Las 15 mejores habilidades de los científicos de datos para 2024

La reciente revolución de la IA ha continuado el crecimiento significativo de los volúmenes de datos que hemos visto en años anteriores. Los datos nos hacen estar más informados y pueden ayudar a mejorar los procesos de toma de decisiones de empresas, gobiernos y ciudadanos.  Pero para convertir los datos en información relevante, necesitamos profesionales expertos en gestionar, analizar y extraer ideas. Aquí es donde entran en juego las habilidades de la ciencia de datos. 

La necesidad de habilidades de los científicos de datos

Se prevé que el mercado mundial de big data crezca hasta los 273 400 millones de dólares en 2026, más del doble de lo previsto en 2018. En otras palabras: los macrodatos son un gran negocio. A pesar de la creciente demanda, las empresas de todo el mundo sufren una escasez de profesionales de datos cualificados. 

Una de las razones de esta escasez son las dificultades a las que se enfrentan las empresas para encontrar científicos de datos con las aptitudes adecuadas. No es de extrañar, ya que los científicos de datos son profesionales con diversas habilidades que no suelen encontrarse en una sola persona. Por eso a los científicos de datos se les suele llamar "unicornios". 

¿Cuáles son las habilidades más importantes de los científicos de datos? Esta es una pregunta importante que se hacen los aspirantes a científicos de datos y los profesionales que quieren impulsar sus perspectivas profesionales. 

Los científicos de datos son profesionales polifacéticos y versátiles. Dada la naturaleza de sus responsabilidades, requieren un conjunto equilibrado de capacidades técnicas y de liderazgo. Este artículo cubrirá las habilidades más demandadas en el sector de la ciencia de datos. También te proporcionaremos algunos recursos que pueden ayudarte a desarrollar las habilidades necesarias para los científicos de datos. 

Habilidades técnicas del científico de datos

A continuación, hemos esbozado algunas de las habilidades técnicas clave que necesitan los científicos de datos para prosperar en el sector. 

1. Habilidades en Python

Python es uno de los lenguajes de programación más populares, ocupando el primer puesto en varios índices de popularidad, como el Índice TIOBE y el Índice PYPL. 

Una de las razones de su adopción mundial es su idoneidad para las tareas de análisis de datos. Aunque no fue concebido originalmente para la ciencia de datos, con los años, Python ha evolucionado hasta convertirse en el rey del sector. 

Python es un pilar central en las pilas tecnológicas de muchas empresas. Con potentes bibliotecas ya preparadas, como pandas, NumPy y matplotlib, puedes realizar todo tipo de operaciones con datos con facilidad, desde la manipulación y limpieza de datos hasta el análisis estadístico y la visualización de datos. 

También merece la pena mencionar el dominio de Python en los subdominios avanzados de la ciencia de datos, incluidos el machine learning y el aprendizaje profundo. Aquí, paquetes y marcos populares como scikit-learn, Keras y TensorFlow proporcionan la magia necesaria para construir y entrenar algoritmos. 

Gracias a su sintaxis intuitiva que imita la lengua inglesa, Python es un gran lenguaje de aprendizaje para los programadores principiantes.

Desarrolla tus habilidades en Python

Puedes comenzar tu andadura en Python con nuestros cursos en línea Introducción a Python o Introducción a la ciencia de datos en Python.

2. Habilidades en R

Si Python es el rey en la ciencia de datos, R es la reina. Desarrollado en 1992, R es un lenguaje de programación de código abierto concebido específicamente para el análisis estadístico e informático. 

Ampliamente utilizado en la investigación científica y el mundo académico, así como en sectores como las finanzas y la empresa, R te permite realizar muchos tipos de análisis de datos. Esto se debe principalmente a la rica colección de paquetes para la ciencia de datos disponibles en la Comprehensive R Archive Network(CRAN). 

Algunas de las bibliotecas más populares de R, como tidyr y ggplot2, forman parte de tidyverse, una popular colección de herramientas de ciencia de datos dentro de R. 

La demanda de programadores de R está creciendo rápidamente. Sin embargo, en comparación con los usuarios de Python, el número de científicos de datos con conocimientos de R es más limitado. Como resultado, los programadores de R se encuentran entre los profesionales mejor pagados de la informática y la ciencia de datos. 

Desarrolla tus habilidades en R

Si eres nuevo en la ciencia de datos, antes o después tendrás que aprender a codificar. Nuestra recomendación es que empieces eligiendo R o Python. Descubre los conceptos básicos en nuestro curso Introducción a R, y luego sube de nivel en R intermedio. A continuación, aprende cómo un conjunto específico de herramientas R puede ayudarte a gestionar y visualizar datos en Introducción al Tidyverse.

