Los científicos de datos han demostrado ser capaces de aportar un valor enorme a las empresas. Sin embargo, ¿qué diferencia las habilidades de los científicos de datos de las demás? No es una pregunta fácil de responder, ya que los científicos de datos son un gran paraguas y las responsabilidades laborales y las habilidades requeridas difieren para cada empresa. Sin embargo, hay habilidades que los científicos de datos necesitarán si quieren diferenciarse de los demás.

1. Cloud Computing

La computación en la nube es un servicio proporcionado a través de Internet (“Nube”) que incluye una amplia gama de recursos como servidores, software analítico, redes, seguridad y muchos más. Estos servicios están diseñados para adaptarse a las preferencias del usuario y ofrecer recursos según sea necesario, lo que permite una gran flexibilidad y escalabilidad.

En la tendencia actual de la ciencia de datos, muchas empresas han comenzado a implementar la computación en la nube para escalar sus negocios y minimizar los costos de infraestructura. Desde pequeñas startups hasta grandes corporaciones, el uso de la computación en la nube se ha convertido en una práctica común. Esta adopción masiva se debe a varios factores clave, como la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos, la facilidad de colaboración global y la posibilidad de acceder a potentes recursos computacionales bajo demanda.

Como resultado, las ofertas de trabajo en el ámbito de la ciencia de datos a menudo requieren experiencia en computación en la nube. Tener habilidades en este campo se ha vuelto crucial, ya que permite a los científicos de datos implementar, entrenar y desplegar modelos de machine learning de manera eficiente y efectiva.

Hay muchos servicios de computación en la nube disponibles, pero no es necesario aprenderlos todos. Dominar una plataforma puede facilitar la transición a otras. Si tienes dificultades para decidir por dónde empezar, puedes optar por una de las plataformas más grandes y populares, como AWS (Amazon Web Services), GCP (Google Cloud Platform) o Azure (Microsoft Azure). Cada una de estas plataformas ofrece un conjunto robusto de herramientas y servicios específicos para ciencia de datos y machine learning, lo que te permitirá adquirir habilidades valiosas y transferibles.

Además, aprender sobre la computación en la nube te permitirá aprovechar tecnologías avanzadas como el almacenamiento en la nube, bases de datos gestionadas, servicios de análisis en tiempo real y herramientas de inteligencia artificial. Esto no solo mejorará tus capacidades técnicas, sino que también te hará más competitivo en el mercado laboral actual. La computación en la nube también facilita la implementación de mejores prácticas en seguridad y cumplimiento normativo, asegurando que los datos estén protegidos y se gestionen adecuadamente.

En resumen, adquirir conocimientos y experiencia en computación en la nube es esencial para cualquier profesional de la ciencia de datos que busque mantenerse relevante y competitivo en un entorno empresarial en constante evolución.

2. MLOps

Machine Learning Operations, o MLOps, es una colección de técnicas y herramientas esenciales para implementar modelos de aprendizaje automático (ML) en producción. MLOps tiene como objetivo evitar la deuda técnica de nuestras aplicaciones de ML al agilizar la implementación de modelos en producción, mejorar la calidad y el rendimiento del modelo, y adoptar las mejores prácticas en integración y entrega continuas (CI/CD), con un monitoreo continuo de los modelos.

Además de estas prácticas fundamentales, MLOps también abarca aspectos importantes como la gobernanza de modelos, la gestión de datos, la reproducibilidad y la escalabilidad. Gobernanza de modelos implica la gestión y control de versiones de los modelos a lo largo de su ciclo de vida. La gestión de datos se enfoca en garantizar la disponibilidad y calidad de los datos utilizados en el entrenamiento y validación de los modelos. La reproducibilidad asegura que los experimentos y resultados puedan ser replicados consistentemente, mientras que la escalabilidad permite que los sistemas de ML manejen volúmenes crecientes de datos y solicitudes de manera eficiente.

