Las 5 habilidades técnicas más demandadas en un/a Data Scientist
- El campo de la ciencia de los datos está en auge debido a la necesidad urgente de transformación digital de las empresas.
- Para que los científicos de datos sean inmaculados en su trabajo, tienen que dominar lenguajes de programación clave y desarrollar fuertes habilidades de comunicación e interpersonales.
- El creciente uso de los datos ha aumentado la demanda de perfiles de Data Science y verdadero talento cotiza al alza.
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En este artículo, te presentamos las 5 habilidades técnicas más demandadas para desarrollar proyectos en diversos sectores industriales, donde el volumen de datos es considerable, así como las bandas salariales para perfiles junior y senior.
1. Matemáticas
Como científico de datos deberás tener un sólido conocimiento de estadística, probabilidad, álgebra lineal y cálculo multivariante.
Conceptos clave como mean, median, mode, indicadores de máxima probabilidad, la desviación estándar y las distribuciones son cruciales para trabajar de manera comprensible los datos.
También tendrás que dominar y saber aplicar el teorema de Bayes, las funciones de distribución de la probabilidad, el teorema del límite central, los valores esperados, los errores estándar, las variables aleatorias y la independencia de vectores aleatorios.
2. Programación
En el campo de la ciencia de datos, Python es el rey. Se trata de un lenguaje de programación orientado a objetos y polivalente, fácil de utilizar en aplicaciones y sitios web, y que cuenta con una gran comunidad de científicos de datos, lo que lo convierte en el lenguaje más demandado por las principales empresas tecnológicas.
La mayoría de los científicos de datos utilizan Python a diario, y ha superado a R como lenguaje de Data Science más popular.
3. Herramientas analíticas
SQL, Spark, Hoop, Hive y Pig son ejemplos de tecnologías analíticas que necesarias para extraer información valiosa de los datos y proporcionar marcos eficaces para el procesamiento de Big Data.
En los sistemas de gestión de bases de datos relacionales, SQL permite almacenar, consultar y modificar datos. Spark es un motor de procesamiento que trabaja con información grande y desestructurada y es fácil de combinar con Hadoop.
Hadoop es un marco de software de código abierto de la Apache Software Foundation para distribuir el procesamiento de datos masivos en un clúster de máquinas informáticas.
4. Machine Learning
Cuantos más datos gestione una empresa, más probable será que el aprendizaje automático forme parte de sus operaciones diarias.
Aunque no todos los trabajos de ciencia de datos requieren aprendizaje profundo, ingeniería de datos o conocimientos de NLP
(Procesamiento del Lenguaje Natural), si quieres tratar con grandes datos, deberías familiarizarte con terminologías como k-nearest neighbours, random forests y técnicas de ensamblaje.
5. Gestión de datos
Después de recopilar datos de diversas fuentes, es casi seguro que te encontrarás con algunos datos descuidados que hay que limpiar.
La depuración de datos se basa en lenguajes de codificación y ayuda a corregir los defectos de los datos, como la información que falta, el formato de las cadenas y el formato de las fechas.
¿Son necesarias las SoftSkills?
Absolutamente, además de estos conocimientos técnicos deberás disponer de algunas habilidades extras:
- Capacidad de resolución de problemas ¡muchos!
- Aprendizaje continuo y motivación casi ilimitada.
- Comunicación efectiva.
- Visión de negocio (show me the money!)
¿Cuánto gana un/a Data Scientist?
Como traductores de los grandes volúmenes de datos y responsables de convertirlos en información útil para la empresa y dependiendo de su área de especialización y experiencia:
- Data Scientist Junior con 2-3 años de experiencia de media 32.000-40.000€ brutos al año.
- Data Scientist Senior con mas de 5 años de experiencia entre 44.000-80.000 € brutos anuales.
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