¿Qué es un científico de datos? Los científicos de datos, en general, trabajan con grandes cantidades de datos y utilizan sus habilidades y conocimientos de aprendizaje automático para ayudar a las organizaciones a crear las soluciones y decisiones adecuadas y adecuadas. Estos profesionales de los datos tienen habilidades técnicas y experiencia en la entrega de soluciones útiles en múltiples industrias, como la atención médica y las finanzas. En las organizaciones, los científicos de datos no solo siempre hablan de cosas técnicas a profesionales expertos en tecnología, sino que también son buenos para comunicarse con miembros del equipo que no son técnicos. En pocas palabras, estos profesionales se aseguran de que todos los miembros del equipo comprendan su idea en papel o su proyecto en mano. Para mantenerse al día con estas cosas, definitivamente necesitan aprender los cambios nuevos y más recientes en la industria. ## ¿Por qué debería convertirse en científico de datos? Si está considerando convertirse en científico de datos, primero debe tomarse un tiempo para comprender esta trayectoria profesional. Los científicos de datos, por ejemplo, son matemáticos, científicos informáticos y estrategas comerciales a la vez. Tener estos complejos conjuntos de habilidades significa que los científicos de datos deben ser tanto técnicamente competentes como expertos en negocios. Es por eso que convertirse en científico de datos es una excelente opción profesional, ya que esta experiencia tiene una gran demanda. Ahora, volviendo al tema, un científico de datos es un profesional que se enfoca principalmente en encontrar conocimiento profundo a través del análisis e inferencia de datos, y para tener éxito en este campo, debe poseer tanto conocimientos estadísticos como habilidades informáticas para resolver problemas complejos. En este campo, aprenderá a utilizar técnicas matemáticas y algorítmicas para resolver los problemas comerciales más difíciles y analíticamente complejos. Además, comprenderá los métodos para analizar datos sin procesar para descubrir conocimientos ocultos. En esencia, la ciencia de datos trata sobre desarrollar capacidades de decisión sólidas a través de un análisis preciso e impulsado por minucias. Como científico de datos, debe presentar sus hallazgos a su gerente, colegas e incluso clientes que pueden o pueden necesitar ayuda para comprender la terminología estadística compleja. Para esto, también debe poseer excelentes habilidades de comunicación verbal, escrita y visual. Como científico de datos, puede disfrutar de los siguientes beneficios: * Hay muchas oportunidades laborales en diferentes industrias para que usted elija. * El salario y los beneficios que reciba serán competitivos. * Te dará una sensación de logro y una alta satisfacción laboral. * En su organización, contribuirá a importantes proyectos de investigación y desarrollo. ## ¿Cómo convertirse en científico de datos? Un científico de datos es un profesional analítico que utiliza diversas habilidades y programas para recopilar y "limpiar" grandes bases de datos para beneficiar el crecimiento y las necesidades de una empresa. Estos profesionales realizan la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos en diferentes conjuntos de datos y presentan los resultados de forma clara y visual. Además, los científicos de datos ayudan a la empresa a encontrar conjuntos de datos valiosos y automatizan los procesos de recopilación. Utilizan los datos para predecir tendencias y riesgos futuros y sugieren mejorar el rendimiento de la empresa. Si desea convertirse en un científico de datos, puede seguir los pasos que han tomado la mayoría de los científicos de datos: * Tener una licenciatura en un campo relacionado, como informática o estadística, ya que la mayoría de las empresas lo requieren para un puesto de científico de datos. * Tener de 2 a 4 años de experiencia en campos relacionados, que es el requisito típico para los trabajos de científico de datos. * Comience su carrera como asistente de investigación, analista de datos o pasante, ya que estos son algunos de los títulos laborales comunes antes de convertirse en científico de datos. * Tener habilidades blandas como pensamiento lógico, habilidades matemáticas y orientación al detalle, ya que los gerentes de contratación buscan esto en un científico de datos. * Necesita realizar de 6 a 12 meses de capacitación laboral para convertirse en un científico de datos, ya que esta es la duración promedio de la capacitación. * Obtenga la certificación de científico de datos como Associate - Data Science Version 2.0 para aumentar su potencial de ganancias. ## ¿Qué hacen los científicos de datos? Como aprendimos anteriormente, un científico de datos es un profesional técnico certificado o experimentado que usa información de varias fuentes para descubrir patrones ocultos y conocimientos que pueden darle a la empresa una ventaja sobre sus competidores. Estos profesionales de primera línea también aplican sus