MLOps se ha convertido en una de las habilidades más buscadas por los científicos de datos, reflejándose en el aumento de los requisitos de MLOps en las ofertas de trabajo. Anteriormente, las tareas relacionadas con MLOps podían delegarse a un ingeniero de aprendizaje automático. Sin embargo, los requisitos para que los científicos de datos comprendan MLOps se han vuelto más importantes que nunca. Esto se debe a que los científicos de datos deben asegurarse de que su modelo de aprendizaje automático esté listo para integrarse con el entorno de producción, y son ellos quienes mejor conocen los detalles y particularidades del modelo.

Es por esto que aprender sobre MLOps en 2024 será extremadamente beneficioso si deseas avanzar en tu carrera en ciencia de datos. Además de dominar los conceptos básicos, familiarizarse con herramientas como Kubeflow, MLflow y TensorFlow Extended (TFX), y prácticas como el versionado de datos y la automatización de pipelines, te permitirá destacar en el campo y contribuir significativamente al éxito de proyectos de aprendizaje automático en producción.

3. Tecnologías Big Data

Big Data se puede describir mediante las Tres V clásicas: Volumen, que se refiere a las cantidades masivas de datos generados; Velocidad, que explica la rapidez con la que se producen y procesan los datos; y Variedad, que abarca los diferentes tipos de datos, desde los estructurados hasta los no estructurados. Sin embargo, hoy en día, se han añadido más V como Veracidad, que se refiere a la calidad y precisión de los datos, y Valor, que representa la utilidad y beneficios que se pueden extraer de los datos. Estas cinco características subrayan la complejidad y el potencial transformador del Big Data en la era digital.

Las tecnologías de Big Data han adquirido una importancia crucial en muchas empresas, ya que el valor real de los datos radica en cómo se pueden analizar y utilizar para generar conocimientos y desarrollar productos innovadores. Tener grandes volúmenes de datos es solo el primer paso; procesarlos y analizarlos de manera efectiva es lo que realmente permite a las empresas obtener insights valiosos y tomar decisiones informadas. Por esta razón, la demanda de científicos de datos con habilidades en tecnologías de Big Data ha aumentado significativamente.

El ecosistema de Big Data abarca diversas tecnologías que pueden clasificarse en cuatro categorías principales: almacenamiento de datos, que incluye soluciones como Hadoop, Apache Cassandra y bases de datos NoSQL; extracción de datos, que se refiere a técnicas y herramientas para obtener datos de diversas fuentes como Apache Nifi y Talend; análisis de datos, que involucra métodos estadísticos y algoritmos de machine learning para interpretar los datos, utilizando herramientas como Apache Spark y TensorFlow; y visualización de datos, que permite presentar los resultados de manera comprensible y atractiva mediante herramientas como Tableau, Power BI y D3.js. Además, se deben considerar aspectos de gobernanza de datos y seguridad, que son cruciales para asegurar que los datos se manejen de manera ética y segura.

Cada una de estas categorías es esencial para transformar los datos en información valiosa y accionable, permitiendo a las empresas mejorar sus operaciones, tomar decisiones más informadas y crear nuevas oportunidades de negocio. Además, el uso de Big Data está impulsando avances en áreas como la inteligencia artificial, la automatización y el Internet de las Cosas (IoT), haciendo que la comprensión y el aprovechamiento de estas tecnologías sean más importantes que nunca.

4. Expertis en el campo

Para avanzar en sus carreras, los científicos de datos necesitan combinar habilidades técnicas con una sólida experiencia en el campo. Mientras que los científicos de datos junior a menudo se centran en lograr métricas técnicas impresionantes al modelar el aprendizaje automático, los científicos de datos senior entienden la importancia de priorizar los valores comerciales al evaluar un modelo.

La experiencia en el dominio implica comprender a fondo el negocio y la industria en la que se trabaja. Este conocimiento profundo permite una mejor alineación con las necesidades comerciales, la selección de métricas más relevantes para el éxito del modelo y la formulación de proyectos de manera que tengan un impacto significativo en la empresa. En el panorama actual, esta habilidad se vuelve especialmente valiosa a medida que las organizaciones reconocen cada vez más el potencial de la ciencia de datos para generar valor.

