ESTUDIAR
CIENCIA DE DATOSEN LA ACTUALIDAD
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PARA TU FUTURO
PROFESIONAL
La ciencia de datos es una disciplina que se ha vuelto cada vez más relevante en los últimos años debido a la gran cantidad de información que se genera a través de diversas fuentes, por eso agrega valor a cualquier industria; desde estadísticas e información en los flujos de trabajo y la contratación de nuevos candidatos, hasta ayudar al personal senior a tomar mejores decisiones. Por estas y otras razones, cada vez son más las empresas y organizaciones que buscan profesionales capacitados en esta área para mejorar su capacidad de análisis y tomar decisiones informadas basadas en datos.
Según el informe de LinkedIn “Informe de empleos emergentes”, la ciencia de datos es una profesión que crece un 47% anualmente y, aunque es un perfil apto para cualquier empresa, las industrias que más lo solicitan son: la banca, las telecomunicaciones y la investigación.
Teniendo esto en mente, podemos definir que es un perfil en potencia, por eso te compartimos a continuación todo lo que debes saber para tomar la decisión de estudiar ciencia de datos e iniciar tu vida profesional.
Tabla de contenido
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- ¿Para qué se utiliza la ciencia de datos?
- Beneficios de la ciencia de datos en el entorno empresarial
- ¿Cuánto gana un científico de datos?
- ¿Quiénes pueden estudiar ciencia de datos?
- Requisitos para estudiar ciencia de datos
- ¿Dónde estudiar ciencia de datos?
¿Que és la ciencia de datos?
Se trata de una combinación de estadística, informática y matemáticas que se utiliza para analizar y procesar grandes cantidades de datos con el objetivo de obtener información valiosa para la toma de decisiones. El proceso de ciencia de datos no es uno único, existen diferentes procesos que se pueden llevar a cabo, pero en general incluyen las siguientes fases o pasos.
Todo comienza con comprender el problema, esto ayudará a construir un modelo efectivo que tendrá un impacto positivo en la organización. El siguiente paso es la recolección de datos, que pueden provenir de diversas fuentes, como: bases de datos, encuestas, sensores, redes sociales, entre otros. Luego, se procede a la exploración de los datos para comprender su estructura y características. Este paso incluye la limpieza y transformación de los datos para asegurarse de que sean precisos y coherentes. Una vez que se han preparado los datos, se aplican técnicas de análisis estadístico y de aprendizaje automático para identificar patrones y relaciones entre los datos. El objetivo es encontrar información relevante y útil que pueda ser utilizada para la toma de decisiones acertada. Finalmente, se presenta la información obtenida en forma de visualizaciones, modelos o informes que permiten a los tomadores de decisiones comprender los resultados y utilizarlos para mejorar procesos, estrategias de negocios, servicios, productos y tomar decisiones más informadas y eficientes.
Algunas veces suele confundirse data science con ingeniería de datos; sin embargo, el ingeniero de datos se centra principalmente en la gestión, almacenamiento y procesamiento de datos. Su trabajo consiste en diseñar y construir sistemas de almacenamiento de datos, optimizar la eficiencia de los procesos de datos y garantizar la calidad y la integridad de los datos. Por otro lado, el científico de datos se centra en el análisis de datos y en la generación de información valiosa a partir de ellos. Su trabajo consiste en diseñar y aplicar técnicas de análisis de datos, identificar patrones y tendencias, y generar información útil para la toma de decisiones.
Algunas veces suele confundirse data science con ingeniería de datos; sin embargo, el ingeniero de datos se centra principalmente en la gestión, almacenamiento y procesamiento de datos. Su trabajo consiste en diseñar y construir sistemas de almacenamiento de datos, optimizar la eficiencia de los procesos de datos y garantizar la calidad y la integridad de los datos. Por otro lado, el científico de datos se centra en el análisis de datos y en la generación de información valiosa a partir de ellos. Su trabajo consiste en diseñar y aplicar técnicas de análisis de datos, identificar patrones y tendencias, y generar información útil para la toma de decisiones.
Beneficios de la ciencia de datos en el entorno empresarial
¿Por qué estudiar ciencia de datos? Te contamos los beneficios que tiene esta disciplina para las empresas y por qué es uno de los perfiles en potencia.
Los beneficios de esta área son diversos y se extienden a una amplia gama de campos, incluyendo negocios, medicina, educación, ciencias sociales, entre otros. A continuación, te contamos algunos de los más relevantes:
Toma de decisiones informadas: permite a las empresas y organizaciones tomar decisiones informadas ayudando en el cumplimiento de objetivos. Al analizar grandes cantidades de datos, es posible identificar patrones y tendencias que pueden ayudar a predecir el comportamiento del mercado o de los consumidores.
Eficiencia y productividad: ayuda a identificar oportunidades de automatización y optimización en los procesos, lo que puede dar como resultado una mayor eficiencia y productividad, ahorrando tiempo y reduciendo costos.
Identificación de oportunidades de negocio: puede ayudar a las empresas a identificar nuevas oportunidades de negocio. Al analizar los datos del mercado y de los consumidores, se pueden identificar nichos de mercado y nuevas tendencias.