habilidades y conocimientos a diferentes dominios, como fabricación, atención médica, educación y finanzas. Como científico de datos, tendrá las siguientes responsabilidades: * Administrar y actualizar la base de datos y los registros de CRM regionales para clientes, vendedores y proveedores. * Configurar y ejecutar el sistema ERP JobScope para un entorno de diseño y fabricación que produce productos personalizados o estándar. * Lideró el análisis en SAS para combinar datos de mortalidad de diferentes fuentes utilizando métodos de metaanálisis. * Implementar un método para ajustar un modelo de regresión logística regularizado en Scala utilizando descenso de gradiente estocástico proximal con una búsqueda de línea. * Probar el rendimiento de un modelo de regresión lineal de datos utilizando sci-kit-learn y validación cruzada. * Desarrollar visualización estadística basada en Python para mostrar información a partir de datos difusos de redes sociales. * Realizar perfiles y análisis de datos, desarrollar indicadores/métricas, realizar análisis de tendencias y evaluar herramientas de análisis avanzadas. * Actuar como asesor interno clave en modelado estadístico, aprendizaje automático, validación de datos, visualización de datos y procesos de inteligencia empresarial. * Implementar programas de informes clínicos utilizados por equipos clínicos y de gestión de datos para ayudar con la visualización y los informes de datos. * Limpiar datos utilizando numpy y pandas. * Trabajar dentro del equipo MDM de la empresa. * Ayudar a los estudiantes a aprender química, biología y matemáticas. * Tener experiencia en el mantenimiento del clúster en AWS EMR. * Soporte de pila para GPU, utilizado para modelos TensorFlow. * Trabajar en EMR para analizar datos en depósitos S3. ## Habilidades técnicas y no técnicas importantes necesarias para convertirse en un científico de datos Habilidades técnicas Python: Desarrollar modelos de categorización en Python para detectar la pérdida de clientes y métricas para identificar a los clientes antes de la interrupción para una mejor retención. Ciencia de datos: Proporcionar servicios de consultoría en ciencia de datos y análisis estadístico, desarrollo y diseño de bases de datos y aprendizaje automático (clasificación, regresión, etc.). Visualización: Implementar programas de informes clínicos utilizados por equipos clínicos y de gestión de datos para ayudar en la visualización y los informes de datos. Java: Mejorar la eficiencia computacional del algoritmo 1-bucket-theta en Java eliminando datos de entrada innecesarios en el filtro. Hadoop: Analizar los picos de volumen de tráfico de Wikipedia utilizando R y Hadoop para descubrir correlaciones interesantes con eventos noticiosos. Tableau: Diseñar libros de trabajo y paneles de Tableau visualmente ricos e intuitivamente interactivos para la toma de decisiones ejecutivas. Otras habilidades blandas Pensamiento lógico: El pensamiento lógico es una habilidad blanda crucial para los científicos de datos. Esta habilidad es esencial porque los algoritmos informáticos dependen de la lógica para funcionar de manera eficaz. Habilidades matemáticas: Otra habilidad blanda vital para los científicos de datos es el dominio de las matemáticas. Esta habilidad es muy valorada porque los científicos de investigación informática y de la información deben tener conocimientos avanzados de matemáticas y otros temas técnicos que son críticos en la informática. Orientado a los detalles: Los científicos de datos también son conocidos por su atención al detalle, lo cual es fundamental para sus funciones. Esta habilidad es esencial porque los científicos de investigación informática y de la información deben prestar mucha atención a su trabajo, ya que un pequeño error de programación puede hacer que todo un proyecto fracase. Habilidades analíticas: Las habilidades analíticas suelen ser necesarias para las responsabilidades de los científicos de datos. Esta habilidad es necesaria porque los científicos de investigación informática y de la información deben ser organizados en su pensamiento y analizar los resultados de su investigación para formular conclusiones. Habilidades de comunicación: Las habilidades de comunicación se encuentran comúnmente en las descripciones de puestos y son esenciales para lo que hacen los científicos de datos. Las responsabilidades de los científicos de datos dependen de esta habilidad porque los científicos de investigación informática y de la información deben comunicarse bien con los programadores y gerentes y ser capaces de explicar claramente sus conclusiones a las personas que tienen una formación técnica. ## ¿Cuál es el salario promedio de un científico de datos? Los científicos de datos ganan un salario promedio de $106,104 en los Estados Unidos por año. El rango salarial típico para esta profesión es entre $75,000 y $148,000 anuales. Por hora, los científicos de datos ganan un promedio de $51.01 por hora. ## ¿Cuáles son las mejores certificaciones