3. Habilidades de estadística y matemáticas

No necesitas ninguna formación matemática para empezar a aprender ciencia de datos, pero no avanzarás en tu carrera si no te familiarizas con algunos conceptos matemáticos y estadísticos. 

Tener nociones de estadística es fundamental a la hora de elegir y aplicar las distintas técnicas de datos disponibles, construir modelos de datos sólidos y comprender adecuadamente los datos con los que tratas. 

Además de los fundamentos de las matemáticas que se enseñan en un programa escolar común, deberías invertir algo de tiempo en aprender los fundamentos del cálculo, la probabilidad, la estadística y el álgebra lineal. La teoría bayesiana también es una ventaja si trabajas en IA y técnicas de machine learning.

Desarrolla tus habilidades estadísticas y matemáticas

Empieza con un curso de Introducción a la estadística sin código antes de pasar a conceptos más avanzados.  DataCamp ofrece más de 70 cursos centrados en estadística y probabilidad, para que puedas elegir tu tecnología preferida y repasar tus técnicas estadísticas. 

4. Habilidades SQL 

A pesar de existir desde los años 60, el lenguaje de consulta estructurado SQL (Structured Query Language) sigue siendo una habilidad imprescindible para los científicos de datos. SQL es la herramienta estándar del sector para gestionar y comunicarse con bases de datos relacionales. 

Las bases de datos relacionales nos permiten almacenar datos estructurados en tablas que se relacionan a través de algunas columnas en común. Una gran cantidad de datos en el mundo, sobre todo los propios de las empresas, se almacenan en bases de datos relacionales. Por lo tanto, SQL es una habilidad imprescindible para todo científico de datos. Afortunadamente, comparado con Python y R, SQL es un lenguaje sencillo y bastante fácil de aprender.

Desarrolla tus habilidades en SQL

Pon en marcha tus habilidades de consulta de bases de datos relacionales con Introducción a SQL o aprende a crear tu propia base de datos en Introducción a las bases de datos relacionales en SQL. 

5. Habilidades NoSQL

Aunque SQL es la herramienta perfecta para tratar datos estructurados almacenados en tablas con filas y columnas, las cosas pueden complicarse un poco cuando se trata de datos no estructurados. La mayoría de los datos que se generan hoy en día (por ejemplo, audio, vídeo, imágenes de satélite, registros de servidores web) no están estructurados, lo que dificulta su almacenamiento y procesamiento siguiendo el modelo relacional tradicional. 

Para tratar los distintos tipos de datos no estructurados, existen otros tipos de bases de datos. Las llamadas bases de datos NoSQL (siglas de Not only SQL, no solo SQL) son capaces de manejar grandes cantidades de datos complejos y no estructurados. Ejemplos de bases de datos NoSQL son MongoDB, Neo4j y Cassandra. 

Desarrolla tus habilidades NoSQL

Las bases de datos NoSQL están a la vanguardia de la innovación en la ciencia de datos. Iníciate en esta tecnología tan demandada con nuestro curso sobre Conceptos NoSQL. 

6. Habilidades de presentación de datos

Una parte fundamental del trabajo de un científico de datos es comunicar las conclusiones del análisis de datos. Solo si los responsables de la toma de decisiones y las partes interesadas comprenden las conclusiones del análisis de los datos, éstos podrán convertirse en acciones. Una de las técnicas más eficaces para lograr este objetivo es la visualización de datos.

La visualización de datos implica el uso de representaciones gráficas de los datos, como gráficos, tablas y mapas. Estas representaciones permiten a los científicos de datos resumir miles de filas y columnas de datos complejos, y ponerlos en un formato comprensible y accesible.  

El subcampo de la visualización de datos está evolucionando rápidamente, con importantes contribuciones de disciplinas, como la psicología y la neurociencia, que están ayudando a los científicos de datos a identificar la mejor forma de comunicar información mediante elementos visuales. 

Hay muchas herramientas disponibles para crear visualizaciones atractivas, incluidas las bibliotecas de Python, como matplotlib, las bibliotecas de R, como ggplot2, y el popular software de Business Intelligence, como Tableau y Power BI.

Desarrolla tus habilidades de presentación de datos

Realiza una introducción sin código sobre Comprender la visualización de datos o echa un vistazo a toda la gama de cursos de visualización de datos de DataCamp. Desde plotly a Power BI, encontrarás cursos que cubren tus herramientas y tecnologías preferidas.

7. Habilidades de machine learning e IA 

El machine learning y la IA son algunos de los temas más candentes en la ciencia de datos. El machine learning es un subconjunto de la inteligencia artificial centrado en el desarrollo de algoritmos con capacidad de aprender sin ser programados explícitamente.

