Cómo convertirse en un científico de datos

Casi todo lo que haces genera datos. Visita una página web: Datos. Toca una aplicación en tu teléfono: Datos. Comprar algo con una tarjeta de crédito: Datos. Me gusta o subo una foto en las redes sociales: Datos. Miles de millones de personas están generando cantidades inmensas de datos en cada momento de cada día.

Eso son grandes datos, y no dejan de crecer. Imagina lo que se puede hacer con toda esa información: los científicos de datos están haciendo exactamente eso. La ciencia de los datos es esencialmente el arte de resolver problemas con los datos. Puede que tenga trillones de filas de datos, pero por sí sola esa información no significa nada. Se necesita trabajo y habilidades especializadas para transformarla de ruido ininteligible en algo que se pueda entender fácilmente.

Entre todos estos datos hay información que puede mejorar la calidad de vida, identificar problemas sociales y abordar crisis globales. Ahora más que nunca los avances significativos que pueden resultar de los datos son esenciales para encontrar – no es de extrañar que ser capaz de entender, analizar e interpretar los datos es una habilidad altamente deseable.

¿Qué hacen realmente los científicos de datos?

Comencemos por desglosar dos de las preguntas más frecuentes: ¿qué es la ciencia de los datos y cuáles son las responsabilidades de un científico de datos?

La ciencia de los datos consiste en sumergirse en un pozo de información y darle forma en una herramienta que se pueda utilizar para lograr un objetivo. Los científicos de datos procesan los datos para que sean legibles, creando visualizaciones que cuenten una historia o modelos que expliquen un proceso o predigan un comportamiento. Otras veces se realizan experimentos para validar hipótesis en un intento de demostrarlas. La esencia es que los datos en bruto se utilizan para producir algo que es valioso en el sentido de que se puede hacer o aprender algo con ellos.

Los títulos de trabajo de la ciencia de los datos incluyen:

• Científico de datos
• Analista de datos
• Analista de inteligencia empresarial
• Ingeniero de aprendizaje automático
• Analista de datos junior

¿Cuánto ganan los científicos de datos?

Los salarios anuales oscilan entre los $92k y los $138k, y a partir del 1 de abril de 2020, el salario medio anual de un Científico de Datos en Estados Unidos es de $119,130 al año según ZipRecruiter. Esta es una de las carreras más lucrativas de alta remuneración en la industria de la tecnología hoy en día.

En un reciente análisis de resultados a largo plazo, los graduados de Thinkful Data Science mostraron que antes de Thinkful, los estudiantes estaban ganando un promedio de $ 53k, y después de Thinkful, saltó a $ 77k en su primer trabajo. Además, después de al menos un año en el campo, los alumnos estaban ganando un promedio de $ 101k. Consulte nuestros resultados de éxito de los estudiantes a largo plazo para obtener más información.

¿Qué habilidades necesitan los científicos de datos?

Este campo de rápida expansión está abordando algunos de los mayores problemas del mundo actual. Pero, ¿qué se necesita para ser realmente un científico de datos?

Antes de empezar a aprender las habilidades técnicas para entrar en la industria, céntrate en las habilidades blandas que probablemente ya poseas. Estas son esenciales para conseguir tu próxima carrera como científico de datos:

• Comunicación
• Pensamiento creativo
• Creación de relaciones
• Autenticidad
• Persistencia

Obtén consejos en profundidad sobre cómo apoyarte en estas habilidades para poner en marcha tu confianza al cambiar de carrera.

Las habilidades técnicas que son esenciales para realizar el trabajo, rendir a un alto nivel y cumplir los objetivos profesionales incluyen:

• Programación avanzada y conocimientos matemáticos profundos
• Pasión por encontrar y resolver problemas
• Técnicas analíticas como la forma de hacer visualizaciones y utilizar estadísticas resumidas
• Comprensión de las pruebas A/B y la significación estadística
• Python para recopilar y presentar datos, luego identificar las ideas
• SQL para consultar
• Aprendizaje automático con modelos supervisados y no supervisados

La ciencia de los datos rara vez es corta y seca. No se trata simplemente de «aplicar esta técnica» o «ejecutar este programa». Aunque es necesario, esa suele ser la parte fácil. Es necesario comprender a fondo el problema para poder determinar qué herramientas son las más adecuadas para la tarea. Una de las habilidades más importantes para un científico de datos es la capacidad de encontrar problemas solucionables. Aprender la ciencia de los datos, por tanto, no es simplemente combinar la programación con la estadística: incluye eso, pero también requiere contexto. Necesitas entender el dominio en el que estás trabajando, para poder probar tus hipótesis en el mundo real.

Escucha al Mentor de Ciencia de Datos, Thanasis Paraskevas, sobre por qué SQL es un lenguaje de programación tan poderoso, y cómo lo usarás como científico de datos.Con más de 10 años de uso de SQL en un entorno profesional, su consejo experto puede ayudar a darle una visión del proceso de aprendizaje y aplicación de SQL.

