El científico de datos es una de las profesiones más demandadas en España. Miles de empresas buscan estos perfiles capaces de analizar grandes cantidades de datos, extraer información valiosa, llegar a conclusiones acertadas y tomar las mejores decisiones. ¿El problema? La escasez de talento y la falta de escuelas que ofrezcan una formación de calidad.
Si quieres convertirte en científico de datos pero no sabes qué pasos seguir para lograrlo, no te preocupes. Aquí te traemos la guía para convertirte en Data Scientst desde cero en 2023. En esta cubriremos todo lo que necesitas aprender, en qué consistirá tu trabajo, posibles dudas que te puedan surgir, etc.
1. ¿Qué habilidades necesitas para ser Data Scientist?
Son muchas las habilidades que un buen Data Scientist debe dominar. Los científicos de datos viven un momento idóneo, están mejor remunerados y son muy valorados porque dominan una variedad amplia de skills para llevar a cabo todo tipo de proyectos y apoyar en la toma de decisiones de todo tipo. Las habilidades técnicas más importantes son Machine Learning, Deep Learning, procesamiento de grandes conjuntos de datos. Data Wrangling, Data Visualization, matemáticas, estadística y programación.
En cuanto a esto último, muchos se preguntan qué lenguaje de programación se necesita aprender para trabajar como científico de datos. Para comenzar, SQL es una buena puerta de entrada, fácil de entender, muy estandarizado, facilitando el desarrollo y acelerando el proceso de programación. Pero sin duda, el más utilizado en toda la industria es Python que, aunque es algo más complejo, no resulta demasiado difícil de aprender, y ofrece una potencia y posibilidades muy buenas para la ciencia de datos.
Si tienes dudas acerca de las habilidades que necesitas mejorar, o dónde podrías encajar mejor, prueba Talent Factory. Respondiendo un sencillo quiz, nuestra herramienta inteligente es capaz de alinear tu perfil profesional con la demanda real del mercado para hacerte recomendaciones personalizadas y ayudarte a encontrar tu camino: https://www.mbitschool.com/talent-factory
2. ¿En qué consiste el puesto de trabajo de Data Scientist?
Ser Data Scientist está estrechamente relacionado con tecnología, bases de datos, análisis y visualización de información clave. Tus principales tareas serán de investigación, bucear entre datos para encontrar un patrón, desarrollar un algoritmo o un código para hallar una solución efectiva a un problema concreto, sugerir decisiones y proponer ideas en base al resultado de un análisis de datos. Además, hay muchos puestos compatibles con el trabajo en remoto, si es que es lo que buscas.
También es muy importante el trabajo en equipo. Deberás poder explicar a directivos y perfiles no técnicos las conclusiones de un estudio, o las razones por las que se ha de tomar una decisión en la empresa, así como colaborar con otras áreas para obtener los datos que necesites, entenderlos, y saber qué se pretende extraer exactamente de ellos.
3. ¿Qué estudios necesitas para ser Data Scientist?
Hace unos años, la forma de entrar al mundo de la ciencia de datos era a través de grados como ingeniería informática o similares, y después estudiar en el extranjero o tratar de ser autodidacta. Por suerte, hoy en día, ya hay escuelas que ofrecen Másteres específicos en Data Science. Si la formación es de calidad y está actualizada con los avances del mercado y la tecnología, es sin duda la mejor manera de acceder a estos puestos de trabajo.
Si estás interesado en formarte en el mundo de los datos, te recomendamos visitar nuestra web, donde encontrarás una selección de cursos diseñados por expertos en el campo con las últimas novedades y tendencias del mercado: https://www.mbitschool.com/itinerarios
Actualmente, lo que más miran las empresas a la hora de contratar a alguien, al margen del título, es lo que saben hacer. Un buen consejo es que trates de hacer prácticas o trabajar con proyectos que puedas incluir en tu portfolio, para que puedan ver tus habilidades desplegadas en un caso real.
4. ¿En qué sectores puedo conseguir empleo?
La tendencia general es a pensar que las oportunidades están empresas puramente tecnológicas. Sin embargo, en casi todos los sectores hay necesidad de talento, debido a que es una especialidad que se puede llevar a multitud de ramas y aplicaciones. Algunos de las áreas con más demanda son el de marketing, sanidad, finanzas, educación, agricultura, transporte, política, deportes, investigación, administración y desarrollo de producto digital.
La evolución en los últimos años ha sido vertiginosa, surgiendo constantemente nuevas herramientas, aplicaciones, métodos y soluciones que habilitan infinidad de usos y aportan beneficio a todo tipo de empresas. Es por ello que la demanda no deja de crecer. Las compañías necesitan de buenos Data Scientist para seguir creciendo y, ante la altísima demanda y dificultad de encontrar perfiles, los salarios de estos puestos de trabajo tienen una media muy alta.
