técnico en Data Science
Data Science

¿Qué necesito para conseguir un empleo como técnico en Data Science?

Vivimos en una sociedad hiperconectada, en la que se generan inmensas cantidades de datos. Esto ha conseguido que se abra la puerta a nuevas oportunidades de desarrollo laboral en el mundo de las nuevas tecnologías, especialmente para gente que, como tú, ha decidido convertirse en técnico en Data Science.  

No importa el tamaño de la empresa, tanto las grandes como las pequeñas confían en la Data Science para aumentar la productividad y la eficiencia de sus negocios.

En uno de los informes que, a menudo, prepara Indeed, considerada como una de las webs más importantes de empleo, se destaca el aumento del 29% que se ha producido en la demanda de Data Scientists, año tras año y, un crecimiento del 344% desde 2013. 

Quiero convertirme en técnico en Data Science, ¿cómo lo hago?

Pero, como es lógico, no solo ha aumentado la demanda de estos profesionales, la Data Science también se están expandiendo a una velocidad increíble. Por eso, para todos aquellos profesionales que estén interesados, como tú, en dedicarse a este sector, es importante que su formación sea práctica, para conocer de primera mano y sobre el terreno, qué es lo que van a tener que manejar. 

En el bootcamp de Data Science en The Bridge, la formación es eminentemente práctica, para que, una vez salgas al mercado laboral, puedas incorporarte sin problema, como el experto que eres. Para ello, te resultará necesario adquirir habilidades de Análisis de Datos, Programación y Machine Learning

Recuerda que, si se trata de uno de los trabajos más demandados en nuestro país, es porque la Data Science, ha cambiado las reglas del juego en muchos sectores, lo que supone una gran responsabilidad.

¿Cómo conseguiré mi primer trabajo?

Si llevas tiempo dándole vueltas a estudiar Data Science, te habrán surgido infinidad de preguntas, sobre todo si lo que buscas, es lograr una carrera exitosa. 

Aunque, probablemente, una de tus principales dudas será: “¿Cómo conseguiré mi primer trabajo?”. Precisamente como sabemos que esa es la inquietud que se sitúa en el top 3 de angustias vitales de la mayoría de nuestros alumnos, queremos tranquilizarte, que conozcas de qué forma conseguirlo y, sobre todo, dejar claro que en The Bridge, ese proceso lo harás siempre acompañado.

Una vez hayas finalizado tu formación en el bootcamp de Data Science, seguiremos asesorándote sobre el mercado laboral al que tendrás que enfrentarte, los secretos de los procesos de selección, con simulaciones de entrevistas técnicas y competenciales, además de ayudarte a mejorar tu perfil digital. 

Comienza tu carrera en el sector Data Science

Un curso Data Science que, en el caso de The Bridge, puede realizarse desde el campus online o en nuestro campus, es la mejor forma de iniciar una carrera. Contar con mentores, orientación profesional y por supuesto una sólida red dispuesta a ayudarte en cualquier momento, son solo algunas de las claves para tener éxito en el campo de Data Science.

Pero… ¿qué es Data Science?

Un Data Scientist es un experto en el análisis y el manejo de datos estadísticamente relevantes, lenguajes de programación, toma de decisiones, Inteligencia Artificial y Machine Learning. Con todos estos conocimientos, los Data Scientist, manejan el procesamiento de datos y se encargan de tomar las decisiones más adecuadas en los diferentes procesos comerciales.

Pero no creas que un Data Scientist se queda sentado esperando a que los datos lleguen a su escritorio, son profesionales inquietos que buscan esos datos y los compilan, los filtran, crean modelos predictivos y evalúan el negocio.

¿Cuál es la diferencia entre un Data Analyst y un Data Scientist?

Aunque los términos Data Analyst y Data Scientist a veces se pueden confundir, ya que comparten algunas tareas y conocimientos, existen algunas diferencias clave entre ambos.

Data Analyst

Explicado de un modo sencillo, podemos decir que el Data Analyst, se pone en marcha solo en el momento en el que se le proporcionan datos; no se busca que modifique los datos brutos; y puede hacer su trabajo sin conocimientos de programación,

Data Scientist

Por otro lado, un Data Scientist, es capaz de crear fuentes de datos en sí mismas; crear, modificar y utilizar datos sin procesar; y ha de contar con habilidades de programación.