¿Cómo me convierto en un científico de datos?

Aprender cualquier cosa requiere un bucle de retroalimentación positiva. En el diseño de nuestros cursos bootcamp en Thinkful, hemos encontrado que los estudiantes aprenden mejor con:

• Mentores 1 a 1 y coaching de carrera
• Un plan de estudios integral con check-ins incorporados
• Proyectos de culminación que construyen una cartera del mundo real

Ofrecemos un programa acelerado, a tiempo completo o un curso de ciencia de datos de programa flexible a tiempo parcial para permitirle elegir el mejor formato para su vida. Nuestro plan de estudios de vanguardia le enseñará todas las habilidades que necesita para lanzar una exitosa carrera de científico de datos. Algunos de los aspectos más destacados de nuestro plan de estudios de ciencia de datos incluyen:

• Analítica y experimentación utilizando Python y SQL
• Aprendizaje automático utilizando modelos supervisados y no supervisados
• Habilidades de especialización avanzadas

Hemos construido nuestros programas para adaptarse a sus necesidades y prepararlo para el éxito. Todos los cursos se imparten 100% en línea e incluyen planes de estudio avanzados basados en proyectos y herramientas actuales de la industria para construir proyectos finales del mundo real. Puedes conocer mejor nuestros cursos y formatos explorando Thinkful 101.

Thinkful invierte en ti. Queremos que pongas tu futuro profesional en primer lugar hoy y que pagues la matrícula cuando te contraten. Ofrecemos una variedad de opciones de pago porque tu estado financiero no debería frenar tu nueva carrera. Explora cómo trabajamos.

¿Cómo puedo tener éxito en el aprendizaje en línea?

Desde 2012, Thinkful ha estado ayudando a los estudiantes a cambiar sus carreras y vidas. Ayudamos a poner a los estudiantes en una trayectoria ascendente para durar toda la vida a través del aprendizaje en línea. La comunidad Thinkful incluye cerca de 600 educadores y mentores y más de 1,100 estudiantes que interactúan todos 100% en línea. A lo largo de los últimos 8 años, hemos descubierto técnicas útiles que garantizan un aprendizaje eficaz en un entorno totalmente remoto -aquí tienes algunos consejos para sentar las bases del éxito del aprendizaje a distancia.

¿Hay algún recurso para novatos en Ciencia de Datos que pueda revisar?

Si aún no te has dado cuenta del todo, la Ciencia de Datos es pesada en matemáticas. Afortunadamente no necesitas ser un mago de las matemáticas, y puedes afinar en las habilidades matemáticas imprescindibles que se necesitan como científico de datos.

George Mount, nuestro diseñador de instrucción de ciencia de datos, esbozó tres habilidades matemáticas clave que le ayudarán a tener éxito en el curso:

• Estadística–utilizada en todos los niveles de la ciencia de datos
• Probabilidad–exige una comprensión de conceptos como el muestreo y las funciones de distribución
• Aprendizaje automático–requiere una comprensión del álgebra lineal y el cálculo

Siguió explicando que » hace hincapié en la práctica sobre la teoría. Así, mientras que los estudiantes aprenderán algunas de las matemáticas duras detrás de los algoritmos, el énfasis está en la comprensión de cómo utilizarlos eficazmente en un contexto empresarial.» Para obtener más información sobre la exposición matemática específica requerida para el programa, consulte las Matemáticas que necesita saber.

Si está buscando comenzar una carrera de científico de datos, reunir consejos de expertos es tan importante como aprender las habilidades técnicas del oficio. El experto en programación de Python, Giles McMullen-Klien, se sentó con nosotros para compartir cómo lanzar una carrera en la ciencia de los datos, sin importar dónde se encuentre en su trayectoria profesional de la ciencia de los datos.

Sus cuatro consejos esenciales para iniciar una carrera como Científico de Datos incluyen:

1. Mantente conectado a la comunidad de la Ciencia de Datos
2. Mantente atento a las oportunidades de crecimiento
3. Encuentra a tus campeones y desarrolla una relación
4. Destaca tus logros y enseña a otros donde puedas

Sumérgete más en los consejos de Giles para obtener la primicia.

¿Cómo empiezo?

Si estás listo para aprender más, ganar más y hacer un cambio que dure toda la vida, programa una llamada con nuestros representantes de admisiones para tener una llamada introductoria en un momento que funcione para ti para empezar.

Te ayudaremos a elegir el formato adecuado y te guiaremos a través de los siguientes pasos para cambiar tu carrera y convertirte en un científico de datos altamente remunerado. Nuestros representantes también pueden ofrecer información en profundidad sobre las opciones de pago y financiación para el curso que mejor se adapte a ti.