10 habilidades que necesitas para convertirte en científico de datos

Las capacidades técnicas y no técnicas que se valoran entre los profesionales en data science.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es el estudio que aborda el manejo de grandes volúmenes de información, con el propósito principal de descubrir patrones y extraer valor.

Esta disciplina (a la que también encontrarás con la denominación en inglés, data science) combina habilidades de diferentes campos, incluyendo métodos científicos, estadísticas, análisis e inteligencia artificial (IA) a través de modelos de aprendizaje automático.

Los científicos de datos emplean un surtido de competencias para analizar la información y generar conocimientos prácticos.

A través de la recopilación, análisis, limpieza y agregación de datos, los profesionales del área procuran que la información sea un recurso profundamente valioso para organizaciones, instituciones y empresas.

¿Has oído decir que “los datos son el petróleo del siglo XXI”? Aunque muy repetida, esta consideración sirve para demostrar la relevancia del data science en diversos ámbitos.

¿Por qué es relevante la ciencia de datos?

Tal como señala la firma Oracle, “las empresas están sentadas sobre un tesoro de datos” pero “a menudo se almacenan en bases y ‘lagos’ en su mayoría intactos” que, tecnología mediante, podrían “generar beneficios transformadores, pero sólo si sabemos interpretarlos”.

¿Sabías que el 90% de los datos en el mundo se crearon en los últimos dos años? En función de esto, la organización y análisis de la información se comprende cuán relevante es ordenar y aprovechar ese caudal.

En resumen, si los datos son petróleo, los científicos son los ingenieros que conocen los secretos para la extracción y el uso del recurso. Siguiendo a la empresa arriba mencionada, en data science se revelan tendencias y se genera información para tomar mejores decisiones y crear procesos más innovadores.

La ciencia de datos ayuda a resolver “problemas complejos tanto en pequeñas empresas como en organizaciones multinacionales”, señala el Instituto de Tecnología Bloom.

Ciencia de datos: ¿cuáles son las habilidades necesarias?

La demanda de profesionales en data science se disparó conforme el uso de datos aumentó exponencialmente en casi todos los campos. De acuerdo a BloomTech, el salario medio de un científico de datos en Estados Unidos supera los 100.000 dólares (dato de 2022).

Como hemos visto, la especialidad es multidisciplinaria y además es requerida en sectores diversos. Por eso, para ser un científico de datos exitoso es preciso adquirir habilidades múltiples para adaptarse y progresar en esta profesión clave.

Habilidades técnicas

1. Inteligencia artificial, aprendizaje automático y deep learning

La ciencia de datos es una ramificación de la inteligencia artificial.

Se estima que cada día se producen más de 2,5 quintillones de bytes en datos. Es imposible gestionarlos únicamente con capacidades humanas y aquí entran en juego una serie de habilidades técnicas vinculadas a la IA.

Aprendizaje automático: Permite que computadoras resuelvan problemas y analicen datos, sin una programación explícita. Trabajan con redes neuronales que aprenden a medida que adquieren experiencia. Son clave los modelos predictivos que, en base a información disponible arrojan probabilidades futuras.

Deep learning: El aprendizaje profundo es un modelo que emula los procesos del cerebro humano. Un ejemplo del área son los sistemas de conducción autónoma. Para funcionar sin una supervisión directa se requiere un gran volumen de datos y entrenamiento.

Visión por computadora: La visión artificial imita a la humana. También funciona con datos, en este caso visuales. En data science, los conocimientos acerca de esta especialidad son valorados conforme crecen las bases con información captada por cámaras y teléfonos.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL): Se enfoca en enseñar a las máquinas a comprender el texto y el habla, de forma similar a como lo hacemos los seres humanos. Los asistentes virtuales y los softwares que convierten voces en texto son ejemplos asequibles de esta tecnología. En ciencia de datos, PNL es especialmente útil, por caso, para extraer grandes volúmenes de información de las redes sociales.

2. La escritura de código y los lenguajes de programación

La programación es una habilidad relevante en ciencia de datos. Escribir código en forma eficaz permite:

Trabajar en forma directa con los programas que se usan para visualizar, analizar y procesar datos.

Desarrollar algoritmos o programas para analizar datos.

Recopilar datos a través de APIs.

Siendo que los científicos de datos se mueven entre códigos, entender el funcionamiento de esos sistemas es must en el sector.

Existen diferentes lenguajes de programación que se usan en ciencia de datos. Se destaca Python, cuya popularidad se debe a su simple sintaxis y a su versatilidad.

Además es escalable: pueden usarlo principiantes y también es útil en proyectos complejos. La mayoría de los científicos de datos posee conocimientos en Python.

3. Conocimientos en SQL y bases de datos

SQL es la sigla de “lenguaje de consulta estructurado”. Se usa para manejar para la creación y manipulación de datos dentro de bases relacionales.

Siendo que los científicos de datos habitualmente trabajan con grandes conjuntos de datos que se extraen de bases, esta es una habilidad esencial.

En ¿Qué son las bases de datos relacionales? puedes conocer más acerca de estos conjuntos de información que favorecen la gestión y el análisis, además de las diferencias con las bases no relacionales (NoSQL).

4. Capacidades matemáticas y estadísticas

Una habilidad clave en ciencia de datos es el uso de pensamiento estadístico para identificar patrones y relaciones relevantes.

Entre los profesionales de data science se hace referencia a la capacidad extraer del ruido las señales importantes. Es decir, trabajar con grandes bases e identificar en ellas los datos valiosos, además de las relaciones.