de científicos de datos? Actualmente, el trabajo de científico de datos es uno de los trabajos más demandados en la industria de TI. Las empresas buscan profesionales de datos que les ayuden a comprender los datos que recopilan. Para ingresar a este campo lucrativo o para diferenciarse del resto, deberá obtener la mejor certificación de científico de datos. Estas son las certificaciones de científico de datos más valiosas que puede considerar obtener en 2023: ### 1. Certified Analytics Professional (CAP) La certificación Certified Analytics Professional (CAP) es una credencial independiente del proveedor. La certificación CAP demuestra sus habilidades y conocimientos en el uso de datos para transformar datos complejos en información y acciones fructíferas, que es el núcleo de lo que hacen los científicos de datos. Estos profesionales pueden analizar datos, sacar conclusiones lógicas y comunicar sus hallazgos e implicaciones a los clientes relevantes. Para tomar los exámenes CAP o aCAP de nivel asociado, debe postularse y cumplir con algunos criterios específicos basados en su educación y experiencia. Para el examen de certificación Certified Analytics Professional (CAP), necesita al menos tres años de experiencia laboral relacionada si tiene una maestría en un campo relacionado, cinco años de experiencia laboral relacionada si tiene una licenciatura en un campo relacionado o siete años de experiencia laboral relacionada si tiene cualquier título que no esté relacionado con la analítica. Para el examen de CPA, necesita una maestría y menos de tres años de experiencia laboral relacionada en datos o analítica. ### 2. Open Certified Data Scientist (Open CDS) El Programa de Certificación Profesional de Open Group para la certificación Data Scientist Professional (Open CDS) se basa en su experiencia y no requiere cursos de capacitación formal ni exámenes. Comenzará en el nivel uno como Científico de Datos Certificado. Puedes avanzar al nivel dos, donde te convertirás en un Científico de Datos Certificado Maestro, y finalmente, puedes alcanzar el tercer nivel para convertirte en un Científico de Datos Certificado Distinguido. Para obtener la certificación Open Certified Data Scientist (Open CDS), debes seguir un proceso de tres pasos, que incluye solicitar la certificación, completar el formulario de solicitud de experiencia y pasar por una revisión de la junta. ### 3. Certificado Profesional en Ciencia de Datos de IBM El Certificado Profesional en Ciencia de Datos de IBM es una serie de nueve cursos en línea sobre temas de ciencia de datos, como herramientas de código abierto, metodología de ciencia de datos, Python, bases de datos y SQL, análisis de datos, visualización de datos, aprendizaje automático y un proyecto final de ciencia de datos aplicada. El Certificado Profesional en Ciencia de Datos de IBM se ofrece a través de Coursera, y puedes establecer tu propio ritmo y horario. El Certificado Profesional en Ciencia de Datos de IBM demora aproximadamente tres meses en promedio para finalizar los cursos, pero puedes tomarte más o menos tiempo como desees. El curso también incluye proyectos prácticos que te ayudan a construir un portafolio que demuestre tus habilidades en ciencia de datos a empleadores potenciales. ### 4. Certificación Cloudera Data Platform Generalist Cloudera ha reemplazado sus certificaciones Cloudera Certified Professional (CCP) y Cloudera Certified Associate (CCA) con la nueva certificación Cloudera Data Platform (CDP) Generalist, que evalúa tus habilidades con la plataforma. El nuevo examen cubre temas generales de la plataforma y es relevante para múltiples roles, como administrador, desarrollador, analista de datos, ingeniero de datos, científico de datos y arquitecto de sistemas. El examen de certificación Cloudera Data Platform Generalist tiene 60 preguntas y tienes 90 minutos para responderlas. ### 5. Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals La certificación Azure AI Fundamentals de Microsoft demuestra tu comprensión de los conceptos de aprendizaje automático e inteligencia artificial y su aplicación a los servicios de Microsoft Azure. La certificación Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals es un examen de fundamentos, por lo que no necesitas mucha experiencia para aprobarlo. Este examen de certificación es un buen punto de partida si eres nuevo en IA o IA en Azure y quieres mostrar tus habilidades y conocimientos a los empleadores. ### 6. Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate La certificación Azure Data Scientist Associate de Microsoft pone a prueba tu capacidad para usar el aprendizaje automático para crear y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en Azure. Debes saber cómo diseñar e implementar ML, soluciones de IA, NLP, visión artificial y análisis predictivo. También tendrás que ser competente en la implementación y administración de recursos, la administración de identidades y gobernanza, la implementación y administración de almacenamiento, y la configuración y administración de redes virtuales. ### 7. Data Science Council of America (DASCA) Senior Data Scientist (SDS) El programa de certificación de Data Science Council of America (DASCA) Senior Data Scientist (SDS) está diseñado para profesionales con al menos cinco años de experiencia en investigación y análisis. Para tomar este examen de certificación, los candidatos deben tener habilidades en bases de datos, hojas de cálculo, análisis estadístico, SPSS/SAS, R, métodos cuantitativos y los conceptos básicos de programación orientada a objetos y RDBMS. El programa tiene cinco pistas que se adaptan a diferentes candidatos; cada pista tiene diferentes requisitos de nivel de grado, experiencia laboral y requisitos previos para postularse. Necesitará un mínimo de una licenciatura y más de cinco años de experiencia en ciencia de datos para calificar para cada pista. Por el contrario, algunas pistas requieren una maestría o certificaciones previas. ### 8. Data Science Council of America (DASCA) Principal Data Scientist (PDS) Si tiene 10 o más años de experiencia en big data, puede solicitar la certificación Principal Data Scientist (PDS) del Data Science Council of America (DASCA). La certificación Principal Data Scientist (PDS) del Data Science Council of America (DASCA) tiene tres pistas para diferentes roles de ciencia de datos. El examen prueba su conocimiento de temas fundamentales y avanzados de ciencia de datos, como las mejores prácticas de big data, estrategias comerciales basadas en datos, soporte organizacional para datos, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, modelado académico y más. El examen de Data Science Council of America (DASCA) Principal Data Scientist (PDS) es ideal para líderes y profesionales de la ciencia de datos experimentados y exitosos. ### 9. SAS Certified AI and Machine Learning Professional Si quieres demostrar tu competencia en el uso de herramientas de código abierto para extraer información de los datos con IA y análisis, puedes obtener la certificación AI and Machine Learning Professional de SAS. Esta certificación requiere que apruebes varios exámenes que ponen a prueba tus conocimientos de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión artificial y previsión y optimización de modelos. Tendrás que completar los exámenes SAS Certified Specialist en Machine Learning, Forecasting and Optimization, y Natural Language Processing and Computer Vision para obtener la credencial profesional de IA y aprendizaje automático. ### 10. SAS Certified Advanced Analytics Professional Using SAS 9 La credencial SAS Certified Advanced Analytics Professional Using SAS 9 demuestra tu capacidad para analizar big data utilizando varias técnicas de análisis estadístico y modelado predictivo. Necesitarás habilidades en aprendizaje automático y técnicas de modelado predictivo, incluida la forma de aplicarlas a conjuntos de datos grandes, distribuidos y en memoria. También debes tener habilidades en detección de patrones, experimentación en técnicas de optimización empresarial y previsión de series temporales. Esta certificación requiere aprobar tres exámenes: Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 7, 13, or 14; SAS Advanced Predictive Modeling; y SAS Text Analytics, Time Series, Experimentation, and Optimization. ### 11. Científico de datos certificado por SAS Para convertirse en un científico de datos certificado por SAS, debe dominar otras dos certificaciones de datos de SAS. Estas certificaciones le enseñan a programar, gestionar y mejorar datos, transformar, acceder y manipular datos, y utilizar herramientas de visualización de datos populares. Después de completar las certificaciones Big Data Professional y Advance Analytics Professional, que requieren 18 cursos y cinco exámenes, puede obtener su designación de SAS Certified Data Scientist. ## La última palabra Los datos son la columna vertebral de las estrategias comerciales modernas. Creamos y consumimos enormes cantidades de datos en diversas formas y formatos a diario. Un informe reciente dice que generamos más de 2,5 quintillones de bytes de datos todos los días, y este número solo crecerá. Eso significa que cada segundo, cada persona produce alrededor de 1,7 MB de datos. Esto muestra cuánta ciencia de datos se necesita para dar sentido a estos datos masivos y desordenados. La ciencia de datos nos ayuda a transformar datos complejos y no estructurados en datos claros y útiles mediante el uso de profesionales altamente capacitados llamados científicos de datos. Si está buscando un centro de examen proxy confiable para tomar el examen de certificación de científico de datos, ha llegado al lugar correcto. CBT Proxy ha estado ahí durante más de una década, ayudando a los profesionales de TI a lograr sus objetivos de certificación deseados. Para obtener más información sobre los exámenes de científicos de datos, haga clic en los botones de chat y uno de nuestros consultores se comunicará con usted en breve.
