Habilidades laborales importantes para los científicos de datos

Mas de 2.Se crean 5 quintillones de datos de datos todos los días, según la investigación.Los científicos de datos ayudan a las organizaciones a discutir, interpretar y visualizar esos datos. Como era de esperar, el trabajo está en auge. Según la Oficina de Estadísticas Laborales, se prevé que las oportunidades profesionales en este campo crecerán un 15% para 2029, mucho más rápido que el promedio.

Si bien no todos los científicos exitosos de datos tienen títulos universitarios, muchos tienen al menos una licenciatura en ciencias de datos o un campo relacionado. Algunos también tienen títulos de posgrado, incluyendo maestría, ph.D., y/o certificaciones de posgrado.

¿Qué tipo de habilidades necesitas para ser un científico de datos??

"Data Scientist" es un término amplio que puede referirse a varias carreras diferentes. En general, un científico de datos analiza datos para aprender sobre procesos científicos, tendencias del mercado y gestión de riesgos.

Algunos títulos de trabajo en ciencia de datos incluyen analista de datos, ingeniero de datos, científico de investigación informática e informática, analista de investigación de operaciones y analista de sistemas informáticos.

Los científicos de datos trabajan en una variedad de industrias, desde tecnología hasta medicina hasta agencias gubernamentales.Las calificaciones para un trabajo en ciencia de datos varían porque el título es tan amplio. Sin embargo, hay ciertas habilidades que buscan los empleadores en casi todos los científicos de datos. Por ejemplo, los científicos de datos necesitan fuertes habilidades estadísticas, analíticas, de informes y más.

Tipos de habilidades científicas de datos

Capacidad de análisis

Quizás la habilidad más importante para un científico de datos es poder analizar la información. Los científicos de datos analizan y dan sentido a grandes cantidades de datos. Deben poder ver patrones y tendencias y tener una idea de lo que significan esos patrones. Todo esto requiere fuertes habilidades analíticas.

• Inteligencia artificial
• Big data
• Inteligencia de Negocio
• Construyendo modelos predictivos
• Creación de controles para asegurar la precisión de los datos
• Pensamiento crítico
• Análisis de los datos
• Visualización de datos
• Análisis de datos
• Gestión de base de datos
• Manipulación de datos
• Disputas de datos
• Herramientas / herramientas de datos de datos
• Procesamiento de datos
• Devops
• Evaluación de nuevas metodologías analíticas
• Interpretación de datos
• Métrica
• Minería de datos de redes sociales
• Modelado de datos
• Herramientas de modelado
• Probabilidades y estadísticas
• Investigación
• Modelado de riesgos
• Prueba de hipótesis

Mente abierta

Ser un buen científico de datos también significa ser creativo. Primero, debe tener una mente abierta para detectar tendencias en los datos. En segundo lugar, debe hacer conexiones entre datos que puedan parecer no relacionados con alguien que sea parcial. Esto requiere mucha mentalidad abierta. Finalmente, debe explicar estos datos de manera clara para los ejecutivos de su empresa. Esto a menudo requiere analogías y explicaciones creativas.

• Adaptabilidad
• Transmitir información técnica a personas no técnicas
• Creatividad
• Curiosidad
• Toma de decisiones
• Árboles de decisión
• Ejecutando en un entorno de ritmo rápido
• Innovación
• Pensamiento lógico
• Resolución de problemas
• Trabajando independientemente

Comunicación

Los científicos de datos no solo tienen que analizar los datos, sino que también tienen que explicar esos datos a otros. Deben poder comunicar datos a personas de diferentes conjuntos de habilidades, explicar la importancia de los patrones en los datos y sugerir soluciones. Esto implica explicar problemas técnicos complejos de una manera que sea fácil de entender. A menudo, la comunicación de datos requiere habilidades de comunicación visuales, orales y escritas.

• Asertividad
• Colaboración
• Consultante
• Cultivar relaciones con partes interesadas internas y externas
• Servicio al Cliente
• Documentación
• Consenso de dibujo
• Facilitar reuniones
• Liderazgo
• Tutoría
• Presentación
• Gestión de proyectos
• Plazos del proyecto
• Proporcionar pautas a los profesionales de TI
• Informes
• Habilidades de narración
• Habilidades de supervisión
• Capacitación
• Comunicación verbal
• Comunicación escrita

Matemáticas

Si bien las habilidades blandas como el análisis, la creatividad y la comunicación son importantes, las habilidades difíciles también son críticas para el trabajo. Un científico de datos necesita fuertes habilidades matemáticas, particularmente en cálculo multivariable y álgebra lineal.

• Algoritmos de identificación
• Creación y mantenimiento de algoritmos
• Conjuntos de datos de recuperación de información
• Álgebra lineal
• Modelos de aprendizaje automático
• Técnicas de aprendizaje automático
• Cálculo multivariable
• Estadísticas
• Modelos de aprendizaje estadístico
• Modelado estadístico

Programación y dominios técnicos

Los científicos de datos requieren habilidades informáticas básicas, pero las habilidades de programación son particularmente importantes. Ser capaz de codificar es fundamental para casi cualquier posición de científico de datos. El conocimiento de los lenguajes de programación como Java, R, Python o SQL es esencial.

• Apegado
• Servicios web de Amazon (AWS)
• Amcharts
• Apache Spark
• C++
• Habilidades computacionales
• Couchdb
• js
• ECL
• Llamarada
• API de visualización de Google
• Hadoop
• HBase
• Criaturas
• Java
• Matlab
• Microsoft Excel
• Microsoft Office Suite
• Coso
• Perl
• Pitón
• Riñonal
• Software de herramienta de informes
• SaaS
• SAS
• Lenguas de secuencias de comandos
• Sql
• Tablas y consultas
• Cuadro
• Flujo tensor

Más habilidades de científico de datos

• Minería de datos de redes sociales
• Tablas y consultas
• Gestión de proyectos
• Plazos del proyecto
• Cultivar relaciones con partes interesadas internas y externas
• Servicio al Cliente
• Apegado
• Servicios web de Amazon (AWS)
• Couchdb
• js
• ECL
• Llamarada
• API de visualización de Google
• Hadoop
• HBase
• Riñonal
• SAS
• Lenguas de secuencias de comandos
• Dispositivos móviles
• Microsoft Office Suite
• SaaS
• Inteligencia artificial (IA)
• Apache Spark
• Curiosidad
• Inteligencia de Negocio
• Innovación

Cómo hacer que tus habilidades se destaquen

Agregue habilidades relevantes a su currículum: Incluya sus habilidades en su currículum en un resumen inicial de calificaciones, en su sección de historial de trabajo o en una tabla tecnológica que describe sus habilidades de hardware y software.

Destacar habilidades en su carta de presentación: También debe describir su comando de las más importantes de estas habilidades en su carta de presentación.

Use palabras de habilidad en su entrevista de trabajo: En su entrevista, asegúrese de mejorar sus respuestas con ejemplos de sus habilidades.