No podemos olvidar que Data Science es un campo complejo que incorpora análisis de datos, pero que también está relacionado íntimamente con la Inteligencia Artificial y el Machine Learning

Habilidades básicas que necesitarás para convertirte en un Data Scientist

Habilidades interpersonales

Una de las grandes ventajas de un empleo en este sector, es que se trata de un rol dinámico que requiere comunicación y colaboración entre varias partes. Para ello, es necesario combinar la experiencia en el campo técnico con excepcionales habilidades interpersonales. Es muy importante saber cómo colaborar con el resto de profesionales de otros departamentos para alcanzar el éxito de un proyecto que, al fin y al cabo, siempre es conjunto.

Curiosidad

Cuestionárselo absolutamente todo, es una buena forma de iniciarse en Data Science, ya que esto puede llevarte a desarrollar un buen producto o marca. Por eso, es importante hacer preguntas a lo largo de todas las etapas del proceso para desarrollar una buena estrategia.

Una de las grandes ventajas y esfuerzos con los que cuenta esta profesión, es la necesidad de seguir aprendiendo nuevas habilidades y estar al día siempre de las novedades en tecnología

Storytelling

Aunque a priori parecería que esto no tiene mucho que ver con la Data Science, hay que decir que puede ser de gran ayuda.

Un buen Storytelling es lo que establece conexiones y evoca emociones. Incluso pueden llegar a crear vínculos y suscitar el interés de la audiencia. 

Un Data Scientist no necesita inventar historias, pero la manera en la que transmite sus descubrimientos y presenta hechos y datos debe hacerlo conformando una historia comercial. Condensando de un modo efectivo la esencia de los datos, para que pueda ser comprensible por el resto de personas que no son expertos en análisis de datos, pero que también son partes interesadas y que necesitan entender a la perfección lo que se les intenta transmitir, para tomar decisiones. 

Así que, sí, para ser un técnico en Data Science también necesitas ser un gran narrador.

Una mente privilegiada para los números

Los datos sin procesar contienen una gran cantidad de números y las herramientas Data Science se encargan de dividirlos en patrones. Así que, si estás decidido a sumergirte en esta profesión, deberías estar más que familiarizado con las matemáticas.

En una carrera de Data Science, hay que aplicar fórmulas estadísticas para tomar decisiones a partir de los datos.

Sin embargo, en el caso de los analistas de datos, estos no están obligados a tener grandes conocimientos matemáticos, lo que sí deben saber es sobre estadísticas básicas, especialmente estadísticas descriptivas y probabilidad.

Experto en Lógica

Inmerso en algoritmos, infografías, gráficos y datos que le llegan desde innumerables puntos, un Data Scientist debe ser extremadamente bueno probando y validando datos de manera lógica. Podríamos hacer una comparación muy simple pero muy reveladora: montar un rompecabezas. Aplicar los principios de la lógica básica es una de las claves para convertirse en un técnico experto en Data Science.

Habilidades técnicas necesarias

Data Science es una combinación de múltiples campos (incluidas programación, y estadística, así como otras técnicas científicas.

Qué es Machine Learning

El Machine Learning es una especialidad incluida en Data Science. ¿Y si a las máquinas se les enseñara a comportarse como humanos? El Machine Learning es algo relativamente novedoso que representa la respuesta de Data Science a esta hipótesis/deseo que lleva dando vueltas por la cabeza de los científicos desde hace años. Con la ayuda del Machine Learning, los ordenadores pueden obtener datos y efectuar operaciones de forma independiente.

Análisis estadístico avanzado

La estadística es una rama de las matemáticas que se aplica considerablemente en el campo de la Data Science. La gran mayoría de los problemas comerciales complejos se pueden resolver utilizando estadísticas. Para ello, se usa una combinación de herramientasy lenguajes de programación como Python.

Habilidades de programación

Como hemos comentado antes, es necesario que un técnico experto en Data Science tenga altos conocimientos de programación. Python es el lenguaje de programación preferido en el campo de Data Science. Tener experiencia práctica en este lenguaje puede facilitar mucho la tarea de analizar y utilizar datos.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *