Las empresas ven en el Big Data la gran solución a sus problemas de gestión de toda la información generada a partir de la operación diaria. Y aunque esto sea así, lo cierto es que para procesar estos datos se necesita de un muy buen data scientist. ¿Te llama la atención convertirte en especialista de una de las profesiones más demandadas y con mayor salida laboral? Fórmate en la data con los cursos de data scientist.
¿Por qué convertirte en un especialista en data science?
Todos los días generamos data a partir del uso de la tecnología, que forma parte de nuestra cotidianidad. Y justamente, el Big Data es ese gran conglomerado de datos, tanto estructurados como no estructurados. Por otro lado, todo lo relacionado a su estudio es la ciencia de datos.
De modo que el uso y comprensión del Big Data es crucial para las empresas a día de hoy, puesto que, el análisis de datos hecho de forma exhaustiva y eficiente permite mejorar la toma de decisiones en el área comercial, marketing y planeación de cualquier compañía.
¿Cuál debería ser el resultado del buen manejo de la ciencia e ingeniería de datos para una compañía? El mejoramiento de la gestión de inventario, la optimización de activos y la reducción de gastos son solo una parte.
Ahora bien, para la correcta gestión de la data es necesario un especialista con formación técnica en ello. Por eso, el rol del Data Scientist es fundamental, ya que su principal función consiste en transformar la información de las bases de datos en valor para las empresas, para lo cual desarrolla código para analizar la data y para cerrar modelos predictivos de información, entre otras tareas. Todo esto a la vez que hace de los datos información legible y procesable. Un buen curso data science te permitirá desarrollar estas competencias.
Los diferentes lenguajes de programación que usa un Data Scientist
Algunos de los programas o lenguajes que un profesional del manejo de data usa en el día a día, son:
- Python: es de los lenguajes más usados para el procesamiento de información, gracias a que es muy fácil de gestionar. De naturaleza dinámica, es compatible con algoritmos de alto rendimiento, interactuando con tecnologías avanzadas como inteligencia artificial, a través de las bibliotecas Numpy y Pandas.
- R: se trata de un lenguaje open source basado en modelos estadísticos, orientado a trabajos simplificados en el lenguaje de computación.
- Hadoop: también de código abierto, almacena y analiza grandes volúmenes de datos, con gran tolerancia a fallos del hardware.
- Apache Spark: acepta una gran variedad de lenguajes de programación, con una velocidad hasta 100 veces mayor que Hadoop.
- Scala: de código abierto, forma parte del ecosistema de la máquina virtual Java, siendo un lenguaje muy popular en la industria financiera por su gran escalabilidad.
Eligiendo un buen curso de data
Dado que la oferta de especializaciones en data science es alta y muy variada, puede que se haga un poco difícil elegir el curso con el pensum de estudios más adecuado a lo que necesitas aprender.
En primer lugar, debes considerar qué se adapta mejor para ti según las competencias que quieres desarrollar. Puede que necesites un curso de Data Scientist si requieres un aprendizaje más completo para la ejecución de tareas de mayor alcance en el manejo y análisis de datos dentro de tu empresa.
En un curso de este tipo aprenderás fundamentos de Machine Learning, como el método de Clustering y algoritmos de Machine Learning; y Statslearning como parte de Deep Learning o Machine Learning avanzado, entre otros.
O tal vez tu función dentro de tu compañía va orientada hacia la elaboración de estudios de mercado a partir de la elaboración de Dashboards de análisis de datos. En ese caso, una alternativa puede ser un curso de Analista de Datos, en el que puedas aprender lenguaje SQL y Power BI, como parte de los fundamentos de Database y Business Intelligence. En el siguiente enlace descubre los cursos para convertirte en analista de datos, en donde aprenderás estas nociones técnicas y mucho más.
La ingeniería informática sigue evolucionando para expandirse a distintas áreas de conocimiento, aplicables a industrias y tareas cada vez más diversas.
Si quieres convertirte en un especialista de análisis de datos o en todo un Data Scientist, no pierdas de vista la oportunidad de volverte un profesional de alto nivel en estas áreas, cada vez más necesarias dentro de las mejores compañías para trabajar.
