Existen diversas formas de estudiar y capacitarse para ser un experto en Data Science, incluso si no tienes ningún conocimiento previo sobre el tema. En especial hoy en día, cuando los profesionales de datos son los más valorados del mercado.

Este tipo de profesión ha ganado gran relevancia ante el aumento de la importancia de los datos en el sector empresarial. Esta creciente demanda, también ha hecho que cada vez sean más las instituciones que ofrecen estudios sobre el tema.

Además, también tienes la oportunidad de formarte como un autodidacta gracias a la amplia variedad de cursos, materiales didácticos y plataformas de prácticas que encontrarás en internet. 

No obstante, si no sabes por dónde iniciar, aquí te explicaremos cómo puedes comenzar con tu objetivo de estudiar Data Science.  

¿En qué se basa el trabajo de Data Science?

Un científico de datos es aquel que se encarga de recopilar, organizar, limpiar y procesar datos para sacar información que pueda ser de valor según cada objetivo. 

Para hacerlo, suele trabajar con datos no estructurados con los que puede llegar a soluciones importantes para todo tipo de problemas. Por ello, se ha convertido en un perfil de trabajo con muchísima demanda en el mundo actual.

Además, ante el crecimiento exponencial de la cantidad de datos que se generan día a día y la aparición de herramientas cada vez más tecnológicas, las empresas se ven en la necesidad de contratar a personal capacitado para esto. 

¿Qué tipos de conocimientos necesitas?

Para realizar ese tipo de tareas y obtener resultados que puedan ser factibles y de importancia para la empresa, necesitas estar capacitado con una serie de conocimientos específicos. 

Ten en cuenta que estos son los que te permitirán desempeñarte bien en tu área y cumplir con tu trabajo sin ningún tipo de error. Por lo tanto, entre los conocimientos básicos que necesitas dominar se encuentran: 

1. Matemáticas y estadísticas

Esto es algo indispensable para quienes quieren trabajar en el mundo de los datos, ya que necesitan dominar, no solo los fundamentos básicos de las matemáticas, sino también la estadística, cálculo y álgebra. 

A pesar de que en la actualidad existen programas que pueden sacar grandes cálculos por ti, estos temas son necesarios porque te permiten entender la base de la ciencia de datos. 

Además, todo este tipo de información te ayudará a comprender conceptos que forman parte importante de los algoritmos y su funcionamiento. 

2. Lenguajes de programación

Dentro de la ciencia de datos, se trabaja de la mano con diversos lenguajes de programación que permiten una visualización más completa de la información y sobre los que están fundamentados la mayoría de programas y herramientas.

Por lo tanto, primero que nada, es fundamental que te familiarices con los conceptos básicos de la programación, sus fundamentos y funciones.

A partir de allí, es momento de comenzar a familiarizarse con los lenguajes de programación en sí y los más utilizados hoy en día en la ciencia de datos son Python, SQL y R.  

Cabe destacar, que también es importante conocer cuáles son las bibliotecas y frameworks desde los que podrás utilizar este tipo de lenguajes. 

3. Aprendizaje automático

Sin duda, el aprendizaje automático ha pasado a ser uno de los aspectos de mayor relevancia dentro del ámbito de la ciencia de datos y esto se debe a que ha permitido aumentar la eficiencia laboral en el sector.

Por lo tanto, tendrás que conocer todo lo que tiene que ver con los algoritmos, las estrategias de entrenamiento, el manejo de modelos predictivos y otros conceptos básicos sobre el tema. 

4. Bases de datos

Todos los que trabajan como científicos de datos tienen que verse en la capacidad de gestionar de manera efectiva las bases de datos, ya que este será su espacio de trabajo principal.

Desde estas bases se gestionan, extraen y analizan los datos, así que es importante que estas estén bien diseñadas y funcionen sin ningún tipo de inconveniente. 

Ten en cuenta que, la mayoría de estas bases están diseñadas y funcionan con el lenguaje SQL, por lo que tendrás que dominarlo muy bien para poder trabajar de esto.

¿Cuáles son las habilidades necesarias para trabajar en Data Science?

Todos los conocimientos teóricos/prácticos son fundamentales para desempeñarte en un trabajo, pero las habilidades también lo son. Por ese motivo, además de los conocimientos mencionados, necesitas poseer este tipo de habilidades:

1. Pensamiento crítico

Este tipo de profesional necesita contar con un pensamiento crítico bien consolidado, ya que esta es una habilidad que le permitirá determinar cuáles estrategias utilizar en cada caso, cómo analizar cada tipo de dato y encontrar soluciones efectivas para cada problema. 