Mejora de la calidad del producto: al analizar los datos de los clientes, las empresas pueden identificar patrones de comportamiento y preferencias que les permiten mejorar la calidad de sus productos y servicios.
Mejora de la atención médica: se utiliza en medicina para analizar grandes cantidades de datos médicos. Esto puede ayudar a mejorar el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades, así como a identificar factores de riesgo y patrones de comportamiento en la salud.
Sus beneficios son diversos y se extienden a una amplia gama de campos. La toma de decisiones informadas, la mejora de la eficiencia y la productividad, la identificación de oportunidades de negocio, la mejora de la calidad del producto y la mejora de la atención médica son solo algunos de los campos donde puede traer beneficios..
¿Cuánto gana un científico de datos?
El ámbito de la tecnología y la innovación ha llevado a la instalación de empresas internacionales en el país. Estas empresas requieren profesionales altamente capacitados en data science, lo que abre la posibilidad de trabajar en multinacionales y desarrollar una carrera profesional a nivel global. Según el último informe de la guía salarial de Robert Half Talent Solutions, estos son los rangos de salario mensual que un científico de datos puede obtener
¿Quiénes pueden estudiar ciencia de datos?
El ámbito de la tecnología y la innovación ha llevado a la instalación de empresas internacionales en el país. Estas empresas requieren profesionales altamente capacitados en data science, lo que abre la posibilidad de trabajar en multinacionales y desarrollar una carrera profesional a nivel global. Según el último informe de la guía salarial de Robert Half Talent Solutions, estos son los rangos de salario mensual que un científico de datos puede obtener
Requisitos para estudiar ciencia de datos
La ciencia de datos es una disciplina en constante evolución y en Chile hay una gran cantidad de oportunidades para realizar investigación y desarrollo en esta área. Además, existen diversas iniciativas que fomentan la colaboración entre la industria y la academia, lo que permite a los estudiantes trabajar en proyectos reales y adquirir experiencia práctica. Por tal motivo, cualquier persona con interés en analizar datos y obtener información valiosa puede estudiarla.
Matemáticas y estadística: en data science requiere una sólida comprensión de las matemáticas y la estadística. Se requieren conocimientos en cálculo, álgebra lineal, estadística descriptiva e inferencial, y probabilidad.
Programación: es importante tener habilidades en programación, especialmente en lenguajes como Python. Los profesionales en esta área utilizan programas y herramientas especializadas para analizar grandes conjuntos de datos, por lo que es fundamental tener experiencia en la programación de software.
Bases de datos: los profesionales en esta área trabajan con grandes conjuntos de datos, por lo que es importante conocer cómo funcionan las bases y cómo se pueden manipular para extraer información valiosa.
Aprendizaje automático y minería de datos: el aprendizaje automático y la minería de datos son dos técnicas clave, ya que permiten identificar patrones y relaciones en los datos. Es importante tener conocimientos en estas áreas para poder aplicar estas técnicas y obtener resultados precisos.
Conocimientos específicos del campo de estudio: tener conocimientos en el campo de estudio relacionado con los datos que se analizarán es de gran importancia. Por ejemplo, si se trabaja con datos de salud, es importante tener conocimientos en medicina y biología.
¿Dónde estudiar ciencia de datos?
Actualmente, existe gran variedad de oferta académica para iniciar a dominar esta profesión, desde cursos en big data, cursos de análisis de datos, diplomados cortos, hasta máster en ciencia de datos. Sin embargo, si aún no cuentas con conocimientos previos, una de las mejores opciones es un bootcamp, esta modalidad de aprendizaje te permite aprender en un corto periodo de tiempo las habilidades que necesitas para empezar en este perfil e ingresar al mercado laboral. Una de las características principales de esta modalidad es la intensidad de estudio y generalmente se hace a través del desarrollo de proyectos, lo cual es un valioso valor agregado, ya que te gradúas del programa con un portafolio para completar tu curriculum vitae.
El Bootcamp Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial cumple estas características y te ofrece diversos beneficios:
Es modalidad virtual:
Podrás aprender desde el lugar en el que te encuentres y en el horario que mejor se acomode a tu agenda.
Cuenta con clases sincrónicas y asincrónicas:
Podrás aprender desde el lugar en el que te encuentres y en el horario que mejor se acomode a tu agenda.
Aprendes a través de la práctica:
Desarrollarás 7 proyectos que podrás agregar como experiencia en tu curriculum vitae:
- Desarrollo de un conjunto de datos / dataset.
- Limpieza de un data set.
- Modelamiento supervisado en machine learning.
- Modelamiento no supervisado en machine learning.
- Modelamiento de redes neuronales con Deep Learning.
- Modelamiento con procesamiento de lenguaje natural.
- Implementación de modelos de data science en la industria
Autor: Jessica López
Equipo de redacción Bootcamps UDD
Fuentes:
Informe, empleos emergentes:
https://business.linkedin.com/content/dam/me/business/en-us/talent-solutions/emerging-jobs-report/Emerging_Jobs_Report_112119_SP.pdf
Informe, empleos emergentes:
https://business.linkedin.com/content/dam/me/business/en-us/talent-solutions/emerging-jobs-report/Emerging_Jobs_Report_112119_SP.pdf
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