¿Qué se necesita saber para ser un Data Scientist?

Ser un Data Scientist no es una tarea sencilla y es que para serlo no solo requiere de ciertas habilidades, sino que se requiere tener amplios conocimientos en diversas áreas.

¿Cuáles son estos conocimientos?

Antes de empezar

Si se quiere ser un experto en Data Science, resulta esencial que antes de comenzar los estudios para ello se tengan unos conocimientos base relacionados con dicho ámbito. Dentro de estos conocimientos debemos hablar del manejo de lenguajes diferentes para el data Hacking. Así mismo, se requiere tener conocimientos en Machine Learning, en estadística, big data y en Deep Learning. A su vez, se deberían tener conocimientos en programación y estadísticas con Python.

Con estas bases establecidas, es hora de prepararte para ser un Data Scientist y es que al realizar un programa o Máster en Data Science tendrás los conocimientos fundamentales para poder continuar. Además, gracias a su magnífico programa y claustro docente podrás convertirte en todo un experto y profesional en el sector, algo muy valorado por las empresas.

Programa para ser un Data Scientist

Ya que ser un Data Scientist requiere que el profesional pueda extraer valor y conocimiento de los datos y pueda presentarlos a los líderes empresariales junto con recomendaciones, es fundamental que a lo largo del programa se den los conocimientos necesarios para ello.

Entonces ¿Qué se ha de enseñar, buscar o aprender con el programa?

• Para comenzar, lo ideal es que se maneje una buena introducción al business case así como también se ha de hablar de cómo extraer valor de ello. Se han de presentar los indicadores principales, los factores medibles en el proceso de analítica así como los estudios de Data Science, échandole un ojo a al toolset de este perfil.
• Así mismo, el programa ha de presentar las herramientas de análisis de Data Scientist y aquellas para las tareas de preparación de datos, transformación, y limpieza. Entonces, se han de conocer los entornos con R, con Python así como los fundamentos para la presentación de los datos.
• Por otro lado, para ser un Data Scientist se requiere aprender las técnicas de análisis, considerando la programación estadística como un punto clave. También, se han de presentar técnicas de análisis avanzadas, incluyendo el análisis de redes sociales así como el procesamiento de lenguaje natural.
• No podemos olvidar en este proceso de formación la presentación de los modelos de procesamientos de datos paralelos, donde son esenciales Hadoop y otras plataformas como Apache Spark. Además, se ha de incorporar el uso, en cloud, mediante APIs y el procesamiento de streams.
• La gestión de datos ha de integrar variedad de temáticas, siendo dentro de ellas necesarias la de la utilización de herramientas de visualización dinámicas. Es importante manejar temas clave como la web de los datos o las bases de datos no convencionales.
• También, es esencial manejar el Business Analytics en el cual destacan aspectos como la privacidad, la ética, la legalidad, las infraestructuras Big Data y los equipos de datos.
• Por otro lado, no puede quedar fuera de este estudio la profundización en técnicas analíticas avanzadas, incluyendo los modelos de aprendizaje automático avanzado.
• Finalmente, el programa tiene integrados importantes temas de algoritmos paralelizados, los modelos de grafo escalables así como APIs, etc. Además, tiene integrados  elementos y actividades para la comunicación y presentación de los análisis de datos.