En el caso de los científicos de datos, como se ven en la necesidad de analizar todo tipo de datos bajo diversas directrices, esto es algo de suma importancia. 

2. Resolución de conflictos

Existen casos en los que las bases de datos fallan o los datos en cuestión se encuentran corrompidos, lo que puede interrumpir de forma indefinida la jornada laboral.

Por lo tanto, se vuelve necesario que todo Data Science esté preparado para resolver conflictos y aportar soluciones que brinden resultados palpables. 

Por supuesto, esta capacidad va muy de la mano con la anterior, ya que es el pensamiento crítico es que te permitirá analizar los problemas desde su raíz para saber cómo abordarlo. 

3. Gestión de tiempo

En este tipo de trabajos es fundamental ser eficiente, ya que siempre hay muchas tareas que completar y el tiempo pasa más rápido de lo que crees. 

Por ello, las empresas valoran a esos empleados que saben gestionar de forma adecuada su tiempo para que puedan cumplir con todos los pendientes sin retraso. 

4. Comunicación efectiva

Un científico de datos, luego de cumplir con su trabajo, necesita informarle a sus superiores los resultados obtenidos, por lo que necesita saber comunicarse de manera efectiva para que todos puedan entender lo que pretende transmitir. 

Es decir, necesita tomar todos esos datos estadísticos y probabilísticos y expresarlos de manera sencilla para que la empresa pueda tomar las decisiones adecuadas a partir de los resultados. 

5. Trabajo en equipo

Por lo general, un Data Science tiene que trabajar en conjunto con otros profesionales relacionados al área de los datos y ante este contexto, tiene que estar preparado para trabajar en equipo.

Así que, es importante que sepa cómo repartir las responsabilidades entre varios, comunicarse con todos de manera eficiente y explicar cómo cumplir con las tareas desde los programas adecuados. 

¿Qué tipo de formación necesitas para un trabajo de este estilo?

Si quieres formarte en una institución académica para contar con un certificado que avale tus conocimientos, tienes que saber que existen distintos tipos de formaciones a las que puedes apuntarte.

Cada una de ellas te va a permitir acceder a un aprendizaje enfocado por completo en el Data Science, de manera que puedas prepararte bien para tu futuro profesional. Por lo tanto, entre algunas de las alternativas con las que cuentas hoy en día son: 

1. Carrera universitaria

Una gran parte del personal profesional que trabaja en la ciencia de datos, cuenta con una licenciatura en carreras como programación, computación o estadística. 

Si bien no existe una carrera universitaria de Data Science, este tipo de carreras son una buena forma de iniciar. Hay quienes, luego de completar la licenciatura, optan por hacer un programa de posgrado sobre la ciencia de datos o el Big Data.

De esa forma, obtienen primero los conocimientos básicos indispensables y luego se profesionalizan. 

2. Formación Profesional

Una FP es un programa de estudios que se centra en brindarles a los estudiantes los conocimientos y competencias que necesitan para trabajar en un puesto en específico. 

En ellas, se les da un gran valor al cumplimiento de horas prácticas en las que puedan demostrar que han adquirido los conocimientos de forma efectiva y puedan mantenerlos a lo largo del tiempo. 

Su duración suele ser menor a la de una licenciatura, pero muchas de ellas te ofrecen la posibilidad de completar los módulos a tu propio ritmo y ver clases de manera presencial u online. 

3. Másters y certificaciones

Por supuesto, también existen una gran variedad de másters y certificaciones con las que podrás estudiar la ciencia de datos desde una perspectiva mucho más puntual. 

Estas son opciones estupendas para quienes quieren aprender a trabajar con un tipo de base de datos muy específica o sacarle el máximo provecho posible a un software. 

4. Cursos intensivos

Para finalizar, también cuentas con una serie de cursos intensivos, también conocidos como bootcamps en los que se ofrecen formaciones en Data Science.

Se trata de programas que te garantizan la adquisición de una gran cantidad de conocimientos en el menor tiempo posible. Estos resultan ideales si quieres tener una rápida inserción en el mercado laboral. 

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Por ello, con nuestro programa académico Prometeo Data, podrás aprender todo lo que necesitas para ser un experto en el manejo y análisis de cualquier tipo de datos. Lo mejor de todo, es que podrás recibir la certificación de una FP y un máster.

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