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Los 5 principales datos sobre habilidades técnicas que necesitan los científicos de datos

  • Predictive Analytics

almacenamiento datos datacenter

Los científicos de datos siguen teniendo una gran demanda, pero los interesados ​​en seguir una carrera en el campo deben tener las habilidades adecuadas para conseguir un trabajo con un salario superior, según un informe de Indeed Prime.

 

La demanda de profesionales de la ciencia de la información continúa aumentando a medida que más compañías buscan recopilar y analizar datos y obtener información empresarial a partir de esa información. Según los datos de Indeed, las publicaciones de empleo de científicos de datos han aumentado un 256% desde diciembre de 2013, y los salarios medios han alcanzado los 130.000 dólares.

Según el informe, a medida que más compañías adoptan enfoques basados ​​en datos, los científicos de datos deben mantener sus habilidades actualizadas en función de lo que necesitan los empleadores.

Indeed Prime analizó las habilidades más solicitadas en las ofertas de trabajo de Indeed. Aquí están las habilidades de la ciencia de datos en mayor demanda, y cómo y dónde desarrollarlas para mejorar su currículum.

1. Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un subcampo de inteligencia artificial (IA) que involucra sistemas informáticos que usan datos y algoritmos para aprender a hacer predicciones sin ser programados para hacerlo. El campo será clave para el avance de las tecnologías, incluidos los autos que conducen por sí mismos y la personalización cada vez mayor de la experiencia del cliente en áreas como el comercio minorista, señaló el informe.

El aprendizaje automático combina ciencia de datos, matemáticas e ingeniería de software, por lo que requiere un amplio conjunto de habilidades para aprender. Las habilidades de aprendizaje automático incluyen fundamentos de informática, programación, probabilidad y estadística, modelado y evaluación de datos, algoritmos y bibliotecas, e ingeniería de software y diseño de sistemas.

2. Python

Python es un lenguaje de programación orientado a objetos de propósito general que se ejecuta en la mayoría de los sistemas operativos, y ha sido uno de los lenguajes de programación más populares y de mayor crecimiento en los últimos años. También es una poderosa herramienta de visualización y datos, con un conjunto de bibliotecas que incluyen un número específico para el aprendizaje automático, que incluye NumPy, SciPy, scikit-learn y Pandas, señala el informe. Python también es la habilidad que se menciona con más frecuencia en las publicaciones de trabajos de ciencia de datos.

3. R

R es un paquete de software estadístico de código abierto que simplifica el análisis de grandes conjuntos de datos e incluye características tales como modelado lineal y no lineal, agrupación y análisis de series de tiempo. R sigue creciendo en popularidad y, junto con Python, es una de las habilidades más comunes enumeradas en las publicaciones de trabajo en ciencia de datos.

R también permite a los científicos de datos realizar análisis estadísticos y predictivos en datos en tiempo real, y luego crear imágenes interesantes para comunicar esa información a la parte comercial, señala el informe.

4. SQL

El SQL es un lenguaje de programación específico del dominio que hace posible la recuperación de datos, y brinda a los científicos de datos una forma de acceder y manipular grandes cantidades de información que se encuentra en un sistema de administración de bases de datos relacionales, según el informe. Los comandos SQL pueden capturar y desglosar datos, así como editar tablas de bases de datos e índices para mejorar la precisión. Las habilidades de SQL son fundamentales en el campo de la ciencia de datos.

5. Hadoop

Hadoop es un marco de software que almacena y procesa grandes volúmenes de datos en grupos de dispositivos informáticos. Es flexible, escalable y ayuda a las compañías a identificar tendencias y predecir resultados para mejorar la toma de decisiones, según el informe. Si bien es posible obtener un trabajo de ciencia de datos con una experiencia limitada en Hadoop, una comprensión sólida del marco es un punto de venta sólido que puede generar más oportunidades y mejores salarios, señaló.

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