Los modelos matemáticos y estadísticos se aplican y amplían con el propósito de aplicar un pensamiento crítico sobre los datos, además de trazan las preguntas que éstos pueden o no pueden responder.

5. Destreza para preparar los datos y analizarlos

Entre las habilidades técnicas de un data scientist también se valora la capacidad de preparar y mostrar los datos del mejor modo posible.

Esto permite que el examen de la información cumpla su propósito primario: mejorar la toma de decisiones y la resolución de problemas.

En este terreno emerge Tableau, un software que es referencia en su categoría que se emplea para visualizar y analizar datos en profundidad. Permite filtrar información, compararla y conectar variables, entre otras funciones.

En ¿Qué es Tableau? Características, ventajas y por qué aprender a visualizar datos con este programa puedes conocer más sobre esta solución, también valorada en data science.

Habilidades no técnicas

La ciencia de datos requiere una serie de conocimientos de carácter técnico, que como hemos visto hasta aquí se vinculan al uso de programas, entornos y lenguajes de programación. Además, se aprecian habilidades que no son técnicas y que, en tanto, no requieren una certificación formal.

En otras palabras, se trata de las habilidades blandas de un científico de datos. Las que siguen son algunas de las más apreciadas en el currículo de un especialista en el área.

6. Eficiencia en la comunicación

La ciencia de datos es relevante en diversos ámbitos industriales, en negocios y organizaciones, tal como señalamos anteriormente. En esa línea, es una especialidad que no se restringe al ámbito científico o académico y que implica interacción con diversas áreas.

Por eso la comunicación es una habilidad clave para aquellos que se dedican a la ciencia de datos.

Es ventajoso porque permite:

Explicar qué significan los conocimientos que se extraen de los datos.

Comunicar la información en términos concretos y relevantes para las partes interesadas.

Transmitir los pasos de la investigación y las conclusiones.

En resumen, la buena comunicación es una suerte de “traductor”. Ayuda a que la ciencia de datos sea accesible más allá de la jerga profesional, para muchos opaca.

7. Pensamiento crítico

En ciencia de datos, permite formular las preguntas adecuadas y entender cómo se relacionan las respuestas obtenidas con los objetivos de la investigación.

El pensamiento crítico es una habilidad que se valora en todas las ocupaciones, y en este caso propicia plena objetividad y buen tino para que los recursos resuelvan problemas. Además, sirve para abordar estos asuntos desde diferentes perspectivas, alejadas de cualquier tipo de sesgos.

¿Existen sesgos en una ciencia que se basa en datos? Un interesante documental realizado por la científica informática Joy Buolamwini, reseñado por The Conversation, reveló que la especialidad (y sus resultados) no son necesariamente objetivos.

Coded Bias (en español “sesgo codificado”) es una de las tantas muestras de bases de datos que no ofrecen la pretendida objetividad. ¿Cómo se explica esto? La visión de los desarrolladores que crean los sistemas se replica en éstos.

8. Resolución de problemas

Uno de los propósitos principales de la ciencia de datos, sino el más, es resolver problemas.

Este objetivo se consigue a través de habilidades técnicas como las que repasamos, y también con una disposición proactiva a la identificación de oportunidades y hacia la búsqueda de soluciones.

En ocasiones, para resolver un problema es preciso tomar distancia. Al respecto, insiders señalan que los científicos de datos a veces trabajan como lo hace un detective, que analiza los métodos más eficientes para conseguir las respuestas que busca.

9. Conocimiento de los negocios

El trabajo de los profesionales en ciencia de datos tiene dos bases principales:

Una se relaciona a los aspectos más técnicos de la disciplina.

La otra, requiere que el data scientist conozca los detalles del negocio u organización para la que trabaja.

Por eso, los científicos de datos también necesitan comprender las necesidades de aquellos que solicitan sus servicios. En ese camino, se valora el conocimiento de los negocios, de las estructuras en las organizaciones, y de los diversos sectores.

En otras palabras, un experto del área eficiente no sólo sabe de código, de inteligencia artificial y de bases de datos: también muestra versatilidad y flexibilidad, para adaptarse a los ámbitos a los que se vinculan los datos con los que trabaja.

10. El valor de la curiosidad

Una mente curiosa va más allá de los números y de las estadísticas, que en forma aislada resultan “frías”.

La curiosidad propicia valores como la profundización, el pensamiento creativo y la búsqueda constante de mejoras.

Siguiendo a BloomTech, los profesionales en data science tienen un “profundo amor por los datos y por encontrar respuestas a las preguntas”. En ese terreno tan cambiante como desafiante, “fomentar la curiosidad y el amor por la información es esencial para mantener la motivación (…) inspirándolos a mirar más allá de los resultados y suposiciones iniciales para obtener mejores conocimientos”.

¿Cómo convertirme en científico de datos?

Los científicos de datos usan “muchos sombreros”. Como hemos visto a lo largo de este artículo, organizan información con habilidades informáticas, matemáticas y estadísticas, además de con una serie de capacidades que no son estrictamente técnicas.

Para dedicarse a la ciencia de datos son valorados los conocimientos en programación (ya hemos mencionado la importancia de Python), además de cursos y talleres especializados en el área que abordan diferentes ramas de la inteligencia artificial.

Tal como señalamos, también son relevantes los conocimientos generales en administración de negocios y organizaciones, para que la buena gestión de los datos conduzca a la resolución de problemas reales en diferentes industrias.