Cómo convertirte en Data Scientist sin experiencia

Tips & Tricks para desarrollarte como Data Scientist (aunque aún no lo eres oficialmente).

La ciencia de datos ha evolucionado significativamente en la última década, en especial por el surgimiento de las nuevas tecnologías y para responder de manera eficiente a las demandas actuales del mercado.

En esta guía te compartiremos las diferencias claves entre los distintos roles en Data, qué habilidades y conocimientos son necesarios para cada uno y tips para que puedas incursionar y tener éxito en el mundo de los datos. Para entender la importancia del rol de Data Scientist en la actualidad, veamos cómo fue evolucionando en estos años.

En una etapa temprana, del 2010 al 2014 aproximadamente, los científicos de datos eran profesionales que servían como puente entre la gestión de datos y la obtención de insights estratégicos, proporcionando análisis descriptivos para ayudar en la toma de decisiones, generalmente en proyectos de mediano a largo plazo.

A partir del 2015, con el avance de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, este rol empezó a especializarse: la capacidad de realizar análisis predictivos se volvió fundamental y los data scientists empezaron a enfocarse más en el desarrollo de modelos complejos.

Por último, desde el 2019 -y en especial desde el 2020- a nivel global encontramos una falta de capital que, en la mayoría de las industrias, implicó menos presupuesto. En las áreas de investigación esto tuvo una consecuencia directa, ya que los data scientist debían demostrar su valor en proyectos de corto plazo y con un impacto monetario tangible. Las habilidades en ingesta de datos, monitoreo y soluciones de inteligencia artificial se volvieron cruciales para aportar valor rápidamente a las empresas.

Cuál es la diferencia entre un Data Scientist y un Data Analyst

Los científicos de datos y los analistas de datos son dos de los perfiles más solicitados por las empresas en la actualidad. Aunque a simple vista pueda parecer que ambos roles son iguales, comparten ciertas similitudes pero cada uno se especializa en algo distinto.

Los Data Scientist trabajan con datos en producción y desarrollan modelos predictivos, enfocándose en la creación de soluciones complejas que impacten a largo plazo. Algunas de las habilidades y herramientas que debes dominar para este rol son Python, R, SQL, Tensor Flow, Scikit-learn, Hadoop, Spark, manejo de bases de datos NoSQL (como MongoDB), conocimientos de estadística avanzada y matemáticas. Y tener un mindset orientado a la innovación y a la creación de soluciones a problemas complejos, con una fuerte capacidad analítica y técnica.

Por su parte, los Data Analyst se centran en objetivos de negocio específicos y se encargan de analizar datos históricos para brindar información de valor, que respalde la toma decisiones estratégicas en una organización. Si quieres destacarte en este rol deberás tener conocimientos en estadística descriptiva y poder trabajar con Excel, SQL, Tableau, Power BI y Python. Además, tener un mindset enfocado en la resolución de problemas.

👉Artículo recomendado: ¿Cuál es la diferencia entre Data Science y Data Analytics?

Cómo desarrollarse como Data Scientist

Ya sea que vienes de una carrera completamente diferente a la ciencia de datos, o bien trabajas en esta área pero quieres especializarte aún más, ten en cuenta los siguientes tips y trucos para lograr que tu perfil profesional destaque entre los demás:

• Identifica tu función: ¿qué te motiva? ¿en qué área crees que podrías aportar más valor? Existen diversos campos de aplicación de la ciencia de datos, como el Business Intelligence, Data Engineer, Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), Machine Learning (ML), entre otras. Investiga cada una y elige en cuál te quieres especializar. Por ejemplo, si te interesa el NLP podrías enfocarte en desarrollar chatbots o sistemas de análisis de texto utilizando herramientas como NLTK o spaCy.
• Adquiere habilidades clave: identifica las habilidades esenciales para el rol deseado. Pregúntate en qué eres bueno y qué necesitas mejorar. La clave es tener un conocimiento profundo que permita generar valor de manera efectiva. Por ejemplo, si eres bueno en programación podrías enfocarte en mejorar tus habilidades en Python y aprender librerías específicas para machine learning como TensorFlow o PyTorch.
• Diseña tu ruta de aprendizaje: identifica los tópicos esenciales que necesitas dominar. Aprende gradualmente, especializándote poco a poco para evitar sentirte abrumado. Por ejemplo, puedes comenzar con un curso de introducción a Python, luego continuar con estadística aplicada y, finalmente, con machine learning.
• Haz networking: tener una buena red de contactos es crucial. Conecta con profesionales de la industria a través de LinkedIn y asiste a eventos para ampliar tu red. Participa en hackathons, únete a grupos de LinkedIn relacionados con ciencia de datos y asiste a conferencias como PyData o Strata Data Conference.

Para destacarte como Data Scientist es esencial desarrollar una combinación de habilidades técnicas y soft skills.

Aquí hay algunas áreas clave en las que debes enfocarte:

Lenguajes

• Python: principal lenguaje de programación para data science, con librerías como NumPy, pandas, Matplotlib, y SciPy.
• R: popular en el ámbito académico y entre estadísticos, con una gran cantidad de paquetes para análisis de datos.
• SQL: indispensable para la gestión y manipulación de bases de datos.

Herramientas y conocimientos específicos

• Estadística y Matemáticas: fundamentos en probabilidad, inferencia estadística y álgebra lineal.
• Modelado predictivo y machine learning: técnicas de regresión, clasificación, clustering, redes neuronales y deep learning. Algunas herramientas son TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn.
• Visualización de datos: Tableau, Power BI, y librerías de Python como Matplotlib y Seaborn.
• Big Data: Hadoop, Spark, Hive.

Mindset y Soft Skills

• Pensamiento crítico: capacidad para analizar problemas complejos y desarrollar soluciones innovadoras.
• Comunicación: habilidad para explicar conceptos técnicos a audiencias no técnicas.Curiosidad y aprendizaje continuo: mantente actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en ciencia de datos.

Cómo crear un portfolio destacado en Data Science

No solo en el mundo de los datos, sino en todas las carreras, es necesario tener un portfolio que funcione como una ventana a nuestras habilidades, conocimientos y aptitudes. Es nuestra carta de presentación ante posibles clientes y/o jefes.

Debe ser lo más completa y fiel a nuestro perfil posible.

Acá te compartimos algunos consejos para crear un portfolio que se destaque:

• Muestra versatilidad: comparte proyectos en los que hayas participado que te permitan demostrar distintos tipos de habilidades, herramientas y lenguajes.
• Incluye proyectos complejos: muestra que entiendes el proceso completo de aquello en lo que trabajas. Por ejemplo desde la recolección de datos en una página web, el almacenamiento en una base como MySQL, hasta el consumo de un modelo de machine learning.
• Crea proyectos propios: si no tienes demasiada experiencia profesional en el área de datos, diseña y resuelve tus propios challenges.

Cómo transicionar a Data Science

Ya sea porque quieres dar un giro a tu carrera laboral, o bien porque quieres especializarte en un área específicamente, hay algunos tips que pueden ayudarte a realizar la transición sin frustrarse en el intento.

Como ya dijimos, es fundamental tener las habilidades soft y técnicas que requiere el perfil. También, dependiendo de la empresa y sector en el que trabajes, puedes conversar con tu líder para ver si existe la posibilidad de diseñar juntos un plan de carrera para ti. Muchas compañías permiten cambios de posiciones para retener talento. Esta puede ser una oportunidad para dar tus primeros pasos como Data Scientist sin tener experiencia previa.

Desarrollarte como data scientist requiere de una combinación de habilidades técnicas, conocimiento profundo del negocio y resiliencia.

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