Un data scientist es el encargado en una organización que busca encontrar verdades a través del análisis masivo de datos para poder guiar al equipo en la toma de decisiones El flujo de trabajo de data un data science tiene muchos factores que deben ser tomados en cuenta.
En este video te dan unas base para aprender lo que hace un data scientist a través del flujo de vida de un proceso profesional de data science, este proceso lo aprenderás en su curso de Data Science.
Contenidos Que hace un Data Scientist
Flujo de trabajo de un Científico de Datos en 2023
Nosotros vamos ampliarlo con nuestro proprio conocimiento del tema.
Separar los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
Entrenar modelos de machine learning en los datos de entrenamiento.
Evaluar la precisión con datos de prueba mediante validación cruzada.
Generar predicciones y recomendaciones utilizando el modelo final.
Mejora continua
Iterar el proceso completo para refinar el modelo y mejorar métricas como precisión.
Obtener nuevos datos para mantener actualizadas las predicciones.
Monitorear el rendimiento del modelo en producción.
Ajustar y volver a entrenar el modelo según cambios en los datos y necesidades del negocio.
Ventajas
Desventajas
Permite adaptarse a cambios en los datos y necesidades
Requiere monitoreo y mantenimiento constante
Mejora la precisión con el tiempo
Puede ser costoso iterar muchas veces
Aprovecha nuevos datos
Riesgo de overfitting si no se valida bien
💡 Consejo: Automatizar tareas repetitivas del proceso para optimizar.
Qué hace un Data Scientist – saber explicar
Cursos recomendados en Platzi
Cursos de machine learning para aprender distintos modelos y algoritmos.
Curso de introducción al machine learning para entender los conceptos básicos.
Curso de data science para implementar todo el flujo de trabajo.
Importancia de estos conocimientos
El análisis de datos se ha vuelto indispensable en casi todas las industrias. Por esto, habilidades de big data, data science y machine learning permiten a los estudiantes graduados duplicar sus ingresos y acceder a nuevas oportunidades laborales.
Dominar estas habilidades técnicas y de negocio es clave para el éxito de los científicos de datos en 2023 y más allá.
Tendencias para Científicos de Datos en 2023
El campo de la ciencia de datos continúa evolucionando rápidamente. Estas son algunas tendencias clave que definirán el trabajo de los científicos de datos en 2023:
Automatización de tareas repetitivas
Herramientas como AutoML permiten automatizar partes del flujo de trabajo como:
Selección de algoritmos
Optimización de hiperparámetros
Feature engineering
Esto libera tiempo para enfocarse en tareas de alto valor que requieren criterio humano.
Plataformas cloud como AWS, GCP y Azure facilitan:
Escalado elástico de recursos de cómputo
Rápido procesamiento de grandes volúmenes de datos
Colaboración en equipos de ciencia de datos distribuidos
Aumento en modelos de Deep Learning
Redes neuronales profundas han demostrado un excelente desempeño en tareas como:
Procesamiento de lenguaje natural
Reconocimiento de imágenes
Detección de fraude
Se espera un crecimiento en su implementación.
Mayor énfasis en interpretabilidad
Es crucial poder explicar cómo y por qué los modelos toman determinadas decisiones. Técnicas como LIME y SHAP ganan adopción.
Analítica responsable y sesgos en los datos
Identificar y mitigar sesgos es indispensable para generar confianza en los insights analíticos. Se requiere una perspectiva ética de los datos.
En resumen, los científicos de datos exitosos combinan habilidades técnicas con un profundo entendimiento del negocio. Aprovechar las nuevas tendencias en automatización, cloud computing y modelos avanzados será clave. Pero mantener un enfoque responsable y centrado en generar impacto positivo para las organizaciones será igual de importante.
Qué hace un Data Scientist – Habilidades de un data scientist
Habilidades clave para Científicos de Datos
Más allá de dominar las técnicas y herramientas de análisis de datos, existen habilidades blandas que todo científico de datos debe desarrollar:
Comunicación efectiva
Presentar insights de forma simple y engaging para audiencias no técnicas.
Storytelling con datos para contar una historia convincente.
Crear visualizaciones que resalten puntos clave.
Colaboración
Trabajar de cerca con equipos de negocio para entender necesidades.
GUIar la estrategia de datos de manera colaborativa.
Promover la cultura de datos en la organización.
Pensamiento crítico
Evaluar críticamente la calidad de los datos.
Cuestionar supuestos e hipótesis.
Identificar sesgos y limitaciones en el análisis.
Creatividad
Encontrar nuevas fuentes de datos.
Probar enfoques novedosos de modelado y análisis.
Generar insights originales.
Aprendizaje continuo
Mantenerse actualizado en técnicas y tecnologías emergentes.
Adoptar nuevas herramientas rápidamente.
Aprender de los errores y experiencias.
