Este es un puesto de invitado para Habilidades que Necesitas.
¿Quieres contribuir? Descubre cómo.
Mira también: Pensamiento creativoComo científico de
datos, tu principal función será trabajar estrechamente con tu empresa para identificar problemas y utilizar los datos para crear soluciones para una mejor toma de decisiones.
Los científicos de datos también son responsables de construir algoritmos, diseñar experimentos y gestionar y extraer datos para apoyar a los colegas, los clientes y la organización en general.
Si está interesado en convertirse en un científico de datos, además de las credenciales y cualificaciones que tendrá que asumir para que se le considere para el puesto, hay numerosos atributos y habilidades clave que debe poseer para ayudarle a realizar su trabajo de forma correcta y eficiente.
Ya sea que se trate de saber cómo comunicarse de manera eficaz o cómo administrar mejor su tiempo, he aquí 10 aptitudes indispensables que los científicos de datos necesitan.
Comunicación efectiva
Las empresas que buscan científicos de datos necesitan personas que puedan traducir fácil y claramente sus conclusiones técnicas a miembros de equipos no técnicos, como los que trabajan en ventas y marketing.
Los científicos de los datos deben ser capaces de comunicarse eficazmente con personas de todos los orígenes, lo que puede ayudar a fortalecer las relaciones y mejorar la productividad. Además de hablar un idioma que la empresa entienda, los científicos de datos deben comunicar sus hallazgos mediante la narración de datos. El uso de la narración de historias le ayudará a comunicar sus hallazgos de manera adecuada y coherente, de modo que todos los miembros del equipo sepan en qué situación se encuentran.
Trabajo en equipo
Los científicos de los datos no pueden trabajar solos, por lo que es vital que puedan trabajar bien como parte de un equipo para que los proyectos y tareas se completen correctamente y a tiempo.
Los científicos de datos trabajan con los ejecutivos de las empresas para idear estrategias, crear mejores productos, lanzar campañas de conversión mejoradas y trabajar junto con los desarrolladores de software de servidor y cliente para mejorar el flujo de trabajo y crear tuberías de datos. Independientemente del campo en el que se encuentre, los científicos de datos trabajan con todos los miembros de la empresa, incluidos los clientes. Habrá numerosos desafíos a lo largo del camino, por lo que es importante que tenga en cuenta las opiniones y pensamientos de otras personas, aunque sean diferentes de los suyos.
Visión para los negocios
Para prosperar en el papel de un científico de datos, debe tener una sólida comprensión de la industria en la que trabaja y tener una clara comprensión de los problemas de la empresa que su negocio está tratando de resolver.
En lo que respecta a la ciencia de los datos, hay que saber discernir qué cuestiones son importantes para que la empresa prospere, así como identificar las nuevas estrategias que la empresa debe implementar para aprovechar sus datos correctamente. Para hacer esto de manera efectiva, los científicos de datos deben conocer los pormenores de cómo funciona la empresa.
Curiosidad intelectual
Los científicos de los datos deben sentir una curiosidad apasionada por su función para poder desempeñarla lo mejor posible.
Siempre hay algo nuevo que aprender y que se puede mejorar, por lo que actualizar regularmente sus conocimientos mediante la lectura de libros relevantes, contenidos en línea y tendencias en la ciencia de los datos puede mantenerle al día y asegurar que utiliza las prácticas correctas para desempeñar su función.
Datos no estructurados
Es fundamental que los científicos de datos sepan cómo trabajar con datos no estructurados, que son contenidos indefinidos que no encajan en las tablas de las bases de datos.
Ya sean entradas de blog, entradas de medios sociales, videos o comentarios de clientes, tienden a ser textos pesados que se agrupan, por lo que es importante que puedas clasificar este tipo de datos rápidamente. Los datos no estructurados son complejos y a menudo se les llama «análisis oscuro», por lo que es crucial tener la capacidad de entender e interpretar los datos no estructurados de varias plataformas.
Aprendizaje automático e inteligencia artificial
Muchos científicos de datos no son competentes en áreas y herramientas de aprendizaje de máquinas, como el aprendizaje de refuerzo y las redes neuronales.
Si quieres destacar entre los demás candidatos y abrir más ventanas de carrera, necesitas tener una sólida comprensión de las técnicas de aprendizaje de la máquina, como los árboles de decisión y el aprendizaje supervisado de la máquina. Este tipo de habilidades te permitirán resolver una variedad de problemas de ciencia de los datos.
Visualización de datos
El sector empresarial produce una gran cantidad de datos con frecuencia.
Estos datos deben ser traducidos a un formato que sea fácil de seguir y entender. La mayoría de la gente entiende las imágenes en forma de gráficos y tablas, en lugar de datos en bruto, por lo que para prosperar en el papel de científico de datos, debe ser capaz de visualizar los datos y utilizar herramientas especializadas como Tableau y ggplot.
El uso de estas herramientas le permitirá traducir resultados complejos de sus tareas a una estructura que sea fácil de comprender. La mayoría de la gente no entiende los valores p o la correlación en serie, por lo que es su responsabilidad mostrarles de manera visual lo que estos términos representan.
Educación
Los científicos de los datos tienen una gran educación detrás de ellos, con el 88% obteniendo al menos una maestría en el campo, y el 46% poseyendo un doctorado.
Hay una amplia profundidad de conocimiento que debe tener para trabajar con éxito como científico de datos, por lo que obtener las credenciales y calificaciones adecuadas es fundamental para el éxito. Hay numerosas opciones a su disposición para convertirse en un científico de datos, con muchos estudiantes que obtienen títulos de licenciatura en informática, estadística, ciencias físicas y ciencias sociales. Las áreas de estudio más comunes son las matemáticas y la estadística, la ingeniería y la informática. Cualquiera de estos programas te enseñará habilidades y atributos invaluables para ayudarte a procesar y evaluar grandes datos. Ya sea que quieras estudiar analítica de negocios o ciencias de la información en una escuela como la Universidad de Suffolk, puedes revisar el blog enlazado de Suffolk Online que puede ayudarte a tomar una decisión.
Herramientas analíticas
Hay una gama de herramientas analíticas que deben tener un profundo conocimiento para ayudar a manejar e interpretar grandes datos.
Ya sea Colmena, Cerdo, Chispa, SAS, o R, estos cinco son las herramientas analíticas de datos más populares que son utilizadas por los científicos de datos. Obtener certificaciones puede ayudarle a establecer su experiencia y ayudarle a tener más confianza con estas herramientas y software.
Programación
Todos los científicos de datos deben ser expertos en lenguajes de programación como Java, SQL y Python. Este último es el lenguaje de codificación más común usado en los roles de la ciencia de los datos, que ayuda a limpiar, masajear y organizar conjuntos de datos no estructurados.
Hay una creciente necesidad de científicos de datos, especialmente porque todas las empresas tienen datos que necesitan ser analizados y supervisados. Para prosperar en este papel, los científicos de datos deben poseer todas las habilidades analíticas, técnicas y de comunicación mencionadas anteriormente, que pueden elevar su carrera y ayudarle a trabajar lo mejor posible.
Acerca del autor
Experto en marketing de contenidos y en marketing entrante, Steve Conway es un apasionado del descubrimiento de nuevas tecnologías que mejorarán sus ya bien afinadas habilidades de marketing digital.
Continúa:
Habilidades de resolución de problemas
Auto-motivación
Ver también:
Aclaración | Habilidades de presentación
Habilidades numéricas | Toma de decisiones