Las seis tendencias que debes considerar si quieres ser un científico de datos

La ciencia de datos es un área que está en demanda progresiva, debido a los beneficios predictivos que genera para la industria y la sociedad. Por eso, quienes quieran dedicarse a esta rama deben tener en cuenta lo siguiente para surfear la gran ola de datos con éxito y no morir en el intento.

Los datos son, sin duda, la nueva veta de oro de las corporaciones. En la actualidad, la digitalización avanzada de información está presente en todos los mercados del mundo, por lo que la ciencia de datos está alcanzando gran importancia, tanto en la industria como en la sociedad, con la finalidad de darle un sentido a toda esa nueva data.

Ante esto, un científico del área busca enormes cantidades de datos y luego, a través de la interpretación de los mismos, ayuda a cumplir con las necesidades y objetivos de cada organización.

Un experto en esta ciencia debe tener diversas habilidades y jugar diferentes roles, como ser analista, arquitecto de TI, administrador de pruebas y visualización, por ejemplo. Estas herramientas le permitirán concretar una carrera bastante rentable, producto de la demanda laboral actual de esta disciplina.

Como es una carrera tan atractiva y altamente competitiva, estas seis tendencias te ayudarán a marcar la diferencia:

  1. Todas las industrias están abiertas, la clave es la especialización

La actividad de un científico de datos no está limitado a un sector comercial dominante. El interés en el Big Data es creciente en todas las industrias y servicios, por lo que un científico de datos debe estar preparado para asumir un reto en cualquier área. Sin embargo, muchas empresas buscan experiencia específica, por lo que si hay alguna que llame más tu atención, asegúrate de perfeccionar tus habilidades en ella. Por ejemplo, los especialistas en seguridad de datos son muy buscados por entidades financieras.

  1. Perfeccionarse constantemente

Muchos roles de la ciencia de datos requieren una constante actualización académica, debido al avance que, permanentemente, se está realizando en la materia. Por esto,  si decides convertirte en data scientist debes tener claro que siempre deberás nutrir tus conocimientos. Junto al desarrollo de aprendizajes académicos, es necesario que perfecciones también tus habilidades sociales para convertirte en un profesional integral.

  1. La experiencia en el trabajo es esencial, dominar machine learning ayuda

Manejar el análisis de datos es una habilidad importante en el campo de la ciencia de datos, ya que permite generar estrategias e implementar soluciones. Pero le añade valor agregado dominar otras áreas de esta ciencia como machine learning, Deep learning, AI, puesto que te ayudarán a dominar y entender mejor los grandes volúmenes de datos.

  1. El Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) está aumentando la demanda de una gobernanza de datos

A medida que el Big Data va aumentando su demanda en la industria, las empresas tratan de adecuarse al inminente GDPR, por lo que se requerirán especialistas en gobernanza de datos. Se estima que el GDPR, fijado para el 25 de mayo del 2018, generará al menos 75 mil empleos de oficial de protección de datos en todo el mundo.

  1. Asegúrate de conocer de inteligencia empresarial

Claro está que la ciencia de datos es vista como la próxima evolución de la inteligencia de negocios (que ya está en marcha). Sin embargo, los que trabajan en este sector, deben desarrollar habilidades básicas, como la comunicación, por ejemplo. Esto, debido a que no se pueden describir los datos que se está trabajando, explicar el análisis y los conocimientos que se han concluido de un trabajo si no se domina la comunicación de manera clara y efectiva.

  1. Mantén tus habilidades técnicas actualizadas.

Como científico de datos no debes poner todos los huevos en una sola canasta o mejor dicho, no debes centrarte en una sola tecnología/plataforma. La complejidad de la ciencia de datos radica en poder demostrar un amplio y actualizado dominio de las herramientas existentes, desde modelado hasta administración.

Ten en cuenta estas recomendaciones e irás escalando en el mundo del Data Science a pasos agigantados.

Fuente: www.siliconrepublic.com

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