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Cómo convertirse en Data Scientist: Qué habilidades aprender
Introducción
Probablemente ya hayas tomado la decisión o estés considerando estudiar Ciencia de Datos. Es una carrera que se ha vuelto muy atractiva en los últimos años. Sin embargo, con la gran y creciente cantidad de información disponible sobre el tema, puede que no sepas por dónde empezar o no tengas un camino claro para formarte. Vamos a resolver ese problema de inmediato.
¿Cuáles son los conocimientos esenciales para convertirse en Data Scientist?
1. Programación en Python
Es esencial que conozas los fundamentos de la lógica de programación y la sintaxis de Python. Este lenguaje de programación se ha convertido en el preferido de los Data Scientists por dos buenas razones. La primera es que es intuitivo y fácil de aprender, incluso si nunca has programado. La segunda, es que cuenta con una comunidad enorme que constantemente desarrolla bibliotecas para la manipulación y análisis de datos.
Por si no lo sabes, una biblioteca (también llamada "librería") es simplemente un conjunto de herramientas ya programadas por otros profesionales que puedes utilizar para trabajar sin tener que escribir el código desde cero.
Las bibliotecas de Python no solo facilitarán tus tareas de análisis. También las utilizarás para implementar algoritmos de Machine Learning, una rama de la inteligencia artificial que se ha vuelto esencial en la ciencia de datos.
2. Bases de Datos
Todo Data Scientist debe saber extraer y manipular datos almacenados en bases de datos. Para esto es mandatorio que domines SQL, el lenguaje estándar para consultar y manejar bases de datos relacionales. Además, aunque menos prioritario, puede ser útil estar familiarizado con sistemas NoSQL como MongoDB para casos específicos en los que se manejen datos no estructurados.
3. Análisis de Datos con Python
Una vez que conozcas los fundamentos de programación en Python, deberás incursionar en sus bibliotecas de análisis de datos:
- NumPy: para operaciones matemáticas y manejo de arrays multidimensionales.
- Pandas: para manipulación de datos en estructuras como DataFrames.
- Polars: como una alternativa rápida para análisis de datos a gran escala.
- Matplotlib y Plotly: para crear visualizaciones de datos.
Dominar estas herramientas te permitirá explorar, limpiar y transformar datos para extraer información valiosa.
4. Data Analytics y Business Intelligence (BI)
La Analítica de Datos y la Inteligencia de Negocios (BI) abarcan la recopilación, transformación y organización de datos para la toma de decisiones informadas en entornos empresariales. Desarrollar habilidades prácticas orientadas a resolver problemas de negocio mediante el uso de datos te dará una ventaja competitiva en el mundo laboral.
Una de las herramientas esenciales en este ámbito es Power BI. Esta plataforma te permite crear paneles interactivos y visualizaciones dinámicas, conectar y transformar múltiples fuentes de datos de manera eficiente, y generar reportes que faciliten el entendimiento y la comunicación de insights clave para una organización.
5. Matemáticas para IA
Todo Data Scientist necesita una base sólida en matemáticas para comprender los fundamentos detrás de los algoritmos y modelos que utiliza. Los temas que deberás estudiar son:
- Vectores: conceptos clave para representar datos en múltiples dimensiones y operaciones fundamentales.
- Matrices: para operaciones en álgebra lineal, que es la base de muchas técnicas de Machine Learning.
- Factorización: utilizada en métodos para reducir la dimensionalidad de datos.
- Funciones, derivadas e integrales: conceptos clave del cálculo que ayudan a entender cómo cambian los modelos y las optimizaciones.
- Optimización, SGD, convexidad: para ajustar los modelos y minimizar funciones de pérdida.
- Probabilidad: necesaria para entender distribuciones, inferencias y modelos probabilísticos.
- Estadística: la base para interpretar datos, construir hipótesis y validar resultados.
- Aprendizaje Estadístico: conecta la estadística con el Machine Learning, proporcionando métodos como regresión y clasificación.
Sabemos que parece difícil. No te preocupes, en Humai te acompañamos para aprenderlo de manera estructurada y práctica, adaptándonos a tu ritmo.
6. Machine Learning
El Machine Learning es una habilidad central para cualquier Data Scientist, ya que permite construir modelos capaces de aprender patrones a partir de datos. Sin embargo, no es sencillo enumerar todo lo que se debe aprender en este campo, ya que abarca una amplia variedad de técnicas, algoritmos y enfoques que evolucionan constantemente. A grandes rasgos, hay dos clases de modelos que deberías dominar:
- Modelos supervisados: como regresión lineal y logística, y algoritmos de clasificación como árboles de decisión o SVM.
- Modelos no supervisados: como clustering (K-means) y reducción de dimensionalidad (PCA).
A medida que domines estos conceptos, podrás aplicarlos a problemas del mundo real, como predicción de ventas, análisis de imágenes o recomendaciones personalizadas.
