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Un día como Data Scientist

¿Que es y a que se dedican?

Como bien sabemos un Data Scientist o Científico de Datos, es un profesional que se dedica a recopilar grandes volúmenes de datos, con el objetivo principal de transformarlos en información valiosa y comprensible para analizar procesos a su alrededor, ayudando a las organizaciones a tomar decisiones más acertadas y precisas de forma estratégica, utilizando técnicas avanzadas de análisis y herramientas tecnológicas.

Su trabajo puede ser intelectualmente desafiante y satisfactorio, y los coloca en la lista de los avances tecnológicos. En esencia, son los «detectives» del siglo XXI,

En su día a día

Para estos expertos cada día trae nuevas oportunidades para aprender y aplicar conocimientos y así se ve su día a día….

  • Revisión de proyectos y tareas pendientes, correos electrónicos y actualizaciones en los proyectos actuales.
  • Reuniones Matutinas, son comunes en muchos equipos de Data Science en los cuales permiten a los miembros del equipo compartir sus progresos, discutir cualquier obstáculo que hayan encontrado y planificar las tareas del día.
  • Una parte fundamental del trabajo diario es el Análisis Exploratorio de Datos (EDA).
  • Limpieza y preparación de datos, los cuales suelen estar llenos de imperfecciones, como valores faltantes, duplicados o inconsistencias.
  • Desarrollo de modelos predictivos: Una vez que los datos están listos, seleccionan algoritmos de machine learning, dividen los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, y realizan la validación cruzada para asegurar la precisión del modelo.
  • Documentación y presentación de resultados: Documentar los hallazgos y preparar presentaciones para compartir con otros equipos o con la dirección.

Habilidades claves

Así que si estas pensado en convertirte en una Experto en Datos o Data Scientist , estos algunos punto clave que debes tomar en cuenta.

  • Conocimientos en Estadística y Matemáticas
  • Programación: Dominio de lenguajes como Python, R y SQL.
  • Manejo de Herramientas de Data Science: Experiencia con software como TensorFlow, Scikit-learn, y Hadoop.
  • Comunicación: Capacidad para presentar hallazgos de manera clara y efectiva.
  • Pensamiento Crítico: Habilidad para abordar problemas complejos y desarrollar soluciones innovadoras.

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