Desde las recomendaciones de Netflix hasta los filtros de Instagram, el machine learning está integrado en tu vida cotidiana. El creciente uso de sistemas de machine learning está provocando un aumento de la demanda de científicos de datos con conocimientos de machine learning. Las estadísticas de 2020 muestran que el 82 % de las empresas necesitan personas con conocimientos de machine learning, mientras que solo el 12 % afirma que la oferta de profesionales de machine learning es suficiente.

Desarrolla tus habilidades de machine learning e IA

Enfócate en los fundamentos con nuestro curso Comprender el machine learning o descubre cómo se utiliza esta tecnología para mejorar los negocios en Machine learning para empresas. Para la inteligencia artificial, echa un vistazo a nuestro programa de habilidades Fundamentos de la IA y a nuestro artículo sobre cómo aprender IA desde cero.  

8. Habilidades de aprendizaje profundo o Deep Learning

Un paso más allá para los profesionales del machine learning es el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es un subcampo del machine learning que se centra en potentes algoritmos, llamados redes neuronales artificiales, inspirados en la estructura y función del cerebro humano.

La mayor parte del progreso de la inteligencia artificial en los últimos años ha venido del aprendizaje profundo. Las redes neuronales están detrás de algunas de las aplicaciones más perturbadoras y asombrosas, como los coches autónomos, los asistentes virtuales, el reconocimiento de imágenes y los robots. 

Conocer la teoría y la práctica de las redes neuronales se está convirtiendo rápidamente en un factor de cambio a la hora de contratar o ascender a científicos de datos. Sin embargo, hay que reconocer que el aprendizaje profundo es una disciplina complicada que requiere un nivel avanzado de matemáticas y programación. Por eso, los profesionales de datos expertos en aprendizaje profundo se encuentran entre los mejor pagados del sector de la ciencia de datos.

Desarrolla tus habilidades de aprendizaje profundo

Inicia tu viaje de aprendizaje aprendiendo a construir redes neuronales en algunos de los marcos más populares para el aprendizaje profundo. Prueba nuestros cursos Introducción al Aprendizaje profundo con Keras e Introducción a TensorFlow en R.

9. Habilidades de Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Los seres humanos se comunican entre sí principalmente mediante el lenguaje y los textos. Por eso no es de extrañar que gran parte de los datos que recogemos vengan en este formato. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en extraer información significativa del lenguaje natural y del texto. 

El PLN está en auge en el sector de los datos. Las técnicas de PLN basadas en el machine learning y el aprendizaje profundo impulsan algunas de las aplicaciones más ubicuas, como los motores de búsqueda, los chatbots y los sistemas de recomendación.

Desarrolla tus habilidades en PLN y machine learning

Descubre cómo Python puede ayudarte a extraer información del texto en el programa de habilidades de Procesamiento del Lenguaje Natural en Python o lleva tus conocimientos de R al siguiente nivel con Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural en R. 

10. Habilidades en Big Data

Cuando se trata de procesar grandes cantidades de datos complejos a gran velocidad, confiar únicamente en Python o R puede no ser suficiente. El ecosistema de Big Data engloba herramientas y tecnologías en rápido crecimiento diseñadas para realizar análisis de macrodatos de forma más rápida, escalable y fiable. Estas tareas van desde los procesos ETL y la gestión de bases de datos hasta el análisis de datos en tiempo real y la programación de tareas. 

Desarrolla tus habilidades en Big Data

Aprende los fundamentos de la gestión de datos distribuidos y la computación con nuestro curso de especialización Big Data con PySpark, o aprende a programar flujos de trabajo de datos con nuestro curso Introducción a Airflow en Python.

11. Competencias en computación en nube

Paralelamente a la evolución del ecosistema de Big Data, los servicios basados en la nube se están convirtiendo rápidamente en una opción a la que recurren muchas empresas que quieren sacar el máximo partido a su infraestructura de datos.

El panorama de la computación en nube está dominado por las Big tech, es decir, Amazon Web Services, Microsoft, Azure y Google Cloud. Estos proveedores ofrecen soluciones a medida en función de las circunstancias del cliente y muchas herramientas de datos que nos permiten llevar a cabo el flujo de trabajo de la ciencia de datos sin salir de la nube.   

Desarrolla tus habilidades en AWS y Cloud Computing

Profundiza en los fundamentos con nuestros cursos sin código: Comprender la computación en nube y los conceptos de la nube de AWS. A continuación, aprende a optimizar tus flujos de trabajo en Introducción a AWS Boto en Python.

Habilidades blandas del científico de datos

Aunque las capacidades técnicas son una parte importante de las habilidades de los científicos de datos, también hay habilidades menos tangibles que necesitarás para prosperar en el sector. 

