Cómo trabaja un Data Science
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¿Deseas ser científico de datos? Estudia en Assembler Institute of Technology
Como ves, si disfrutas el planeta de la tecnología y la informática, transformarte en Data Scientist es una enorme decisión. Para realizar esto, precisas entrenar apropiadamente.
En Assembler Institute of Technology contamos un Máster de Data Science que puedes efectuar a distancia, y con él vas a aprender todo lo preciso para transformarte en un Data Scientist. En este programa vas a aprender las tecnologías socias al análisis de datos, como transformarte en un especialista en Machine Learning y Deep Learning.
¿Qué es un científico de datos?
Un científico de datos es un especialista que se hace cargo de estructurar enormes bases de datos y aplica sus entendimientos de programación, estadística y matemáticas para juntar, obtener y procesar. Estos datos por norma general se conocen como big data y se examinan para hacer valor desde ellos.
En España en 2020 este perfil aumentó un 46,8% en relación a 2019, y fue muy demandado en ámbitos como la banca, las telecomunicaciones o la investigación. Ahora en 2017, en USA, el científico de datos era la segunda profesión nuevo con mayor proyección de futuro.
Especialízate en un ámbito o tecnología
Como en cualquier industria, es buena iniciativa especializarse para trabajar como Data Scientist. En este marco, la especialidad puede estar en alguno de los campos incluidos o aplicados a la ciencia de datos, como la IA (inteligencia artificial), el big data, la mercadotecnia o el intelecto empresarial.
El científico de datos es un perfil nuevo en el mercado de trabajo de hoy. Todos y cada uno de los ámbitos generan poco a poco más información, con lo que la demanda de Data Scientists va en incremento conforme incrementa la proporción de datos producidos y la necesidad de examinarlos.
Idiomas de programación que un científico de datos debe comprender
Hay varios idiomas de programación para entrenar la ciencia de datos (Scala, Pearl, Julia…). No obstante, hay tres que son los más habituales y mucho más pedidos en las ofertas de empleo: SQL, Python y R. Pero un científico de datos no requiere ser un especialista en los tres. Por norma general, debe controlar SQL y trabajar con Python o R.
- SQL. El lenguaje de solicitud estructurado (sus iniciales traducidas al español) es primordial para el manejo de datos estructurados. Es un lenguaje concreto de dominio desarrollado para cambiar, detectar y contrastar información de los sistemas de administración de bases de datos relacionales. Facilita llevar a cabo consultas para recobrar información de bases de datos y efectuar cambios.
- Pitón. Es el lenguaje de programación mucho más empleado por los científicos de datos. Es un lenguaje multipropósito pensado para elementos con una sintaxis entendible que deja la implementación a enorme escala de Machine Learning. Se tienen la posibilidad de efectuar toda clase de trabajos relacionados con la ciencia de datos mediante sus bibliotecas, como Pandas. Python es mucho más repetible que R, con lo que es la opción mejor si precisa emplear los desenlaces del análisis en una app o página web. Tiende a ser la opción escogida por programadores o expertos que saben desarrollar. Podríamos emplear Python, por servirnos de un ejemplo, para desarrollar una app de Machine Learning.
- R. Es un lenguaje empleado para el análisis estadístico y, por consiguiente, tiene un empleo mucho más concreto. Es la decisión preferida de estadísticos y académicos. Tiene un número sin limites de packs para efectuar cualquier actividad relacionada con el análisis de datos. Uno de sus puntos fuertes es que posibilita de enorme manera la visualización de la información, logrando producir reportes y muestras de manera sencilla. Podríamos emplear R, por poner un ejemplo, para investigar el accionar del cliente.