5. ¿Seguirá existiendo la ciencia de datos en los próximos años?
Rotundamente sí. Puede que el rol evolucione, cambien las herramientas, las habilidades, los conocimientos o las tecnologías usadas, pero la función del Data Scientist seguirá siendo necesaria, dando sentido a los datos, construyendo modelos, y hallando soluciones a problemas complejos.
En MBIT School hemos diseñado el Máster en Data Science para prepararte al 100% para poder desempeñar tu función como científico de datos. Constantemente estamos analizando el mercado para actualizar contenidos y metodología a lo que demandan las empresas, y gracias a nuestros profesores, los Industry Insiders, ofrecemos práctica y conocimientos orientados totalmente al mundo profesional de los datos. Descúbrelo aquí: https://www.mbitschool.com/cursos/master-data-science
El científico de datos es una de las profesiones más demandadas en España. Miles de empresas buscan estos perfiles capaces de analizar grandes cantidades de datos, extraer información valiosa, llegar a conclusiones acertadas y tomar las mejores decisiones. ¿El problema? La escasez de talento y la falta de escuelas que ofrezcan una formación de calidad.
Si quieres convertirte en científico de datos pero no sabes qué pasos seguir para lograrlo, no te preocupes. Aquí te traemos la guía para convertirte en Data Scientst desde cero en 2023. En esta cubriremos todo lo que necesitas aprender, en qué consistirá tu trabajo, posibles dudas que te puedan surgir, etc.
1. ¿Qué habilidades necesitas para ser Data Scientist?
Son muchas las habilidades que un buen Data Scientist debe dominar. Los científicos de datos viven un momento idóneo, están mejor remunerados y son muy valorados porque dominan una variedad amplia de skills para llevar a cabo todo tipo de proyectos y apoyar en la toma de decisiones de todo tipo. Las habilidades técnicas más importantes son Machine Learning, Deep Learning, procesamiento de grandes conjuntos de datos. Data Wrangling, Data Visualization, matemáticas, estadística y programación.
En cuanto a esto último, muchos se preguntan qué lenguaje de programación se necesita aprender para trabajar como científico de datos. Para comenzar, SQL es una buena puerta de entrada, fácil de entender, muy estandarizado, facilitando el desarrollo y acelerando el proceso de programación. Pero sin duda, el más utilizado en toda la industria es Python que, aunque es algo más complejo, no resulta demasiado difícil de aprender, y ofrece una potencia y posibilidades muy buenas para la ciencia de datos.
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2. ¿En qué consiste el puesto de trabajo de Data Scientist?
Ser Data Scientist está estrechamente relacionado con tecnología, bases de datos, análisis y visualización de información clave. Tus principales tareas serán de investigación, bucear entre datos para encontrar un patrón, desarrollar un algoritmo o un código para hallar una solución efectiva a un problema concreto, sugerir decisiones y proponer ideas en base al resultado de un análisis de datos. Además, hay muchos puestos compatibles con el trabajo en remoto, si es que es lo que buscas.
También es muy importante el trabajo en equipo. Deberás poder explicar a directivos y perfiles no técnicos las conclusiones de un estudio, o las razones por las que se ha de tomar una decisión en la empresa, así como colaborar con otras áreas para obtener los datos que necesites, entenderlos, y saber qué se pretende extraer exactamente de ellos.
3. ¿Qué estudios necesitas para ser Data Scientist?
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4. ¿En qué sectores puedo conseguir empleo?
La tendencia general es a pensar que las oportunidades están empresas puramente tecnológicas. Sin embargo, en casi todos los sectores hay necesidad de talento, debido a que es una especialidad que se puede llevar a multitud de ramas y aplicaciones. Algunos de las áreas con más demanda son el de marketing, sanidad, finanzas, educación, agricultura, transporte, política, deportes, investigación, administración y desarrollo de producto digital.
La evolución en los últimos años ha sido vertiginosa, surgiendo constantemente nuevas herramientas, aplicaciones, métodos y soluciones que habilitan infinidad de usos y aportan beneficio a todo tipo de empresas. Es por ello que la demanda no deja de crecer. Las compañías necesitan de buenos Data Scientist para seguir creciendo y, ante la altísima demanda y dificultad de encontrar perfiles, los salarios de estos puestos de trabajo tienen una media muy alta.
5. ¿Seguirá existiendo la ciencia de datos en los próximos años?
Rotundamente sí. Puede que el rol evolucione, cambien las herramientas, las habilidades, los conocimientos o las tecnologías usadas, pero la función del Data Scientist seguirá siendo necesaria, dando sentido a los datos, construyendo modelos, y hallando soluciones a problemas complejos.
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