Cómo convertirse en científico de datos en 8 pasos

La ciencia de datos está ahora mismo en todas partes. Una tras otra, las empresas de todo el mundo recurren a la ciencia de datos para resolver los problemas más diversos. Esta situación ha colocado a los científicos de datos en una posición ventajosa en cuanto a empleo y remuneración.

Naturalmente, mucha gente se está interesando en aprender cómo convertirse en un científico de datos. Si estás leyendo este artículo, puede que seas una de esas personas. Aquí te mostraremos todo lo que necesitas saber para convertirte en un científico de datos, incluida una forma eficaz y atractiva de aprender lo que necesitas para iniciarte en el mundo de la ciencia de datos. Hemos seleccionado el rol de científico de datos de nuestra lista de las mejores carreras de análisis, y puedes encontrar otras funciones en nuestro artículo completo. 

¿Qué hace un científico de datos? 

Tenemos un artículo entero dedicado a entender la ciencia de datos. Allí exploramos el papel que puede desempeñar un científico de datos. Esencialmente, los científicos de datos trabajan para comprender y analizar los datos en profundidad con el fin de proporcionar perspectivas procesables. 

En un entorno empresarial, trabajan en varios equipos para sentar las bases de un análisis sólido. Esto significa desarrollar estrategias para captar, reunir y depurar datos de diversas fuentes. Tras organizar y explorar estos datos, pueden construir soluciones y comunicar sus conclusiones a la empresa en general. 

Los científicos de datos suelen trabajar con otros profesionales, como ingenieros de datos, analistas, arquitectos informáticos, desarrolladores de aplicaciones y partes interesadas del negocio.

Analista de datos vs Científico de datos: ¿Cuál es la diferencia?

Tenemos una guía completa que compara analistas de datos y científicos de datos. Sin embargo, en resumen, aunque ambas funciones trabajan con datos, difieren en su alcance y responsabilidad:

• Analistas de datos. Suelen trabajar en la interpretación de los datos existentes para proporcionar perspectivas procesables. Pueden utilizar modelos y herramientas más sencillos.
• Científicos de datos. Asume un papel más amplio, formulando a menudo las preguntas que necesitan respuesta. Utilizan herramientas y modelos avanzados, incluidos algoritmos de machine learning, para obtener información.

¿Por qué convertirse en científico de datos? 

Hay muchas razones por las que alguien puede elegir seguir una carrera en ciencia de datos. Es un sector que puede ser inmensamente gratificante, ya que proporciona un entorno intelectualmente estimulante y desafiante. Los científicos de datos deben mantenerse a la vanguardia de las últimas tendencias y desarrollos tecnológicos, trabajando en un entorno a menudo dinámico. 

Por tanto, si eres intelectualmente curioso, tienes una mente analítica y te encanta trabajar con datos y tecnología, convertirte en científico de datos podría ser para ti. 

Además, hay muchas oportunidades para científicos de datos con talento en el mercado laboral. Los datos de statista muestran que se espera que el tamaño del mercado de big data crezca significativamente en los próximos años, con un valor previsto de 103 000 millones de dólares en 2027, frente a los 70 000 millones de 2022. 

Del mismo modo, la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. prevé un aumento del 36 % de los puestos de trabajo en el sector de la ciencia de datos entre 2021 y 2031, muy por encima de la media nacional del 4 %. 

Este crecimiento se refleja en la popularidad de las carreras de ciencias de datos, con organizaciones como U.S. News & World Report clasificando al científico de datos como el 3er mejor trabajo en tecnología, el 6º mejor en trabajos STEM y el 6º mejor trabajo en general. Asimismo, Glassdoor lo clasifica como el 3er mejor trabajo de Estados Unidos para 2022. 

Si aún no estás convencido de por qué deberías pensar en esta carrera, el salario medio de los científicos de datos podría ser atractivo. Con un salario medio de 102 000 dólares al año, está claro que la demanda de científicos de datos se satisface con un generoso paquete salarial. 

¿Qué cualificaciones necesitan los científicos de datos?

Existe cierto debate sobre si es necesaria una titulación para que alguien se convierta en científico de datos. Muchos profesionales han accedido al sector por otras vías, pero una titulación universitaria puede ser ciertamente beneficiosa. 

La mayoría de los programas y puestos de trabajo para titulados buscan personas con cualificaciones en campos como la informática, la ciencia de datos, las matemáticas, la estadística, la ingeniería e incluso la física. Sin embargo, algunos planes formarán a cualquier persona con un título para convertirse en científico de datos. 

