04/11/2020 - Data Science

Te contamos cómo es el mundo Data Science

La revolución de los datos es cada vez más tangible. Los datos cada vez cogen más fuerza en las empresas, sean del tipo que sean, y cada vez se solicitan más y más puestos relacionados con el análisis de datos. Pero, ¿de qué va realmente esto?, ¿qué hace realmente un científico de datos? ¿qué es el Data Science?Qué hace un científico de datosLa ciencia de los datos ha pasado a convertirse en una de las profesiones con más futuro y proyección. Se puede decir que ha llegado para quedarse. Básicamente, los analistas de datos y los científicos de datos son profesionales que se dedican a analizar grandes bases de datos con el objetivo de interpretarlos, de hecho, esa es la parte más complicada. Capturar, procesar, almacenar, analizar y productividad datos, esa es su función.Ahora mismo se necesitan datos, muchos datos, ya que contienen grandes dosis de información muy valiosa y, además, son capaces de interpretar patrones. ¿Cómo crees que Netflix te recomienda tus películas y series favoritas? O ¿cómo crees que Google Maps te dice cuál es la ruta más corta? La base de todo está en los datos.

Estas son las funciones principales de un Data Scientist:

Identificar los problemas que se pueden solucionar con análisis de datos y que aportan valor a la organización;
determina los datasets y variables necesarios;
recoge datos estructurados y desestructurados de diferentes fuentes de datos;
limpia y valida los datos para asegurar su validez, uniformidad y que sean completos; aplica modelos y algoritmos para analizar los datos;
analiza los datos para identificar patrones y tendencias;
interpreta los datos para descubrir soluciones y oportunidades;
comunica los resultados a los diferentes stakeholders usando técnicas de visualización y storytelling.

Empleo y Data Science En los últimos años y, conforme va pasando el tiempo aún crece más, la demanda de empleo de este tipo de perfiles. Perfiles complicados de encontrar, porque no todo el mundo domina conocimientos informáticos y estadísticos a la vez. Por no hablar de la multitud de perfiles que trabajan con datos en la actualidad.De hecho, son muchos datos los que confirman que el perfil de un analista de datos será uno de los empleos más demandados por las empresas y mejor pagados. Hablamos de que un analista de datos junior tiene sueldo medio de 25.000€ anuales, y de que en uno de los portales de empleo más famosos en España hay más de 250 ofertas de empleo solicitando estos perfiles.Los perfiles profesionales de Data ScienceCuando hablamos de Data Science deberíamos imaginarnos, por lo menos, tres perfiles diferentes. Por un lado hablamos de Data Engineer, quién se preocupa de la gestión de las bases de datos, datasets y DevOps. Por otro lado está Data Analyst y su función es la de hacer un análisis descriptivo de datasets, limpieza y preparación de datos para los algoritmos de ML. Y por último, está el ML Engineer, quién entrena y optimiza los modelos de ML y Deep Learning, para la resolución.

Herramientas principales de Data ScienceLas bases de datos, los lenguajes de programación y las librerías son la herramientas principales dentro de Data Science:Si hablamos de las bases de datos, podemos hablar de bases de datos relacionales, para lo que se utilizaría mySQL, y no relacionales, para lo que se utilizaría noSQL o Mongo DB.En cuanto a los lenguajes de programación los más utilizados dentro de este sector son Python, que tiene un propósito general, se puede decir que es más sencillo a la hora de trabajar con él, y R, que es otro lenguaje de programación, pero mucho más estadístico que el anterior.Y por último, están las librerías, en las cuales se almacena más información, más datos. Las principales son Pandas (data francés), Matplotlib, Sklearn, Keras y Tensor Flow (para Deep Learning).Según el perfil del que se trate, trabajarán más con unas herramientas o con otras.En The Bridge, con el bootcamp de Data Science, estarás listo en tan solo 15 semanas. Con un método de trabajo intensivo conseguirás salir con el nivel de un analista de datos junior preparado para trabajar en cualquier empresa.

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