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Claves para convertirte en un data scientist exitoso

Claves para convertirte en un data scientist exitoso
#Datos

Débora Slotnisky

19 de ago - min de lectura

Cómo hacer para destacarse en esta disciplina. La diferencia con el Data Analytics.


Los data scientist lideran los rankings de los profesionales más buscados a nivel global, pero ¿de qué se trata exactamente esta disciplina?.

Los científicos de datos recopilan y limpian grandes cantidades de datos, los interpretan para resolver problemas, crean algoritmos y presentan sus hallazgos de forma visualmente atractiva para que los altos ejecutivos de las empresas puedan tomar decisiones de negocios más asertivas.  

La buena noticia es que cualquier persona con una buena base de matemáticas y estadística puede convertirse en un data scientist en 7 meses, desde casa y estudiando en base a la práctica, desde su hogar. Para eso, una excelente propuesta es el curso de Data Science de Digital House. 

Actualmente hay muchas búsquedas laborales abiertas, pero no hay tantos profesionales por lo que hay pleno empleo en esta disciplina. Además, es fácil acceder a beneficios especiales porque las empresas desean retenerlos. A modo de ejemplo, los científicos de datos cobran en promedio un 40% más que sus colegas de otras especialidades.

Por supuesto, ser científico de datos es una excelente oportunidad para aquellas personas como contadores públicos, economistas, matemáticos, físicos, químicos o con estudios de carreras afines que están buscando reorientar su perfil profesional porque quieren realizar nuevas tareas, obtener mejores salarios o han descubierto nuevas pasiones vinculadas al análisis de los grandes volúmenes de datos (big data).

Además, se trata de una carrera con un futuro promisorio: LinkedIn ubicó el año pasado a los científicos de datos en el tercer lugar en una lista de las 15 profesiones emergentes en Estados Unidos, por detrás de especialistas en inteligencia artificial e ingenieros en robótica. Antes, la revista Harvard Business Review definió a la ciencia de datos como “el trabajo más sexy del siglo XXI”.

Habilidades del data scientist

Para ser un buen data scientist es importante conocer y dominar Python, que es el lenguaje de programación que se utiliza para filtrar y transferir macrodatos y datos no estructurados. Es extremadamente popular.

También es importante contar con conocimientos de SQL. Se trata de una herramienta de administración de relaciones a través de la cual se pueden consultar y unir datos en múltiples tablas y bases de datos. Incluso es preciso saber acerca de técnicas para la aplicación de modelos de aprendizaje automático (Machine Learning).  

Si la idea es hacer una carrera gradual hasta convertirse en científico de datos, una opción interesante es primero capacitarse en Data Analytics. Eso sí, hay que tener en cuenta que estamos hablando de dos profesiones diferentes. 

Los analistas de datos se encargan de la gestión e identificación de las tendencias que éstos marcan, mientras que los científicos de datos también llevan a cabo la interpretación junto con el uso de código y modelos matemáticos. 

Los analistas de datos pueden convertirse en data scientists con facilidad.

Vale decir que los que se dedican al Data Analytics también son extremadamente valorados en las organizaciones de todas las industrias porque tienen la destreza de analizar los datos del negocio para detectar nuevas oportunidades, identificar riesgos y puntos de mejora. Todo esto con herramientas y técnicas específicas.  

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Python o JavaScript: ¿cuál es de estos lenguajes es ideal para iniciarse en programación?

El “Día de los programadores informáticos” se celebra cada año, al cumplirse el 256º día del mismo. Esto es así porque el número 256 se corresponde con el 2 elevado a 8. De este modo, el 13 de septiembre es un día para homenajear y agasajar a los que trabajan escribiendo código. Y no es para menos: gracias a los programadores podemos hacer un sinfín de tareas laborales y personales utilizando software.  En esta fecha es importante recordar que programar es una actividad creativa y amplísima. De hecho, están quienes se dedican a diseñar websites pero también están aquellos que apelan a escribir código para analizar datos o automatizar operaciones. En función de qué tipo de programador quieres ser cambiarán los lenguajes de programación que debas conocer. De entre ellos, dos son muy populares. Por un lado está Python y, por el otro, JavaScript. Ambos son muy interesantes y puedes aprender a dominarlos en los cursos a distancia y basados en la práctica de Digital House. Pero claro, hay que poner prioridades, por lo que hay que decidir cuál va primero de los dos. Analicemos.Ventajas de Python y JavaScriptPython ocupa desde hace tiempo el top 3 del índice TIOBE según su popularidad. Básicamente, es un lenguaje crucial para aquellos que quieran dedicarse a la Ciencia de Datos, que es una de las profesiones más solicitadas hoy en todo el mundo.Esto es así porque Python se utiliza para manejar grandes volúmenes de datos y patrones. Pero también es utilizado para construir aplicaciones web y crear aplicaciones empresariales escalables.  En resumen, su aplicación no se limita a un área en concreto, sino que quienes trabajan con Python lo utilizan también para avanzar en proyectos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y visualización de datos.  Por su parte, JavaScript también está en la cima de los más utilizados por los programadores de todo el globo por la facilidad y rapidez con que se puede aprender a usarlo. Además, permite implementar funciones complejas en páginas web y es muy versátil. Seguramente utilizas a diario un sinfín de websites y apps.  Así que ya sabes: en función de tu objetivo será el lenguaje de programación por el que te convenga iniciarte en esta apasionante disciplina. Cualquiera de los dos te resultará útil y te impulsará a desarrollar una carrera laboral sin límites. 