Más adelante trataremos las habilidades exactas con más detalle, pero un conocimiento práctico de lenguajes de programación como Python, R, SQL y/o Julia puede ser útil. 

Otros descubrirán que pueden confiar en su propio aprendizaje autodirigido, adquiriendo las habilidades y la experiencia necesarias en su propio tiempo e impresionando a los empresarios en la fase de entrevistas. Por ejemplo, nuestro programa de científico de datos con Python puede ayudarte a aprender todas las habilidades necesarias para iniciar una carrera en la ciencia de datos. 

También puedes certificarte como científico de datos con DataCamp y demostrar tus conocimientos de ciencia de datos a posibles empleadores. 

¿Qué habilidades necesitan los científicos de datos? 

Hemos tratado las 15 principales habilidades de los científicos de datos con más detalle en otro artículo, así que lo resumiremos aquí. Esencialmente, para tener éxito en la ciencia de datos, necesitarás un surtido de habilidades duras y blandas. 

Habilidades duras

Estas son las habilidades técnicas que tendrás que desarrollar para convertirte en un científico de datos de pleno derecho: 

• Python
• R
• Estadística y matemáticas
• SQL y NoSQL 
• Visualización de datos
• Machine learning
• Aprendizaje profundo 
• Procesamiento del lenguaje natural 
• Big data
• Computación en nube

Habilidades blandas 

Ahora se suelen denominar "competencias de poder" o "competencias humanas", y son las competencias transversales que no son específicas de un puesto, pero que siguen siendo necesarias. Para un científico de datos, éstas incluyen 

• Comunicación 
• Storytelling 
• Pensamiento crítico 
• Perspicacia empresarial 
• Resolución de problemas 
• Trabajo en equipo 

¿Cuál es el salario medio de un científico de datos? 

Hemos tratado los salarios de la ciencia de datos en detalle en otro artículo, con un desglose de la retribución en función de diversos factores. Sin embargo, para resumir brevemente: 

• Los datos sobre el salario medio difieren según las fuentes. Por ejemplo, en EE. UU., Glassdoor da un salario medio de 117 212 $ al año, basándose en una muestra de 18 000 salarios, mientras que PayScale calcula 97 318 $ al año, basándose en 7280 perfiles salariales.
• Los directores de ciencia de datos suelen ser los que más ganan, con una horquilla salarial de 113 000 a 230 000 dólares al año. 
• Los científicos de datos y los ingenieros de datos suelen tener un salario similar, que oscila entre 82 000 y 167 000 dólares al año para los científicos y entre 76 000 y 166 000 dólares al año para los ingenieros. 
• El tamaño de la empresa importa; las empresas de más de 1.000 empleados pagan un salario medio que oscila entre 90 000 y 110 000 $ al año, frente a los 80 000 $ de las empresas medianas (de 26 a 1000 empleados) y los 60 000 $ de las pequeñas empresas y startups (de 2 a 25 miembros).

Cómo convertirse en científico de datos 

A estas alturas, es probable que estés ansioso por comenzar tu viaje para convertirte en un científico de datos. Pero, ¿por dónde empezar? A continuación, hemos destacado ocho pasos que debes seguir para convertirte en un científico de datos desde cero. 

Como ya hemos comentado, los requisitos exactos de los científicos de datos dependerán de diversos factores, pero estos son algunos de los pasos más citados: 

1. Aprende a manejar datos, visualizarlos y elaborar informes 

Mientras trabajas para convertirte en un científico de datos, a menudo te encontrarás con conjuntos de datos grandes y complejos. Para dar sentido a esta información (para ti y para los demás), tendrás que aprender a tratarla. Aquí es donde resultan útiles las habilidades en el tratamiento de datos. Aquí es donde limpiarás, organizarás y transformarás los datos brutos en un formato que puedas analizar y del que puedas sacar conclusiones. 

Hay varias herramientas que puedes utilizar para el tratamiento de datos, pero las bibliotecas como pandas en Python suelen ser la mejor opción. Para más información, puedes consultar nuestra hoja de trucos sobre el tratamiento de datos en Python con pandas. 

A la hora de presentar tus datos con impacto, tendrás que dominar la elaboración de informes y la visualización de datos. Puedes obtener más información sobre algunas de las mejores herramientas de visualización de datos que existen, ofreciéndote un abanico de opciones en función de tu objetivo final. 

