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¿Qué habilidades necesita un científico de datos?

8. Visualización de datos

El mundo produce una gran cantidad de datos con frecuencia. Estos datos deben traducirse a un formato que sea fácil de comprender. Las personas entienden naturalmente las imágenes en forma de cuadros y gráficos más que datos en bruto.

Como científico de datos, se debe poder visualizar datos con la ayuda de herramientas de visualización de datos como ggplot, d3.js y Matplottlib, y Tableau. Estas herramientas te ayudarán a convertir los resultados complejos de los proyectos a un formato que sea fácil de comprender. La verdad es que la mayoría de las personas no entienden lo que significan algunos estadísticos, por lo que se debe mostrar visualmente lo que esos términos representan en sus resultados.

La visualización de datos brinda a las organizaciones la oportunidad de trabajar con datos directamente. Pueden captar rápidamente ideas que les ayudarán a actuar sobre nuevas oportunidades.

¿Qué habilidades necesita un científico de datos?

7. Machine Learning (Aprendizaje automático)

El aprendizaje automático (Machine Learning) consiste en extraer conocimiento a partir de datos. Es un campo de investigación que une la estadística, la inteligencia artificial y las ciencias de la computación. La aplicación de los métodos de aprendizaje automático en los últimos años se ha vuelto omnipresente en la vida cotidiana. Desde recomendaciones automáticas de Netflix, hasta qué alimentos pedir o qué productos comprar. Muchos sitios web y dispositivos modernos tienen algoritmos de aprendizaje automático en su núcleo. Cuando observas un sitio web complejo como Facebook, Amazon o Netflix, es muy probable que cada parte del sitio contenga múltiples modelos de aprendizaje automático.

Un gran número de científicos de datos no son competentes respecto al aprendizaje automático. Estas habilidades te ayudarán a resuelva diferentes problemas de ciencia de datos que se basan en predicciones de los principales resultados organizacionales.

La ciencia de datos necesita la aplicación de habilidades en diferentes áreas del aprendizaje automático. Kaggle (www.kaggle.com), en una de sus encuestas, reveló que un pequeño porcentaje de profesionales de datos son competentes en habilidades avanzadas de aprendizaje automático, como aprendizaje automático supervisado, aprendizaje automático no supervisado, entre otras.

La ciencia de datos implica trabajar con grandes cantidades de conjuntos de datos. Es posible que desees estar familiarizado con el aprendizaje automático.