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Cinco habilidades que todo data scientist debe dominar en 2022

Dominar estos aspectos potenciarán tus probabilidades de conseguir un empleo en los tiempos que se apoximan.

Como sociedad generamos más información en un día, que nuestros antepasados en toda su existencia. Y como toda esa información necesita ser analizada, nace la Ciencia de Datos, pero ¿qué habilidades debe tener un científico de datos? A continuación, te decimos las cinco más importantes.

Las habilidades que un data scientist debe dominar han evolucionado desde el surgimiento de los analistas de datos. Ya estando nuestra sociedad adentrada en pleno en la era digital, generamos cada vez más información por segundo. Razón por la cual el análisis de infomación ha evolucionado hasta convertirse en toda una ciencia, y los analistas ahora son conocidos como científicos. A continuación te hacemos una breve recopilación de lo necesita saber parar destacarse en los tiempos que se aproximan

En todo curso de Data Science se destacan las habilidades fundamentales para desarrollarse en la carrera como científico de datos. Por ejemploa, conocimientos en estadística, matemáticas y programación son básicos, sin embargo. recientemente, estas habilidades fundamentales pueden ser difíciles de traducir en habilidades prácticas que te harán atractivo en el mercado de trabajo.

En consecuencia, hemos creado esta lista con las cinco habilidades prácticas que, sin  duda, potenciarán tus probabilidades de conseguir un empleo en 2022. Estas son absolutamente fundamentales si quieres saber cómo ser un data scientist, independientemente de tu especialidad. Por ejemplo, si eres más estadístico, podrías dedicar más tiempo a la estadística inferencial. Por el contrario, si estás más interesado en el análisis de textos, podrías dedicar más tiempo a aprender PNL, o si estás interesado en la ciencia de la decisión, podrías centrarte en el modelado explicativo.

Cinco habilidades esenciales para el data scientisten 2022

Pero analicemos estas cinco habilidades que todo data scientist debe dominar en 2022 en detalle:

1. Escribir consultas SQL y construir pipelines de datos

Aprender a escribir consultas SQL robustas y programarlas en una plataforma de gestión de flujos de trabajo como Airflow te hará extremadamente deseable como científico de datos, de ahí que sea el punto #1.

¿Por qué? Hay muchas razones:

  • Flexibilidad: a las empresas les gustan los científicos de datos que pueden hacer algo más que modelar datos. Las empresas ADORAN a los científicos de datos full-stack. Si eres capaz de intervenir y ayudar a construir tuberías de datos básicos, podrás mejorar los conocimientos que se recogen, construir informes más fuertes y, en última instancia, hacer la vida de todos más fácil.
  • Independencia: habrá casos en los que se necesite una tabla o vista para un modelo o un proyecto de ciencia de datos que no existe. Ser capaz de escribir pipelines robustos para tus proyectos en lugar de depender de analistas de datos o ingenieros de datos te ahorrará tiempo y te hará más valioso.

Por lo tanto, DEBES ser un experto en SQL como data scientist. No hay excepciones.

2. Ingeniería de datos / características

Ya sea que esté construyendo modelos, explorando nuevas características para construir, o realizando inmersiones profundas, tendrá que saber cómo manejar los datos.

La ingeniería de características es una forma de manipulación de datos, pero se refiere específicamente a la extracción de características de los datos en bruto.

No importa necesariamente cómo se manipulan los datos, si se utiliza Python o SQL, pero se debe ser capaz de manipular los datos como se quiera (dentro de los parámetros de lo posible, por supuesto).

3. Control de versiones

Cuando digo “control de versiones”, me refiero específicamente a GitHub y Git. Git es el principal sistema de control de versiones utilizado en el mundo, y GitHub es esencialmente un repositorio basado en la nube para archivos y carpetas.

Aunque Git no es la habilidad más intuitiva para aprender al principio, es esencial saber para casi todas las funciones relacionadas con la codificación. ¿Por qué?

  • Te permite colaborar y trabajar en proyectos en paralelo con otros.
  • Hace un seguimiento de todas las versiones de tu código (en caso de que necesites volver a versiones anteriores)

Tómate tu tiempo para aprender Git. Te llevará lejos.

4. Narrativa

Una cosa es construir un panel de control visualmente impresionante o un modelo intrincado con más del 95% de precisión. PERO si no puedes comunicar el valor de tus proyectos a los demás, no obtendrás el reconocimiento que mereces y, en última instancia, no tendrás tanto éxito en tu carrera como deberías.

La narración se refiere al “cómo” se comunican las ideas y los modelos. Conceptualmente, si pensamos en un libro ilustrado, las ideas/modelos son las imágenes y la “narración” se refiere a la narración que conecta todas las imágenes.

La narración y la comunicación son habilidades muy infravaloradas en el mundo de la tecnología. Por lo que he visto en mi carrera, esta habilidad es la que separa a los juniors de los seniors y de los directivos.

5. Regresión/Clasificación

Construir modelos de regresión y clasificación, es decir, modelos predictivos, no es algo en lo que vayas a trabajar siempre. Pero es algo que los empleadores esperarán que sepas si eres un científico de datos.

Aunque no sea algo que hagas a menudo, es algo en lo que tienes que ser bueno porque quieres ser capaz de construir modelos de alto rendimiento. Para dar algo de perspectiva, en mi carrera hasta ahora, sólo he producido DOS modelos de aprendizaje automático, pero fueron modelos de misión crítica que tuvieron un impacto significativo en el negocio.

Por lo tanto, debe tener una buena comprensión de las técnicas de preparación de datos, algoritmos potenciados, ajuste de hiperparámetros y métricas de evaluación de modelos.

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