5 Habilidades que un Data Scientist (Científico de Datos) debe tener en este 2020

Si bien este año quedo marcado por la pandemia del virus Covid-19, los científicos de datos siguen trabajando y terminada la pandemia también lo seguirán haciendo, si estas inmerso en esta área, te recomiendo leer este Post en donde comparte 5 Skills (Habilidades) que un Data Scientist (Científico de Datos) debe tener en este año 2020.

Antes de continuar, te invito a leer los siguientes artículos:

• Que es la Ciencia de Datos (Data Science)
• Errores que impiden hacer uso de las mejores prácticas de la Ciencia de Datos (Data Science)
• Como hacer Análisis a los productos de una Tienda de Postres mediante Data Science – Parte 1
• 5 Proyectos Open Source que te ayudarán a mejorar tus habilidades en Data Science (Ciencia de Datos)
• Analizando Datos de Covid-19 mediante Data Science (Ciencia de Datos) – Parte 1

Asimismo te invito a escuchar el Podcast: “Herramientas Online Para El Trabajo En Equipo”:

Spotify:	Sound Cloud:

Bien ahora continuemos con el Post: 5 Habilidades que un Data Scientist (Científico de Datos) debe tener en este 2020. 

La Ciencia de Datos es un área de la informática y tecnología y por ende esta constantemente evolucionando, las competencias y habilidades de los profesionales en Ciencia de Datos (Data Science) ya no son suficientes para seguir siendo competitivas en el mercado laboral.

Los científicos de datos están desarrollando rápidamente nuevas habilidades y experiencias, como resultado nace un reciente empleo llamado Machine Learning Engineer, pero bueno lo importante es mantenerse competitivo y estar actualizado en las ultimas tendencias en tecnología, en este caso en Ciencia de Datos (Data Science).

Veamos a continuación las habilidades y conocimientos que debe tener un profesional en Ciencia de Datos (Data Science) en este 2020.

Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo (PNL)

El termino PNL son las iniciales de Programación Neurolingüística, en esta área entra el reconocimiento de imágenes como rostros de personas, animales, objetos, etc. son parte del aprendizaje profundo (Deep Learning) y cada vez se vuelven más frecuente el uso de esta tecnología y talvez es inaceptable no tener al menos un conocimiento mínimo de esta tecnología.

No necesitas esperar que un empleo te brinde la oportunidad de poner en práctica o aprender sobre Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo, puedes encontrar proyectos en GitHub como Face Recognition en donde puedes poner en práctica estos conocimientos y modelos, así lograras obtener estas habilidades.

Despliegue en Sistemas de Producción

La forma en que pensamos acerca de nuestros proyectos esta cambiando en la Ciencia de Datos (Dat a Science), si bien el Científico de Datos (Data Scientist) responde o da respuestas acerca de alguna incertidumbre en una organización,  negocio, empresa o negocio, mediante el análisis de datos y la minería de datos, los proyectos de Ciencia de Datos (Data Science) se desarrollan cada vez más a menudo para sistemas de producción, por ejemplo en un microservicio que cuenta con diferentes funcionalidades, puede incluir la de hacer análisis de datos en Ciencia de Datos (Data Science).

Hay muchas aplicaciones que brindan servicios de datos como Google Analytics, Facebook Analytics, YouTube Analytics y así muchos servicios, que si bien para el usuario final son mas que datos, detrás hay mucho trabajo de algoritmos de Ciencia de Datos (Data Science), el punto es hacer que un software se acople con la Ciencia de Datos (Data Science).

Metodologías Ágiles

Estas metodologías son usadas por diferentes grupos o equipos de trabajo, los roles de Ciencia de Datos (Data Science) son ocupados cada vez más por personas que suelen tener habilidades en desarrollo de software y por ende da lugar al rol de Ingeniero en Machine Learning.

Los Data Scientist (Científicos de Datos) integran cada vez más los procesos de estas metodologías ágiles y conocer sobre ellas es importante para estar a la vanguardia. Hasta la fecha de este Post hay 3 metodologías con gran demanda, estas son Kanban, Scrum y XP (eXtreme Programming), en el futuro pueden dejar de existir y aparecer otras formas de metodologías ágiles, eso no lo sabemos.

Computación en la Nube (Cloud Computing)

Es parte de lo que mencione más arriba sobe el despliegue en sistemas en producción, pero esto va a un nivel más profundo, por ejemplo en cuanto a la computación en la nube, se pueden mover recursos de Ciencia de Datos (Data Science) a servicios como Microsoft Azure, Google Cloud, AWS, etc. Estas empresas ya ofrecen algo sobre Ciencia de Datos (Data Science) en sus plataformas, pero debe de saber hacerlo manualmente, en el caso que necesiten crear un entorno de Ciencia de Datos (Data Science) mas personalizado en la Nube, si el experto en Ciencia de Datos (Data Science) lo puede hacer esto seria algo genial, si los hay, pero son pocos los expertos en Desarrollo de Software y Ciencia de Datos (Data Science).

También existe el paralelismo de tareas en muchas computadoras al mismo tiempo, esto es algo que también se debe conocer y aplicar con la Ciencia de Datos (Data Science), por ejemplo el que puedan 6 expertos den Ciencia de Datos (Data Science) hacer minería de datos en tiempo real.

Herramientas de Desarrollo de Software

La mayoría de Científicos de Datos (Data Scientist), suelen usar herramientas para analizar y minar datos, crear gráficos estadísticos, etc. pero son pocos los que utilizan herramientas que son usadas por los Desarrolladores de Software, como Curl, GitHub, paquetes NPM, Git, etc.

Por ejemplo para mover recursos de Ciencia de Datos a los sistemas de producción y la computación en la nube, es vital conocer el uso de estas herramientas, esto hará que el proceso sea más eficaz, ya que solo un Científico de Datos puede conocer lo que se necesita en producción o en la nube.

Bueno con el tiempo pueden aparecer nuevas habilidades que tengan que ser necesarias en un Científico de Datos, pero en este año debes de considerar las mencionadas en este Post, porsupuesto que deben haber otras habilidades que no se mencionan en este Post, si conoces algunas de estas habilidades, puedes escribirlas en los comentarios.

Conclusión

Estas habilidades serán vitales en este 2020, entonces recuerda ponerte a la par de estas y empieza a estudiarlas para que seas un buen científico de datos bien demandado. 

Nota

• Los enlaces colocados en este Post, pueden dejar de existir, esto no depende de mi, si no de la organización o empresa que creo ese enlace.
• No olvides que debemos usar la Tecnología para hacer cosas Buenas por el Mundo. 

Síguenos en nuestras Redes Sociales para que no te pierdas nuestros próximos contenidos.