habilidades obligatorias para ser un buen científico de datos

10-Feb-2022

Uno no necesita tener un talento innato para ser un científico de datos exitoso. Sin embargo, se necesitan algunas habilidades para tener éxito en la ciencia de datos. Todas esas habilidades clave pueden ser conocidas por cualquier persona con la formación y la práctica adecuadas. En este artículo, conocerá las habilidades importantes, por qué se consideran habilidades importantes para un científico de datos. Además, cómo se pueden requerir esas habilidades.

Pensamiento crítico

Los científicos de datos deberían desarrollar el hábito del pensamiento crítico. Se beneficia en una mejor comprensión de los problemas. A menos que los problemas se entiendan al nivel más duro, la solución no puede ser buena. El pensamiento crítico se beneficia al analizar las diferentes opciones y también al elegir la correcta.

Codificación

Las habilidades de codificación son importantes para un científico de datos, ya que se necesitan ojos para un artista. Todo lo que haría un científico de datos necesitaba habilidades de codificación. Desde leer datos de muchas fuentes, realizar análisis exploratorios de los datos, construir modelos y evaluarlos.

Matemáticas

Las matemáticas son otra habilidad importante que se necesita para los científicos de datos. Estará bien que no sean conscientes de algunos de los conceptos matemáticos mientras aprenden ciencia de datos. No será posible sobresalir como científico de datos sin obtener los conceptos matemáticos.

Colaboración

Un científico de datos no puede actuar de forma aislada. Un científico de datos debe colaborar con muchas personas para garantizar el éxito del proyecto. Incluso hoy en día, muchos proyectos de ciencia de datos fracasan. La razón principal de la mayoría de los fracasos es la falta de comprensión y colaboración entre los equipos.

Comunicación y narración

Cantidad de esfuerzo invertido en el proyecto.
Precisión del modelo final de la aprendizaje automáticos implementado en la producción
Perspectivas identificadas a partir del análisis exploratorio

Todo esto es inútil si las soluciones no se comunican bien a las partes interesadas. Los problemas y las soluciones involucradas en la ciencia de datos son generalmente mucho más complejos. Es importante simplificarlos antes de comunicarse al negocio. El uso del enfoque de narración de historias en la comunicación ayuda mucho.

Habilidades de liderazgo: es bueno tenerlas

Por último, pero no menos importante, están las habilidades de liderazgo. La mayoría de la organizacion tienen que un pequeño equipo de ciencia de la datos y generalmente trabajan en diferentes conjuntos de problemas. Es muy común que un científico de datos se vea atraído por diferentes reuniones y por cuestionamientos Adhoc. Es trabajo del científico de datos decidir cuándo decir sí y cuándo decir no. Es muy importante establecer las prioridades correctamente.

Además, lo científico de datos deben tener que un procesos de pensamientos claro y deben tener que capacidad de visualizar el resultado. Muchas de la veces habrá muchas presións por parte de lo equipo comerciales para acelerar el análisis.

Conclusión: la habilidades de ciencia de datos es un término amplio que incorpora análisis de datos, minería de datos, inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y una serie de otros campos relacionados. La ciencia de datos es, sin lugar a dudas, uno de los campos de más rápido crecimiento en términos de posibilidades de carrera y salario.

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