Como aspirante a científico de datos dispuesto a comenzar su carrera, es muy importante tener un conocimiento previo de los conceptos relacionados con la ciencia de datos y también se deben cumplir otros requisitos previos. La mayoría de los científicos de datos no logran ubicarse en buenas empresas debido a la falta de estos requisitos previos y luego sufren depresión y ansiedad.
Como científico de datos, usted es la columna vertebral de cualquier trabajo orientado a datos y debe poder diagnosticar el tipo correcto de problemas que sufren los datos, independientemente de cualquier tipo de complejidad en los datos. La forma en que piensa lo mismo se refleja en su trabajo, por lo que debe tener mucho cuidado al manejar casos del mundo real.
Actualmente, la ciencia de datos es el tema más candente y las empresas están invirtiendo grandes cantidades de dinero en datos, por lo que la empleabilidad de este sector es enorme siempre que tenga las habilidades necesarias. Entonces, hoy discutiré las 3 habilidades principales que se necesitan para convertirse en un científico de datos exitoso según mi punto de vista. Entonces empecemos:
3 habilidades requeridas
- Habilidades técnicas: Esta es la primera y más importante habilidad requerida para convertirse en un buen científico de datos. Por habilidades técnicas me refiero a tener habilidades de codificación con muchos de los principales lenguajes de programación como R, Python, Scala, etc., tener habilidades matemáticas y estadísticas que son una comprensión profunda de varios términos estadísticos como regresión, distribuciones, muestreo, etc., tener el conocimiento de múltiples herramientas de visualización de datos como Tableau, PowerBI, etc., tener conocimiento de sistemas de gestión de bases de datos relacionales y no relacionales como MongoDB, MySQL, PostgreSQL, etc. Con todas estas habilidades en su gatito, probablemente pueda decir que es un buen científico de datos y puede postularse en empresas de primer nivel. Estas habilidades son la clave para aterrizar en estas empresas porque cuando hablamos de datos, las estadísticas y la codificación son imprescindibles.
- Habilidades de comprensión de datos: Esta es una de las habilidades más importantes que todo científico de datos debe poseer si quiere un buen salario junto con beneficios adicionales. Para un científico de datos, los datos son su Dios y les ayudan a ganarse el pan y la mantequilla de cada día. Por lo tanto, las habilidades de manejo de datos deben estar allí dentro de él / ella. Por manejo de datos, me refiero a que él/ella debe ser capaz de comprender las respuestas subyacentes dentro de los datos y debe ser capaz de detectar todos los puntos posibles de los datos que son de suma importancia. Las habilidades de comprensión de datos también se pueden extender a las habilidades de ingeniería de características porque en la ingeniería de características un científico de datos intenta recopilar las características importantes que se requieren y descuidar las no deseadas. Además, un científico de datos debe ser tan eficiente que pueda explicar los datos en forma de una historia para ayudar al público objetivo a comprender el significado de la misma.
- Buenas habilidades de liderazgo y solucionador de problemas: Como científico de datos, debe tener la confianza suficiente con respecto a su trabajo y debe mantenerse siempre motivado y exploratorio. Como sabemos, el campo de la ciencia de datos es muy amplio y cuanto más nos sumergimos en él, más conocemos muchas cosas importantes. Entonces, siendo un científico de datos, debes intentar explorar cosas y no quedarte estancado. Debe tener buenas habilidades para resolver problemas porque estas habilidades ayudan a desarrollar cualidades de liderazgo. Las empresas siempre contratan a aquellos candidatos que son lo suficientemente inteligentes para hacer frente a cualquier tipo de situación en lugar de contratar solo a los que tienen un alto nivel educativo. Sí, la educación es una parte integral para conseguir un trabajo, pero no es lo único que uno debe poseer. Debe ser autodirigido hacia su trabajo y siempre debe pensar fuera de la caja para crear algo innovador. Estas cualidades lo ayudarán a ubicarse en las empresas de primer nivel.
Conclusión
Al final, me gustaría concluir que intente aprender la intuición profunda detrás de cada concepto que ayuda en el análisis de datos y luego implementar lo mismo en el mundo real. Además, tenga estas 3 cosas a mano, ya que lo ayudarán a crear maravillas en el campo de la ciencia de datos.
