¿Qué estudiar para ser Científico de Datos?

Un científico de datos es el profesional que se encarga de recopilar, analizar, procesar e interpretar grandes volúmenes de datos. Se trata de un perfil que combina conocimientos de informática, matemáticas, y estadística.

En la esfera laboral, es una figura altamente valorada por parte de las empresas tecnológicas, dada su utilidad para analizar datos, hacer predicciones y ofrecer recomendaciones.

Muchas organizaciones de otros sectores (finanzas, banca, logística, salud, marketing, etc.) se están sumando en la demanda para conseguir un perfil que sea capaz de dar tratamiento a lo que hoy en día se considera uno de los activos más importante de las empresas: Los datos.

Este auge ha despertado el interés de muchas personas sobre esta nueva profesión, lo que ha generado que muchos se pregunten qué hay que estudiar para ser científico de datos. En este artículo abordamos esta cuestión.

¿Qué se necesita para ser un científico de datos?

Obtener conocimientos bases

Existen diferentes caminos para ser científico de datos, pero todo empieza con una base de conocimientos en un área relacionada con la informática, estadística, ingeniería o matemáticas.

Por lo que optar por una carrera vinculada a estos campos de estudio para desarrollar una base sólida, es una forma viable de comenzar. Algunas de estas carreras, son:

• Ingeniería informática.
• Ingeniería en sistemas.
• Ingeniería de software.
• Ciencias de la computación.
• Licenciatura en inteligencia artificial.
• Licenciatura en matemáticas.
• Grado en estadística.

Es destacable mencionar que, actualmente no es necesario cursar una carrera universitaria para formarse e integrarse en el campo laboral como científico de datos, ya que las empresas están priorizando las habilidades y la experiencia, anteponiendo estos factores a los títulos universitarios.

No obstante, las exigencias de un título de grado pueden variar de una empresa a otra a la hora de contratar, y estos suelen ser un requisito fundamental por parte de algunas instituciones educativas para acceder a programas de posgrado.

Por tanto, una posible alternativa para introducirse a la ciencia de datos sin necesidad de acudir a una universidad, podría ser a través de cursos online o bootcamps especializados.

Lo mismo aplica para adquirir conocimientos en informática, estadística y/o matemáticas.

Estudiar un posgrado en Data Science

Especializarse a través de un Máster en Data Science en manos de una institución de posgrado de calidad, podría ser una de las mejores opciones para adquirir conocimientos y habilidades de manera rápida y actualizada.

Aprovechando que los másteres permiten una formación profunda y ágil sobre un determinado tema, además de una titulación de posgrado altamente valorada en el ámbito profesional, esta alternativa se torna como una de las más oportunas para aumentar las probabilidades de insertarse con éxito en el mercado laboral.

Manejar herramientas indispensables en la ciencia de datos

Un científico de datos deberá manejar un conjunto de herramientas para ejercer su labor.

Lenguajes de programación

Será indispensable tener habilidades en el manejo de ciertos lenguajes de programación que son esenciales en la ciencia de datos. Entre los que más destacan, están:

• Python.
• R.
• SQL.
• Julia.
• GNU Octave.
• MATLAB.

A pesar de que algunos de estos lenguajes están incluidos como parte de enseñanza dentro de los programas de formación, el autoaprendizaje constante resultará importante para lograr un buen nivel de manejo de estas herramientas.

Programas de visualización de datos

Estas herramientas permiten presentar los datos de manera gráfica. Algunas de ellas, son:

• Tableau.
• Microsoft Power BI.
• Datawrapper.
• Google Charts.
• Excel.
• Zoho Analytics.

Servicios de Cloud Computing

Algunas empresas requieren que los científicos de datos conozcan algunos de los mejores servicios de computación en la nube, como:

• Microsoft Azure.
• Amazon Web Services.
• Google Cloud.
• IBM cloud computing.

Así mismo, conocimientos en Apache Spark y Hadoop suelen ser requeridos.

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