2. Trabaja en tus habilidades estadísticas, matemáticas y de machine learning 

Aunque no necesitas necesariamente un título que cubra estos campos, sí necesitas un conocimiento funcional de estas áreas. En general, querrás formarte en áreas como el cálculo, el álgebra lineal y la estadística. Sin embargo, vale la pena evaluar tu intención al aprender estas cosas. 

Por ejemplo, aprender cálculo puede ayudarte a aprender a crear algoritmos de optimización para machine learning, aunque hay funciones tanto en Python como en R que pueden ocuparse del cálculo por ti. Como ejemplo concreto, comprender un tema como el descenso gradiente puede ayudarte a medir el cambio en la salida de una función cuando ajustas las entradas, lo que puede ayudar a refinar los modelos de machine learning. 

Si quieres refrescar tus conocimientos de álgebra lineal, nuestro curso de Álgebra lineal para la ciencia de datos en R puede ayudarte a trabajar con vectores y matrices, resolver ecuaciones matriciales-vectoriales, realizar análisis de valores propios/vectores propios y utilizar el análisis de componentes principales para reducir las dimensiones de los conjuntos de datos del mundo real. Todas estas áreas son útiles para las matemáticas aplicadas y la ciencia de datos. 

Del mismo modo, Modelado estadístico intermedio en R cubre algunos de los temas esenciales de la estadística del machine learning, ayudándote a progresar en áreas clave. 

3. Aprende a programar 

En nuestro artículo sobre los mejores lenguajes de programación para científicos de datos, exploramos en detalle algunos de los mejores lenguajes que deberías considerar aprender ahora mismo. Dos de las opciones más obvias para los científicos de datos son Python y R, dada su versatilidad y ubicuidad. 

Por supuesto, trabajar con datos también significa trabajar con bases de datos, por lo que SQL es otro lenguaje de programación esencial. Afortunadamente, es un lenguaje relativamente sencillo una vez que has aprendido Python y R. 

Julia es una buena opción una vez que hayas aprendido Python, R y SQL. Con Julia, obtienes un lenguaje construido desde cero para la ciencia de datos, por lo que es rápido e intuitivo.  Si empiezas a trabajar con conjuntos de datos muy grandes, puede que necesites otros lenguajes, pero hasta entonces, estos cuatro serán suficientes.

Con un lenguaje como Java, obtienes un lenguaje de código abierto conocido por su eficacia y rendimiento. Para la ciencia de datos, las máquinas virtuales Java proporcionan un marco sólido y eficiente para las herramientas populares de big data, como Hadoop, Spark y Scala. 

Otros lenguajes de programación que merece la pena aprender para la ciencia de datos con conjuntos de datos muy grandes son Scala, C/C++, JavaScript, Swift, Go, MATLAB y SAS. 

4. Comprender las bases de datos 

Hemos mencionado SQL en el tema anterior, y es un punto que vale la pena repetir. Las bases de datos relacionales permiten a los científicos de datos almacenar datos estructurados de forma rápida y eficaz. A la hora de recopilar y organizar datos, a menudo encontrarás que SQL es tu herramienta preferida en este caso. 

SQL te permite manejar datos estructurados, consultar bases de datos, manejar, preparar y experimentar con datos, y mucho más. Es más, SQL suele desplegarse junto a Python, con bibliotecas como SQLite, PostgreSQL y MySQL que te ayudan a conectar distintas fuentes de datos. 

5. Aprende a trabajar con big data  

Ya hemos mencionado brevemente el hecho de que, como científico de datos, a menudo trabajarás con grandes conjuntos de datos. En una era en la que todo y todos producen más datos que nunca, estos conjuntos de datos son cada vez más enormes, lo que dificulta su recopilación, mantenimiento y procesamiento. 

Sin embargo, a partir de estos enormes conjuntos de datos, un científico de datos experto puede extraer nuevas y detalladas perspectivas. Por tanto, aprender a utilizar plataformas en la nube como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud puede beneficiar a tu carrera como científico de datos. Del mismo modo, herramientas como Apache Spark pueden ayudar con el procesamiento de big data, el análisis y el machine learning. 

Puedes aprender los fundamentos de big data con PySpark con nuestro curso, que cubre algunos de los aspectos esenciales a la hora de tratar grandes cantidades de datos para su análisis.  

6. Adquiere experiencia, practica y conoce a otros científicos de datos 

Como en cualquier carrera, para convertirte en un científico de datos, necesitarás tanta experiencia y práctica como sea posible. Por suerte, hay muchas formas de participar en comunidades, trabajar en proyectos y desarrollar tus habilidades en ciencia de datos. 

