La ciencia de datos es un campo interdisciplinario de métodos científicos, procesa algoritmos y sistemas para extraer conocimientos o conocimientos de datos en diversas formas, ya sea estructuradas o no estructuradas, similar a la minería de datos. Big Data Analytics o Data Science es un término muy común en la industria de TI porque todo el mundo sabe que es un término sofisticado que nos ayudará a lidiar con la enorme cantidad de datos que generamos estos días. Averigüemos cuáles son las habilidades requeridas:

La ciencia de datos es un campo multidisciplinario que combina la informática estadística y la experiencia en el dominio para extraer ideas y conocimientos de los datos. Las habilidades necesarias para la ciencia de datos se pueden clasificar en términos generales en habilidades técnicas, experiencia en el dominio y habilidades sociales.

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1. Habilidades técnicas:
   La ciencia de datos requiere dominio de lenguajes de programación como Python o herramientas de visualización de datos R como Tableau o bases de datos Power BI como SQL y algoritmos de aprendizaje automático. Los científicos de datos deben tener un conocimiento sólido de las técnicas de análisis y manipulación de datos, incluida la transformación de limpieza de datos y la ingeniería de funciones.
2. Experiencia en el dominio:
   Los científicos de datos deben comprender el ámbito empresarial en el que trabajan. Por ejemplo, un científico de datos en el sector sanitario debe tener conocimientos de terminologías médicas y flujos de trabajo sanitarios. De manera similar, un científico de datos en finanzas debe tener conocimientos de los instrumentos y mercados financieros.
3. Habilidades blandas:
   Las habilidades sociales como la colaboración en la comunicación y la resolución de problemas son esenciales para un científico de datos exitoso. Los científicos de datos deberían poder comunicar conceptos técnicos complejos a partes interesadas no técnicas de manera clara y concisa. También deberían poder trabajar en colaboración en un entorno de equipo y tener sólidas habilidades de resolución de problemas para identificar y resolver problemas complejos.

En resumen, la ciencia de datos requiere competencia técnica en lenguajes de programación, análisis de datos y experiencia en el dominio de algoritmos de aprendizaje automático en el campo relevante y sólidas habilidades sociales como la colaboración en la comunicación y la resolución de problemas. Un científico de datos completo con experiencia en estas áreas puede extraer ideas y conocimientos de los datos e impulsar el valor empresarial.

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que implica el uso de técnicas estadísticas y computacionales para extraer información de los datos. Algunas de las habilidades clave necesarias para una carrera en ciencia de datos incluyen:

Habilidades de programación:El dominio de uno o más lenguajes de programación, como Python R o SQL, es esencial para trabajar con datos.Estadísticas y probabilidad:La comprensión de conceptos estadísticos como la prueba de hipótesis de distribuciones de probabilidad y el análisis de regresión es necesaria para el análisis y modelado de datos.Aprendizaje automático:El conocimiento de los algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para construir modelos predictivos es crucial para la ciencia de datos.Disputa de datos:La capacidad de organizar y manipular de forma limpia grandes conjuntos de datos es una habilidad importante para la preparación de datos.Visualización de datos: la capacidad de crear visualizaciones claras y efectivas de datos es importante para comunicar conocimientos y hallazgos a otros.Habilidades de comunicación:Ser capaz de explicar conceptos de datos complejos a partes interesadas no técnicas es fundamental para la ciencia de datos.

Conocimiento del dominio: comprender el contexto industrial o empresarial específico en el que se analizan los datos es importante para interpretar y aplicar los conocimientos generados.

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