El Científico de Datos o Data Scientist es un perfil profesional que tiene la responsabilidad de traducir los grandes volúmenes de datos disponibles, (conocidos como Big Data), en información de valor que ayude a la toma de mejores decisiones, por eso te vamos a ayudar a conocer qué debes aprender para convertirte en un auténtico data scientist.
Qué tiene que saber un Data Scientist.
Trabajar como Data Scientist requiere de amplios conocimientos matemáticos y estadísticos. Además, se deben de dominar los principales lenguajes de programación, software estadístico y herramientas propias del Big Data y el Machine Learning. También es necesario saber gestionar las bases de datos de las que se va a extraer la información, así como herramientas de visualización que nos ayuden a representar los resultados obtenidos de una forma más gráfica.
La ciencia de datos se encuentra dentro del ámbito de las tecnologías de la información y comparte muchos puntos en común con las diferentes áreas, por eso, los conocimientos deben ser amplios y variados.
Qué debe aprender un Data Scientist
Una vez sentadas las bases de lo que debe saber un profesional que se quiera desarrollar con Data Scientist, podemos establecer un itinerario formativo con los lenguajes, técnicas y herramientas imprescindibles que tendría que aprender.
Con nuestro curso sobre Data Science podrás conocer estas soluciones de una manera profesional y escalable. También podrás apoyarte en otros cursos más especializados que te ayuden a conocer toda la suite de herramientas que necesita conocer un científico de datos. Sólo tienes que preguntarnos y te ayudaremos a crear tu itinerario.
Lenguajes de programación
PYTHON
Es uno de los lenguajes más utilizados en proyectos de ciencia de datos debido a su fácil manejo, velocidad y versatilidad. Además, puede utilizarse con herramientas propias del Big Data, como es el caso de Spark. También tiene otras muchas aplicaciones, pudiéndose utilizar en en ámbito de la Ciberseguridad y creación de Videojuegos. Esto ha hecho que se convierta en uno de los lenguajes mas utilizados y demandados dentro del sector.
Curso de Programación Python
Curso de desarrollo en Big Data con Python
R
R es un lenguaje específico que se utiliza para la estadística y el análisis de datos. Está adaptado para este propósito, por lo que es más complejo y se necesitan de unos mayores conocimientos previos para conseguir manejarlo de forma correcta.
Os recomendamos un recurso gratuito donde poder practicar con este lenguaje: RPubs, un servidor con cientos de ejercicios y prácticas para R en todos los idiomas. En el puedes buscar aquellos problemas relacionados con lo que quieras trabajar y ejemplos de código compartido por la comunidad.
Gestión de bases de datos
En tu trabajo como Data Scientist necesitarás crear bases de datos a partir de la información extraída de tu proyecto. Estos datos serán principalmente de dos formas, estructurados o no estructurados. Por ello, es recomendable que conozcas los dos lenguajes principales con los que se gestionan estas bases de datos.
SQL
SQL es un lenguaje de computación que te permite trabajar con conjuntos de datos y las relaciones entre ellos. Se utiliza para la creación, gestión y consulta de bases de datos estructuradas. Es el lenguaje utilizado por los programas de bases de datos relacionales y a diferencia de otros, SQL es fácil de leer y entender, incluso para un usuario inexperto.
SQL Server es uno de los principales sistemas de gestión de este tipo de bases de datos por lo que aprender su uso te ayudará a gestionarlos sin complicaciones.
Puedes encontrar ejercicios y prácticas oficiales en el repositorio de github de Microsoft Learning, que te pueden ayudar a empezar a familiarizarte con este lenguaje.
MONGO DB
Hoy en día se genera mucha información de tipo no estructurado, por lo que aprender un lenguaje NoSQL es también un imprescindible para esta profesión. En este caso, es ideal conocer el uso de Mongo DB, un sistema de base de datos NoSQL fácil de usar, flexible y muy utilizado en el mercado.
También hay otras herramientas de cloud computing como Azure CosmosDB, que facilitan el uso de estos sistemas orientados a trabajar con este tipo de bases de datos como son Mongo DB o también uno muy común, Cassandra, y permite ejecutarlos a la vez en un mismo programa.
Curso Bases de datos NoSQL y mongo DB
MACHINE LEARNING
El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que permite la creación de modelos automatizados para el análisis de datos y la generación de predicciones y clasificaciones. En este caso, el científico de datos necesitará dominar el uso de las herramientas y los principales modelos de ML para poder automatizar sus decisiones y generar modelos con mayor capacidad predictiva.
Tampoco hay que olvidar que el data scientist es el que se encarga de ofrecer unos resultados que pueden ayudar a la toma de decisiones. En ese sentido, el uso de herramientas de visualización puede ayudar a que el cliente perciba mejor la información que le estamos tratando de transmitir, por ello, conocer herramientas como Power BI, Tableu o Qlik, te facilitan la representación gráfica y, por tanto, más atractiva de los resultados finales.
ÚNETE A LA COMUNIDAD DE DATA SCIENTIST
Por último, os dejamos un recurso gratuito que puede resultar interesante: Kaggle
Kaggle es una plataforma web que reúne la comunidad Data Science más grande del mundo. En ella los usuarios ponen en común su código, discuten y colaboran en proyectos conjuntos (competiciones). Puede ser muy útil como una fuente para obtener las bases de datos sobre las que trabajar a la vez que compartir en ella tus dudas y proyectos con el resto de integrantes de la comunidad.
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Team: Jorge López, Formador técnico en Icono Training Consulting.