Por ejemplo, DataCamp Workspace proporciona un bloc de notas colaborativo basado en la nube que te permite analizar datos, colaborar con otros y compartir ideas. Workspace está diseñado para que pases de aprender ciencia de datos a hacer ciencia de datos. También tiene conjuntos de datos incorporados, para que puedas empezar a analizar datos en cuestión de minutos.

También podrás aplicar tus conocimientos a diversos proyectos de ciencia de datos, lo que te permitirá resolver problemas del mundo real desde tu navegador. 

7. Haz unas prácticas o solicita un empleo 

Una vez que hayas desarrollado todas las habilidades mencionadas anteriormente, querrás empezar a aplicarlas en entornos más profesionales. Una vez que estés seguro de que tienes las habilidades de científico de datos necesarias para cumplir las expectativas de un puesto, puedes empezar a solicitar prácticas o puestos de trabajo. 

Echa un vistazo a nuestra guía completa sobre cómo solicitar puestos de trabajo en ciencia de datos y aprende a diferenciarte de los demás candidatos. Probablemente necesitarás un portafolio bastante completo que demuestre una serie de habilidades, y también tendrás que prepararte para la entrevista con el científico de datos con antelación. 

8. Sigue a la comunidad y participa en ella 

Si quieres convertirte en un científico de datos, tendrás que mantenerte al día en un sector que avanza a un ritmo vertiginoso. No hay mejor forma de mantenerse informado sobre los avances en la ciencia de datos que participando en lo que a menudo puede ser una comunidad generosa y dedicada. 

Además de redes sociales como LinkedIn, Twitter, Discord y Reddit, hay todo tipo de sitios especializados, blogs y líderes en ciencia de datos que puedes seguir. Busca a gente que esté interesada en las mismas áreas que tú, pide consejo y contribuye a los debates, e involúcrate en lo que ocurre. Y, por supuesto, echa un vistazo al Podcast de DataFramed para conocer las noticias del sector de la mano de un montón de profesionales de los datos.

Vías educativas para convertirse en científico de datos

Convertirse en un científico de datos es un viaje que puede comenzar desde diversos niveles educativos. Como ya hemos comentado, una licenciatura en ciencia de datos, informática o un campo relacionado suele ser el primer paso de la mayoría, pero en realidad, hay múltiples caminos para adquirir las habilidades necesarias:

1. Cursos y certificaciones online: Empezar con recursos en línea como los programas de ciencia de datos de DataCamp es una forma excelente de adquirir las habilidades que necesitas. Además de ampliar tus conocimientos en diversas áreas, también puedes trabajar para convertirte en un profesional certificado de datos con nuestra certificación reconocida.
2. Licenciatura. Una licenciatura en ciencia de datos, informática, estadística o un campo relacionado proporciona una base sólida.
3. Título de máster. Para quienes deseen especializarse o adquirir conocimientos avanzados, un máster en ciencia de datos puede ser beneficioso.
4. Cursos de ciencia de datos: Los bootcamps de ciencia de datos ofrecen una formación intensiva para ayudarte a adquirir rápidamente habilidades prácticas. Puedes leer más sobre los mejores bootcamps de ciencia de datos y algunas opciones alternativas en nuestro artículo separado. 

Reflexiones finales

El camino para convertirse en científico de datos es tan apasionante como gratificante. Con la ciencia de datos impregnando todos los sectores e industrias, el papel de un científico de datos nunca ha sido tan crucial. Tanto si te mueve la curiosidad intelectual, la promesa de un atractivo salario o el deseo de tomar decisiones impactantes basadas en datos, una carrera en ciencia de datos ofrece infinitas posibilidades.

Como hemos explorado en esta completa guía, existen múltiples vías para entrar en este dinámico campo. Desde la educación formal en informática o estadística hasta el aprendizaje autodirigido a través de cursos, programas y certificaciones en línea como los que ofrece DataCamp, el camino puede adaptarse a tus necesidades y preferencias. 

El mercado laboral de los científicos de datos está en auge, y se prevé un crecimiento significativo en los próximos años. Este crecimiento no sólo se produce en términos de oportunidades de empleo, sino también en la variedad de funciones y especializaciones dentro del campo. Tanto si te ves a ti mismo como un gestor de tratamiento de datos, un ingeniero de machine learning o un analista de inteligencia empresarial, hay un nicho para ti.

Por tanto, si eres analítico, te gusta resolver problemas y te intriga el poder de los datos, no hay mejor momento para convertirse en científico de datos. Empieza hoy mismo con nuestro programa de carrera Científico de datos con Python.