data Science, es que los Data Sciencist deben saber, qué cantidad y tipo de datos en “bruto” están disponibles en la fase inicial del proyecto. Además, deben resolver si la información incluida en ellos es suficiente para poner en marcha una solución para el problema empresarial. Herramientas y técnicas Existe una gran variedad de herramientas disponibles para los Data Sciencist. Desde herramientas de análisis estadístico como SAS y Excel hasta tecnologías de bases de datos como MySQL y MongoDB. Es importante que, en esta profesión, se esté actualizado de manera constante con los paquetes más recientes. Las herramientas deben ser lo suficientemente potentes para manejar, no solo conjuntos de datos en este momento, sino aquellos cuyo volumen vaya aumentando a lo largo del tiempo. El uso de las herramientas correctas facilitará el trabajo de los Data Sciencist y, además, conseguirá una mayor eficiencia del equipo. Confía más en los datos que en tu propio instinto Muy a menudo, en el campo de Data Science, pueden aparecer momentos en los que los conocimientos pueden resultar contradictorios. En este caso, es fundamental ser imparcial y lógico a la hora de analizar los resultados. La objetividad de los datos hará que estos hablen por sí mismos. Buen almacenamiento de los datos En los últimos años, el aumento de los ciberataques a organizaciones en todo el mundo ha sido importante. El cifrado de datos, la autenticación de dos factores y otras características similares, te ayudarán a proteger tus datos de posibles ataques. Las empresas, además de contar con buenos profesionales en el sector de Data Science, también debe contar con un equipo experto en Ciberseguridad. Potenciar la colaboración Los proyectos pueden llegar a un experto en Data Science de inicio o previamente examinado por otra persona. En el segundo caso, es importante asegurarse de que el equipo no pierda el tiempo empezando innecesariamente desde cero. Las empresas deben incorporar una cultura de la colaboración para que todos puedan aprender unos de otros y evitar así, sentirse como un hámster en una rueda. Trabajar sobre los datos Uno de los grandes trabajos que se lleva a cabo en Data Science es encontrar el valor real de los datos y llevar a cabo la toma de decisiones implementables, basadas en sus resultados. Empresas y organizaciones deben tener un plan de acción claro para identificar las ideas clave. Los hallazgos deben presentarse de un modo claro y deben cumplir con los objetivos comerciales que se establecieron de inicio. Esta es la mejor manera de ayudar a las partes interesadas a seguir adelante y alcanzar la meta final. Prueba y validación de los datos Probar y validar modelos y resultados de manera regular es imprescindible si pretendemos garantizar que estos sigan siendo relevantes. Las pruebas también nos sirven para realizar actualizaciones cuando sea necesario. Los patrones de un modelo, pueden cambiar repentinamente por motivos ajenos y esto invalidaría los resultados anteriores. Nunca debes olvidar que los diferentes proyectos de Data Science siempre tendrán múltiples requisitos, pero objetivos únicos. Otras habilidades necesarias para trabajar en Data Science Pero a las habilidades técnicas también debemos unirle otras habilidades sociales y personales para tener éxito como Data Sciencist. Entre ellas: ·  Habilidades de comunicación.·  Curiosidad para ayudarte a encontrar respuestas.·  Perspicacia para los negocios y conocimiento de las tendencias actuales de la industria.·  Pensamiento crítico, imprescindible para trabajar en un sector tan analítico.·  Comprensión del producto para ofrecer conocimientos prácticos que puedan ayudar a mejorar su calidad.·  Capacidad de trabajo en equipo y sobre todo de escuchar a otros miembros del equipo y utilizar aportaciones.  ¿Cómo aprender habilidades para convertirse en Data Sciencist? Los bootcamps de Data Sience tanto en la modalidad online como presencial, han ido ganando popularidad en los últimos años. Te ofrecen la oportunidad de aprender todas las habilidades necesarias para conseguir uno de los empleos mejor pagados. A diferencia de los programas de Grado que son más costosos no solo económicamente, sino en inversión de tiempo, los bootcamps son cursos de aprendizaje intensivo, enfocados a una formación práctica y mucho más accesible.
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