10 habilidades que los empleadores necesitan en un científico de datos
- Gestión de información
Los científicos de datos requieren una combinación de habilidades duras y blandas que son cada vez más difíciles de encontrar, pero que darán dividendos.
En este punto, casi todas las empresas están buscando científicos de datos capacitados para analizar los cubos de información y obtener información empresarial viable. Sin embargo, la escasez de profesionales en el campo y la combinación única de habilidades que el rol requiere, hace que sea difícil encontrar la contratación adecuada.
También se está produciendo un cambio en el rol del científico de datos: la visión de un científico de datos está cambiando de alguien a quien se le da información y un problema, a alguien que comprende los problemas comerciales más apremiantes que pueden resolverse con datos, y luego pueden ir recopilar esa información y trabajar con otros equipos de la compañía para generar valor.
El rol también se ha vuelto cada vez más amplio, por lo que es importante que los empleadores sean muy específicos en cuanto a las habilidades que están buscando en un puesto de trabajo.
Aquí hay 10 habilidades que toda contratación de ciencia de datos debería tener:
1. Codificación
2. Algoritmos
3. Análisis de big data.
4. Manipulación de datos.
5. estadísticas
6. Aprendizaje automático.
7. Procesamiento del lenguaje natural.
8. Análisis de datos exploratorios.
9. Problemas de formalización.
10. la comunicación
El procesamiento del lenguaje natural y las habilidades de aprendizaje automático pueden ser opcionales para algunos roles, pero cada vez más se requieren estas habilidades.
Mientras tanto, el análisis exploratorio de datos implica recibir los datos, comprender lo que está sucediendo y qué información interesante hay. La formalización de problemas significa tomar un problema de negocios y convertirlo en un problema de ciencia de datos matemáticos reales que se pueda resolver, de lo que los científicos de datos también son responsables.
La comunicación es una habilidad vital, ya que los científicos de datos deben trabajar con diferentes partes interesadas y equipos, y deben explicar conceptos matemáticos complejos de manera clara.
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