Conocimientos Complementarios y Avanzados
Si bien las habilidades principales forman la base de tu desarrollo como Data Scientist, existen conocimientos avanzados que son indispensables para proyectos más desafiantes y especializados:
- Automatización y Web Scraping: estas habilidades te permiten escribir código en python para extraer datos de la web automáticamente, lo que es esencial en muchos proyectos.
- Inferencia Causal: aprender a identificar relaciones de causa-efecto en los datos te ayudará a tomar decisiones más informadas y fundamentadas en proyectos analíticos.
- Big Data con PySpark: trabajar con herramientas como PySpark te permitirá analizar y procesar grandes volúmenes de datos de manera distribuida y eficiente.
- Desarrollo con Python: fortalecer tus habilidades de desarrollo en Python te permitirá crear soluciones de datos más robustas, escalables y listas para producción.
- Python Avanzado: dominar características avanzadas del lenguaje te ayudará a escribir scripts más eficientes y profesionales.
- Deep Learning: una rama avanzada de Machine Learning que utiliza redes neuronales para resolver problemas complejos, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y la predicción en series temporales.
- Reinforcement Learning: otra rama de Machine Learning enfocada en la toma de decisiones en entornos dinámicos, donde los agentes aprenden mediante prueba y error para maximizar recompensas a largo plazo.
Resumen
En la siguiente tabla resumimos todas las áreas que mencionamos anteriormente, junto con los conceptos o herramientas clave que deberías aprender. Esta es la forma que toma la Carrera en Ciencia de Datos que ofrecemos en Humai.
Habilidad | Nivel Requerido | Conceptos o Herramientas Clave |
Programación en Python | Básico | Tipos de Datos. Estructuras de Control. Listas. Funciones. Módulos. Automatización. Python ejecutable. POO. |
Bases de Datos | Básico | SQL. MongoDB. VectorDBs. |
Análisis de Datos | Básico | NumPy. Pandas. Polars. Matplotlib. Plotly. |
Data Analytics & BI | Básico | Estadística descriptiva e inferencial. Visualización de Datos. Inteligencia de Negocios (BI). Power BI. Google Analytics. |
Matemáticas para IA | Básico | Vectores. Matrices. Factorización. Funciones, derivadas, integrales. Optimización, SGD, convexidad. Probabilidad. Estadística. Aprendizaje Estadística. |
Fundamentos de Machine Learning | Intermedio | Ética en IA. Regresión Lineal. Regularización y Feature Engineering. Regresión Logística. Métodos Supervisados No Paramétricos. Aprendizaje No Supervisado. |
Machine Learning Avanzado | Avanzado | Métodos de Ensamble. Boosting de Árboles. Detección de Anomalías y Shap Values. Series de Tiempo. Sistemas de Recomendación. |
Automatización y Web Scraping | Intermedio | APIs con Python. Pyautogui. Python OS. Servidores Web. RegEx. HTTP. ChromeDevTool. BeautifulSoup. Selenium. XPath. API de Google Sheets. SMTP. |
Desarrollo con Python | Intermedio | Control de Versiones. Entornos Virtuales. Herramientas del Proceso de Desarrollo. Docker. |
Python Avanzado | Avanzado | POO avanzada. Tests. Concurrencia. Integración Continua. API Rest con FastAPI. |
Deep Learning | Avanzado | Pytorch. Redes Neuronales de una Capa. Redes Neuronales de Multicapa. MLP a medida. Selección de Modelos. Algoritmos de Optimización Acelerados. |
Big Data con Pyspark | Experto | DataFrames con Spark. Machine Learning Distribuido con Spark ML. Deploy. Spark Streaming. |
Inferencia Causal | Experto | Inferencia Causal y Resultados Potenciales. Formalismo de Redes Causales. Métodos de Estimación de Efectos Causales. Aplicaciones Reales en la Industria. |
Reinforcement Learning | Experto | MDPs. Dynamic Programming. Monte Carlo. Temporal Difference Learning. Policy Gradients. Deep RL. Transformers. SOTA. |
Conclusión
La Ciencia de Datos no solo es una de las áreas más emocionantes y prometedoras en la actualidad, sino que también es una disciplina que puede transformar tu carrera profesional y abrirte puertas en múltiples industrias. Sin embargo, para aprovechar todo su potencial, necesitas una formación estructurada que abarque desde los fundamentos de programación y matemáticas hasta las aplicaciones más avanzadas de Machine Learning y Big Data.
Si buscas un programa que te guíe paso a paso en este camino y que combine teoría con práctica, te recomendamos estudiar en Humai. Nuestra misión es democratizar el acceso a la educación en inteligencia artificial y Ciencia de Datos en Latinoamérica, brindándote las herramientas, el acompañamiento, y las oportunidades necesarias para que te conviertas en un experto y transformes el mundo a través de los datos.
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