Aprende ciencia de datos - Infografía

Tras ser bautizada por la Harvard Business Review como el “trabajo más sexy del siglo XXI” en 2012, Glassdoor la nombró “el mejor empleo del año” en 2016.

Sin embargo, la percepción sobre los data scientists cambió considerablemente en esos cuatro años: en 2012, la mayoría de artículos se centraban en explicar qué es un data scientist y qué hace exactamente. Por aquel entonces, una búsqueda rápida en Google de “How to become a data scientist” mostraba que el concepto significaba cosas distintas para cada persona. En 2016, esa búsqueda sigue ofreciendo variedad de artículos y opiniones. No obstante, mientras que antes el perfil de data scientist parecía realista, cada vez más artículos se enfocan en explicar por qué el data scientist es un unicornio. 

Porque todavía hay pocos que cumplan las altas expectativas que se han fijado, aunque la definición de data scientist no sea cerrada. Las ofertas de empleo muestran que las empresas buscan personas con habilidades de comunicación, creatividad, ingenio, curiosidad, experiencia técnica, … La forma en que a veces se describen estas capacidades hace que parezca imposible llegar a ser data scientist.

Con la demanda superando a la oferta, ganan terreno los equipos de data science frente a los perfiles individuales, y con ello vuelve el foco a qué es y cómo se hace la ciencia de datos. Sin embargo, igual que ocurre con la definición de data scientist, la definición de ciencia de datos es poliédrica, y hay muchísimos consejos para quien quiera aprenderla. Esta información, no obstante, puede depender del sector, del contexto y de cada persona.