El valor de la gestión de datos

Data scientist: los profesionales más buscados

Publicado el 10/12/14 5:00

En los últimos 5 días la web de búsqueda de empleo Monster ha publicado 171 ofertas de empleo para data scientist solamente en Estados Unidos; para la prestigiosa publicación online Harvard Business Reviews, el trabajo de científico de datos es el más sexy del siglo XXI y, sin embargo, no existen estudios superiores (universitarios) específicos que instruyan en esta disciplina, tan necesaria para poder interactuar con big data en condiciones de máximo aprovechamiento. Entonces ¿cómo se puede llegar a ser data scientist? ¿cuál es el camino a seguir para dominar la ciencia de los datos y estar acreditado para ello?

 

data scientist

Créditos fotográficos: "Business Concept" by jscreationzs

 

Los Data Scientist hoy día: cómo descubrir a un científico de datos

Hoy día los data scientist son estadísticos, matemáticos, ingenieros informáticos o analistas con una indeleble vocación por el trabajo con datos, curiosidad infinita, mente creativa y atención al detalle. La combinación ganadora es un perfil que aporte:

  •  La solidez del conocimiento científico: respaldado por un título universitario en alguna de las disciplinas citadas en líneas precedentes.

  •  La libertad de pensamiento de un artista: donde con la imaginación al poder se rebasen los límites de lo (hasta hora) imaginable y se lidere la innovación.

La ironía es que, las ofertas laborales que publican las empresas que ya se han dado cuenta de que necesitan este tipo de profesionales cualificados en sus filas siempre añaden la coletilla "con experiencia", algo difícil de aportar, y mucho más de demostrar, en una disciplina que, como el Data Science, se encuentra en sus estadios iniciales; al menos definida en estos términos.

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Los Data Scientist del mañana: el perfil profesional más solicitado

Los Data Scientist del mañana vendrán aún más preparados. Un modelo de camino a seguir para convertirse en un most wanted científico de datos podría ser el siguiente:

  •  Graduado por alguna universidad de prestigio en ciencias informáticas o alguna disciplina relacionada.

  •  Formado en R o en Phyton, con especialidades en data science o analítica avanzada.

  •  Adecuadamente instruido en estadística, Hadoop y MapReduce, o similares, gracias a los cursos de Coursera o Udacity, por citar un par de ejemplos.

  •  Experiencia como becario o freelance en posiciones relativas a la ciencia de datos.

  •  Experiencia laboral trascendente, como puede ser una posición en alguna start-up o una consultoría orientada al análisis de datos avanzado.

  •  Reciclaje intensivo y formación continua.

El recorrido profesional propuesto cuenta con una base de conocimientos suficiente para poder aportar una perspectiva propia al trabajo con datos, ya que se garantiza su comprensión. La trayectoria mencionada hace posible una exposición a los desafíos que el mundo del data science plantea, trabajando con diferentes algoritmos, entrando en contacto con nuevos enfoques y enriqueciéndose con cada proyecto.

Pero, sin duda, la clave de todo buen data scientist reside en su capacidad para aprender nuevos métodos, familiarizarse con nuevas herramientas y plantearse retos propios que contribuyan a avivar sus reflejos y entrenar su creatividad. ¿Desarrollar una nueva app? ¿Por qué no? ¿Participar en una competición de data science? ¿Qué sabes de Kaggle? Los datos están ahí, tú pones los límites.

 

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