Adquirir conocimientos especializados en un campo específico puede ser un desafío si no se trabaja directamente en esa industria. Sin embargo, existen estrategias para superar esta barrera. Entonces, ¿cómo podemos adquirir esta habilidad si no estamos trabajando en la industria que nos interesa? Hay algunas estrategias que podemos seguir, como:

• Tomar cursos en línea y obtener certificaciones en industrias relacionadas.
• Participar activamente en redes sociales profesionales.
• Contribuir a proyectos de código abierto relevantes.
• Llevar a cabo un proyecto paralelo relacionado con la industria de interés.
• Buscar un mentor que pueda guiar nuestro aprendizaje y desarrollo.
• Realizar una pasantía en la industria deseada para obtener experiencia práctica.

5. Ética y Privacidad de Datos

Algunos pueden percibir los datos como simples números o palabras en una base de datos, sin considerar la relevancia que estos tienen para las personas que representan. Sin embargo, es crucial tener en cuenta que muchos de estos datos son información privada, cuyo manejo incorrecto podría tener consecuencias negativas tanto para los usuarios como para la empresa. Este tema se vuelve aún más relevante en la era actual, donde la recopilación y el procesamiento de datos se han vuelto más accesibles y comunes.

La ética en la ciencia de datos aborda los principios morales que guían el trabajo de los científicos de datos. Este campo se centra en el impacto potencial de los proyectos de ciencia de datos en los individuos y la sociedad, buscando tomar las decisiones más éticas posibles. Temas como el sesgo, la equidad, la explicabilidad y el consentimiento son centrales en esta área.

Por otro lado, la privacidad de datos se refiere a la legalidad en la recopilación, procesamiento, gestión y compartición de datos. Su objetivo es proteger la información personal de los individuos y evitar su uso indebido. Cada región puede tener marcos legales específicos sobre privacidad de datos; por ejemplo, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa se aplica principalmente a datos personales en ese continente.

El conocimiento y la aplicación de principios éticos y de privacidad de datos se han vuelto fundamentales para los científicos de datos, ya que las consecuencias de no cumplir con estos principios pueden ser graves.

6. Idiomas

Añadiendo a las 5 características antes mencionadas, se considera que para los científicos de datos de Latinoamérica es importante aprender un nuevo idioma, como inglés o francés. Dominar un segundo idioma, en particular el inglés, puede ser un activo invaluable para los científicos de datos en la región. En un campo tan globalizado y colaborativo como la ciencia de datos, el conocimiento de un idioma adicional no solo facilita la comunicación con colegas y colaboradores de diferentes partes del mundo, sino que también amplía el acceso a recursos, herramientas y conocimientos que pueden estar disponibles solo en ese idioma.

Además, en muchas empresas y organizaciones internacionales, el inglés suele ser el idioma principal de comunicación, por lo que dominarlo puede abrir oportunidades laborales y proyectos de colaboración que de otra manera podrían no estar disponibles. Del mismo modo, el francés es un idioma oficial en varios países y organizaciones internacionales, lo que lo convierte en una habilidad especialmente valiosa para aquellos que buscan oportunidades en esos contextos específicos.

En resumen, aprender un segundo idioma no solo enriquece culturalmente, sino que también puede mejorar significativamente el perfil de un científico de datos en Latinoamérica, brindando acceso a una red más amplia de profesionales y recursos, y aumentando las oportunidades profesionales en un campo cada vez más globalizado.

En resumen, para destacar como científico de datos en la actualidad, es fundamental poseer un conjunto diverso de habilidades que vayan más allá de la manipulación de datos. En conjunto, estas habilidades complementarias pueden potenciar la carrera de un científico de datos y posicionarlo como un profesional altamente valorado en la industria actual

Fuente:

Cornellius Yudha Wijaya, KDnuggets Technical Content Specialist on March 13, 2024 in Data Science. https://www.kdnuggets.com/5-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024