En un campo que evoluciona tan rápido, la curiosidad y sed de conocimiento constantes marcan la diferencia en el éxito a largo plazo de un científico de datos.
Combinar especialización técnica con habilidades blandas humanas es el perfil ideal para destacar en esta profesión.
Qué hace un Data Scientist
Pasos para iniciar una carrera en Ciencia de Datos
Las habilidades técnicas y blandas son indispensables, pero ¿cómo comenzar en este campo? Estos son pasos prácticos para iniciar en ciencia de datos:
Desarrollar habilidades técnicas fundamentales
Programación: Python, R
Estadística y Probabilidad
SQL y bases de datos
Habilidades de Machine Learning
Hay excelentes cursos enfocados disponibles en línea.
Realizar proyectos prácticos
Aplicar las habilidades técnicas en proyectos con datos del mundo real. Algunas ideas:
Análisis exploratorio de datos públicos
Construir un modelo predictivo de series de tiempo
Esto demuestra habilidades prácticas a empleadores.
Networking y mentorías
Asistir a meetups y conferencias de data science
Establecer conexiones con profesionales experimentados
Encontrar un mentor que brinde guía
Construir una red es invaluable para crecer profesionalmente.
Con dedicación y enfoque, cualquier persona puede ingresar en el apasionante campo de la ciencia de datos. Seguir estos pasos prácticos ayuda a prepararse tanto en habilidades duras como blandas para una carrera exitosa y con impacto.
Preguntas Frecuentes (FAQ) Que Hace Un Data Scientist
Q: ¿Qué es un Data Scientist o científico de datos?
A: Un Data Scientist es un profesional especializado en el análisis de datos, que combina conocimientos de estadística, programación y habilidades técnicas para resolver problemas complejos y extraer información relevante de grandes conjuntos de datos.
Q: ¿Qué hace un Data Scientist?
A: Un Data Scientist se encarga de recopilar, limpiar, estructurar y analizar grandes volúmenes de datos para obtener información valiosa y tomar decisiones basadas en evidencia. También desarrolla modelos y algoritmos para predecir el comportamiento futuro de los datos.
Q: ¿Qué se necesita para ser Data Scientist?
A: Para ser Data Scientist se necesita tener una combinación de habilidades técnicas y conocimientos en análisis de datos. Es importante tener conocimientos en matemáticas, estadística, programación y bases de datos, así como habilidades para la visualización de datos.
Q: ¿Cuáles son las funciones del Data Scientist?
A: Las funciones del Data Scientist incluyen recopilar y limpiar datos, analizar grandes volúmenes de información, desarrollar modelos estadísticos y algoritmos, interpretar los resultados obtenidos y comunicar de manera efectiva los hallazgos a las partes interesadas.
Q: ¿Qué es Data Science o ciencia de datos?
A: Data Science o ciencia de datos es una disciplina que combina técnicas estadísticas, matemáticas y de programación para analizar grandes conjuntos de datos y obtener información valiosa. Esta información puede ser utilizada para tomar decisiones informadas y resolver problemas complejos.
Q: ¿Cuál es el papel de un Data Scientist en el análisis de Big Data?
A: El papel de un Data Scientist en el análisis de Big Data es crucial. Utilizando técnicas avanzadas de análisis y algoritmos, un Data Scientist puede extraer información valiosa y aplicarla para tomar decisiones informadas. Su conocimiento en el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos es fundamental para aprovechar al máximo el potencial del Big Data.
Q: ¿Cuáles son los conocimientos técnicos requeridos para ser Data Scientist?
A: Para ser un buen Data Scientist se requiere tener conocimientos en áreas como matemáticas y estadística, programación (preferiblemente en lenguajes como Python o R), bases de datos y herramientas de visualización de datos, así como familiaridad con técnicas de machine learning y data mining.
Q: ¿Cuál es el perfil profesional de un Data Scientist?
A: El perfil profesional de un Data Scientist incluye habilidades técnicas en el manejo y análisis de datos, conocimientos en matemáticas y estadística, buena capacidad de análisis y resolución de problemas, habilidades para la programación y la manipulación de bases de datos, así como la capacidad de comunicar de manera efectiva los resultados obtenidos.
Q: ¿Qué es la visualización de datos y cómo la utiliza un Data Scientist?
A: La visualización de datos es el proceso de representar los datos de manera gráfica para facilitar su interpretación y comprensión. Un Data Scientist utiliza herramientas de visualización de datos para presentar los resultados de sus análisis de manera clara y concisa, lo que facilita la toma de decisiones basadas en datos.
Q: ¿Qué habilidades y conocimientos debe tener un buen Data Scientist?
A: Un buen Data Scientist debe tener habilidades en programación, estadística, matemáticas, bases de datos y visualización de datos. También necesita tener una mentalidad analítica, capacidad para resolver problemas complejos, habilidades de comunicación y capacidad para trabajar en equipo.