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#Tecnología

Las mujeres representan menos del 25% del empleo en empresas tech de Argentina, Brasil y México

Ciencia y Tecnología (CyT) es un sector crucial para la economía en términos de productividad y como generador de empleos de calidad. Entre estas carreras se encuentran programación y Data Science. En Argentina y Brasil, este sector representa aproximadamente el 22% de las exportaciones, en México alcanza el 70%. Asimismo, el valor agregado por trabajador en esta industria casi duplica el de la economía en total en Argentina y México, y es más del doble en el caso de Brasil.Esto se refleja en los ingresos de la fuerza laboral del sector, que ganan en promedio entre 24% (México) y 65% (Brasil) más que los ocupados de la economía en su conjunto.Sin embargo, Ciencia y Tecnología (CyT) está entre los sectores que menor participación de mujeres tiene en el mundo, especialmente en América Latina. Esto sucede pese a su importancia creciente en la agenda global, y al hecho de que países que disponen de una masa crítica de estos conocimientos pueden especializarse mejor en sectores más dinámicos y competitivos.El documento “Mujeres en ciencia y tecnología: cómo derribar las paredes de cristal en América Latina” de los programas de Protección Social y Desarrollo Económico de CIPPEC, escrito por Paula Szenkman, Estefanía Lotitto y Sofía Alberro muestra varias cifras alarmantes.En Argentina, Brasil y México, del total de ocupados/as en los sectores relacionados con Ciencia y Tecnología, que tienen empleos de mayor calidad y salarios por encima del promedio de la economía, apenas alrededor de un tercio son mujeres.La proporción es incluso menor si hablamos de trabajadores con habilidades relacionadas con CyT que, además, realizan tareas acordes. De esos casos, las mujeres en estos tres países representan menos de un cuarto del total.Si bien las mujeres son mayoría entre quienes estudian carreras universitarias en los tres países bajo análisis, su participación se reduce en los campos de estudio CyT. Esta menor participación se traduce con creces en el ámbito laboral. Mientras que las mujeres son el 40% de los egresados/as de carreras de Ciencia y Tecnología en Argentina, el 34% en Brasil y el 31% en México, son sólo el 24% de los ocupados/as CyT en Argentina, el 19% en Brasil y el 20% en México.Para acceder a la publicación se puede hacer clic acá.

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#Marketing

Marketing digital para todos los gustos

Estamos en medio de una revolución digital, y una de las disciplinas que pican en punta es el marketing digital. Se trata de una carrera indispensable para todas las empresas que quieren ganar posicionamiento en el mercado, hacerse conocidas y generar mayores ventas.  El marketing digital ha evolucionado tanto que cuenta con varias subdisciplinas. Esto es muy interesante porque se requieren profesionales en todas ellas Es por esto que estamos ante una profesión a tener en cuenta.Algunas de estas subdisciplinas o categorías son:  - Optimización en motores de búsqueda (SEO).- Marketing en redes sociales.- Marketing de contenidos.- Email marketing.- El marketing móvil.- Analítica de marketing.Es lógico que esta profesión gane posiciones dentro de cualquier empresa. ¿Por qué? Te lo decimos en cifras. El 40% de las personas comienzan su recorrido como comprador con una búsqueda en Google. Además, alrededor del 90% de las compras aparece en algún canal digital.Para adentrarse al mundo del marketing digital y descubrir qué subdisciplina te interesa más, una gran idea es realizar una capacitación corta y en base a la práctica donde se ven todas estas categorías. Así es posible obtener un vistazo sobre ellas, y más. Por ejemplo, en el curso de Marketing Digital de Digital House los alumnos aprenden a  desarrollar estrategias exitosas. Asimismo, se les enseña a dominar las mejores herramientas para implementar un plan de marketing online, a utilizar con eficiencia las redes sociales y a convertir visitas en clientes.