¿Qué es un data scientist? Salario, habilidades y cómo llegar a serlo

Como consecuencia, se han definido con mayor precisión roles y responsabilidades y la forma en la que estos profesionales pueden aportar un gran valor. Por este motivo, los mejores científicos de datos no curso de análisis de datos solo son buenos en matemáticas, estadística y computación, sino que también entienden de negocios. La estadística es un campo con bases matemáticas que busca recopilar e interpretar datos cuantitativos.

¿Cómo puedo convertirme en un científico de datos?

Hoy en día hay muchas ofertas laborales y puedes aprovechar esta oportunidad para crecer profesionalmente. “Si vienes de la informática, tal vez tu mayor reto sea el área de la estadística. Si vienes de estadística, el área de computación es tal vez la más difícil”, explica. En el sector salud, por ejemplo, el científico puede trabajar con reconocimiento de imágenes.

• Para Hobbs, la inversión más inteligente comienza con el desarrollo de descripciones de trabajo más precisas que estén en línea con las responsabilidades diarias de los científicos de datos.
• Dependiendo del proyecto en el que esté trabajando, el científico de datos puede trabajar con profesionales de distintas áreas como comunicación, recursos humanos, ventas, entre otras.
• Para el científico de datos, aplicar matemáticas y estadísticas avanzadas es parte de su trabajo.
• Si un equipo de marketing necesita enviar un correo electrónico a los clientes con un cupón de descuento, el científico de datos puede identificar quiénes son las personas con más probabilidades de usar el cupón.

La importantancia del Big Data y Machine Learning

En función del problema, eligen las mejores combinaciones para obtener resultados más rápidos y precisos. Un Data Analyst o analista de datos se centra principalmente en la recopilación, el análisis y la visualización de datos. Por otro lado, un Data Scientist se centra en la aplicación de técnicas y herramientas avanzadas de análisis y ciencia de datos para extraer información valiosa de los datos y tomar decisiones basadas en esa información. Dado que la ciencia de datos suele aprovechar grandes conjuntos de datos, es muy importante disponer de herramientas que puedan adaptarse al tamaño de los datos, sobre todo en proyectos urgentes. Las soluciones de almacenamiento en la nube, como los data lakes, proporcionan acceso a infraestructuras de almacenamiento capaces de ingerir y procesar grandes volúmenes de datos con facilidad.

¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y el análisis empresarial?

Armes describió una herramienta que actúa como un conector de datos, tomando datos de una fuente y decodificándolos en una forma que sea más legible para los científicos que no tienen datos. «Nos https://digitalfinanzas.com/chile/ganar-un-salario-por-encima-del-promedio-entrar-en-el-mundo-de-los-datos-con-el-bootcamp-de-tripleten/ da un valor más rápido y es un buen traductor entre la gente de estadísticas y el C-Suite». Toma un curso intensivo de los fundamentos con el certificado profesional de ciencia de datos de IBM.

• Es la habilidad mas importante y, por ello, deberá tener habilidades muy sólidas para el análisis de datos.
• Un científico de datos puede utilizar una serie de técnicas, herramientas y tecnologías diferentes como parte del proceso de la ciencia de datos.
• La Ciencia de Datos ha permitido a las empresas aprovechar el vasto océano de datos, aplicando algoritmos sofisticados para extraer conocimientos significativos, lo cual ha transformado radicalmente la forma en que se lleva a cabo la investigación de mercados.
• Muchas habilidades involucradas en la ciencia de datos se basan en aquellas que utilizan los analistas de datos.
• Prueba de ello es que si realizamos una búsqueda en Google Trends del término en inglés “ciencia de datos” (data science) vemos que el interés por esta disciplina no ha hecho más que crecer.

Aunque ambos se superpongan entre sí, la diferencia clave consiste en el uso de la tecnología en cada campo. Los científicos de datos trabajan de manera más estrecha con la tecnología de datos que los analistas empresariales. Definen casos empresariales, recopilan información de las partes interesadas o validan soluciones.

¿Qué es Data Mesh? Aprende sobre esta Arquitectura de Datos

Los analistas empresariales toman resultados de los científicos de datos y los utilizan para contar una historia que la empresa, en general, pueda entender. Inteligencia empresarial (BI) suele ser un término genérico que engloba la tecnología que permite la preparación, la minería, la gestión y la visualización de datos. Las herramientas y procesos de inteligencia empresarial permiten a los usuarios finales identificar información procesable a partir https://despertarandino.com/entrar-en-el-mundo-de-los-datos-con-el-bootcamp-de-tripleten-para-ganar-un-salario-por-encima-del-promedio/ de datos sin procesar, facilitando la toma de decisiones basada en datos dentro de organizaciones de diversos sectores. Aunque las herramientas de ciencia de datos coinciden en gran parte de este aspecto, la inteligencia empresarial se centra más en los datos del pasado, y los conocimientos de las herramientas de BI son de naturaleza más descriptiva. Utiliza los datos para comprender lo que ha sucedido antes e informar sobre una línea de actuación.

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