# Todo lo que debes saber para ser un científico de datos
El camino para ser un científico de datos es uno de los más atractivos y necesarios en el mercado actual. Si bien ellos son profesionales que dominan las matemáticas, la programación y la habilidades empresariales. Un científico de datos es aquel que analiza e interpreta grandes volúmenes de datos para resolver un problema en específico. Un científico de datos tiene la capacidad de poder evaluar las tendencias de los comportamientos de los usuarios desde sus datos, junto a la inteligencia artificial poder crear predecir futuros sucesos con el menor margen de error posible. Sin embargo para lograr ser un científico de datos se tiene que tener conocimiento en ciertas ciencias y experiencia práctica, la cual te ayudara a desempeñar mejor esta labor. Aquí el paso a paso:
1. Las Matemáticas:
Las funciones matemáticas cumplen un rol importante para un profesional de la ciencia de datos, ya que es fundamental que este sepa Algebra lineal, Cálculo y ecuaciones. El valor de esta ciencia se evidencia en la modelación de procesos, cuantificación de los datos, la demostración matemática y la lógica del comportamiento de los datos. Sin ella un Científico de datos no podría validar cuantitativamente su análisis ni sus resultados.
2. La programación:
La programación consiste en tomar un algoritmo y en base a un lenguaje de programación poder codificarlo para luego ser ejecutado dentro una computadora. Como un buen científico de datos sabrás que existen muchos lenguajes de programación (Python, R, Julia, Scala, SQL, Java, entre otros). Sin embargo, cada una de ellas presenta una seria de pros y contras dependiendo la manera de cómo vas a trabajar los datos.
3. La estadística:
Un científico de datos usa la estadística para poder recoger, ordenar y analizar una serie de datos, no solo eso sino que también con la estadística se puede formular las hipótesis de cómo será el comportamiento de estos datos en un determinado periodo de tiempo. Es más un científico de datos aplica mucho la estadística descriptiva, la inferencial, diferencial y asociativa.
4. Data Wrangling:
Conocida también como la “reparación de datos” consiste en el tratamiento de las grandes cantidades de datos. Iniciando desde la colección de datos del cual se obtiene toda la información confiable de una determinada acción o comportamiento. Es relevante considerar la limpieza de datos, aquellos datos que nos son relevantes o sesgan el comportamiento en concreto. Para llegar finalmente a una etapa de exploración ya puedes ir formulando tus hipótesis.
5. Visualización de datos:
Esta consiste en la representación gráfica de los datos que se han trabajado. Para un Científico de datos es necesario contar con este tipo de herramienta para analizar los datos y en la toma de decisiones. Además, aplicar el Storytelling Data con el fin de presentar los resultados de manera más ordenada y digerible a un equipo externo a ellos o para presentaciones a ejecutivos de empresas.
6. Machine Learning:
Consiste que en base un algoritmo y su codificación a una computadora crear un programa que evalué las tendencia de los datos que van ingresando los usuarios y aprender de manera automática acerca de sus comportamientos y generando predicciones de futuras acciones. Para ello hay que considerar dos tipos de aprendizaje:
• Aprendizaje supervisado: Se da cuando los algoritmos trabajan junto con datos “etiquetados” en la cual el algoritmo se va entrenando con lo que podemos llamar como datos históricos ocasionado que aprenda a asignar la etiqueta de salida más conveniente a un nuevo valor, mejor dicho, predice el valor de salida.
• Aprendizaje no supervisado: Se presenta cuando no se tienen de datos “etiquetados”. Sólo se conoce los datos de entrada, y no existen datos de salida. Por ende, sólo podemos describir la estructura de los datos, para intentar encontrar algún tipo de organización que simplifique el análisis. Por ello, tienen un carácter exploratorio.
7. Habilidades comunicativas:
Las habilidades comunicativas juegan un rol importante en las actividades cotidianas de un Científico de datos, ya que debe tener capacidad de liderazgo al momento de asumir los retos y enfrentar los problemas que se presentan en cada proyecto. Con comunicación efectiva puede manejar de manera más eficaz el trabajo en equipo.
8. Proyectos y Competencias en Ciencia de Datos:
Participar en proyectos y datatones aportara en ti nuevos conocimientos tanto en lo profesional como en lo personal. Además, será oportunidad perfecta de cuanto has aprendido y como lo aplicas para resolver un determinado problema con un equipo multidisciplinario. Una sana competencia siempre es bienvenida porque nos ayuda a mejorar. si te gusta esta clase de eventos quédate atento a Data Science Research Perú.
9. Preparación a entrevistas:
Un Científico de datos siempre debe estar preparado y ser capaz de manejar la conversación desde distintas perspectivas. Un científico de datos puede manifestar sus resultados, hallazgos y el proceso de la solución desde el punto de vista técnico para su equipo y colegas, empresarial para la empresa donde labora y sus jefes; y, cotidiano para que sea entendible para las que no manejan los lenguajes ya mencionados. Un Científico de datos debe mostrar una comunicación asertiva y fluida.
10. Big Data:
El manejo de grandes volúmenes de datos, ya sean estructurados o no estructurados, es lo más común que encuentra en las empresas, pero lo más importantes que es lo que hacen las mismas con esta información. Es ahí donde interviene el Científico de datos con su capacidad de análisis e identificar tendencias en base a los insights de los usuarios para poder realizar una mejor toma de decisiones y crear soluciones acorde a la necesidad que se presentan en los datos.
11. Control de versiones:
Los sistemas de control de versiones son una herramienta de software que ayudan al Científico de datos a su equipo a gestionar los cambios en el código fuente a lo largo del tiempo. Este software realiza un seguimiento de todas las modificaciones que se hayan realizado en un tipo especial de base de datos.
Ser un científico de datos requiere de dedicación para aprender, capacitación constante, ganas de entender y de resolver problemas. Y sobre todo entender que a partir de los datos se puede generar valor que pueda impactar de forma positiva en la sociedad.