12. Perspicacia empresarial

Los datos no son más que información. Como humanos, nuestro cuerpo está constantemente recogiendo información a través de nuestros sentidos. Pero para dar sentido a esa información, necesitamos comprender su significado y sus implicaciones. Lo mismo ocurre cuando se analizan grandes cantidades de datos. Para descubrir información significativa a partir de los datos, primero tenemos que comprender los datos con los que tratamos. 

Además de las habilidades técnicas que hemos mencionado antes, los científicos de datos también deben tener una sólida comprensión empresarial del sector o industria en la que trabajan, ya sea finanzas, sanidad, marketing u otros. Este conocimiento específico del dominio es crucial para dar sentido a los datos y realizar mejores análisis.

13. Habilidades de comunicación

La ciencia de los datos no consiste solo en matemáticas y programación, sino también en presentar y comunicar las conclusiones del análisis de datos. Si la gente no entiende los resultados de un análisis, tu trabajo como científico no será valioso para la empresa. 

Para convertir los datos en toma de decisiones, los científicos de datos deben tener la capacidad de comunicar sus ideas adecuadamente. Es más, los científicos de datos deben saber cómo contar historias convincentes sobre los datos. Para ello, los enfoques y marcos innovadores de comunicación, como la narración de datos, pueden marcar una gran diferencia.

14. Habilidades en Ética de los datos

La tecnología en sí es neutral. Pero su uso no lo es. En los últimos años, ciertas empresas basadas en datos han estado en el punto de mira por desarrollar prácticas y aplicaciones que tienen el potencial de afectar negativamente a las personas y a la sociedad. Esto ha socavado la credibilidad y la confianza que los ciudadanos depositan en las empresas y, más ampliamente, en la tecnología.

Para garantizar que los datos produzcan impactos positivos, los científicos de datos deben desarrollar una conciencia ética. Esto implica familiarizarse con conceptos importantes, como la privacidad de los datos, el sesgo de los algoritmos y los bucles de retroalimentación, y trabajar para generar algoritmos justos, transparentes y responsables. Es posible que también quieras familiarizarte con la ética de la IA, ya que podría convertirse en un gran problema en los próximos años. 

15. Conciencia medioambiental

El mundo está inmerso en una crisis climática sin precedentes. El cambio climático y la rápida pérdida de la biodiversidad amenazan las condiciones que hacen posible la vida humana. Aunque a menudo se omite, el sector digital, incluida la ciencia de datos, debe pensar en su impacto medioambiental. 

Almacenar y procesar enormes cantidades de datos y entrenar algoritmos de machine learning requiere una cantidad considerable de energía, lo que provoca emisiones adicionales de CO2 a la atmósfera. Por ejemplo, en 2019 se estimó que el entrenamiento de un gran modelo de deep learning puede emitir el equivalente a casi 284 000 kg de dióxido de carbono, lo que supone casi cinco veces las emisiones durante la vida útil del coche medio estadounidense, incluidas las asociadas a la fabricación. Además, los centros de datos, donde se almacenan y procesan la mayoría de los datos, también consumen mucha agua para refrigerar los servidores. 

Gráfico: MIT Technology Review. Fuente: Strubell et al.

Para hacer frente a la crisis climática, los científicos de datos deben ser conscientes del impacto medioambiental de su trabajo y, más ampliamente, del sector de la ciencia de datos. Con el tiempo, esto podría ayudar a optimizar y reducir el uso de la energía y a desarrollar prácticas más sostenibles.

Habilidades del científico de datos - Reflexiones finales

Este artículo trata de las 15 habilidades de los científicos de datos más demandadas. Adquirirlas todas puede ser un reto, incluso abrumador, sobre todo si estás al principio de tu andadura en la ciencia de datos. Sin embargo, no hay por qué estresarse. Muy pocos científicos de datos disponen de un conjunto de herramientas tan completo. 

Deberías empezar aprendiendo algunos de los conocimientos básicos, como Python, R y/o SQL, y algunos fundamentos de estadística, y avanzar progresivamente hacia otras materias. 

Pero, ¿qué habilidades de científico de datos deberías aprender a continuación? No hay una respuesta exacta para esto. Lo más probable es que tu itinerario de aprendizaje dependa de los requisitos de tu trabajo. Por ejemplo, si acabas en un proveedor basado en la nube, probablemente tendrás que aprender conocimientos de computación en la nube. Por otra parte, si tu empresa se centra en el machine learning, ya sabes lo que necesitas para conseguir un ascenso. 

Por último, si solo quieres mejorar tu conjunto de habilidades, nuestro consejo es sencillo: ¡aprende las habilidades que más te interesen! Consulta nuestra guía sobre cómo convertirse en científico de datos para obtener más consejos sobre esta apasionante carrera. Empieza a aprender hoy mismo con nuestro programa de carrera de Científico de datos con Python.