Las habilidades en analítica de datos más demandadas

  Según el «Informe de empleos emergentes» de LinkedIn en Estados Unidos, los científicos de datos tuvieron el tercer mayor crecimiento en el año 2020, con un 37 %, y han estado en la cima del informe durante los últimos tres años. Eso los pone a ellos, y las habilidades de ciencia de datos, en gran demanda.   Las habilidades requeridas para trabajos de científicos de datos incluyen aprendizaje automático (Machine Learning), Python, R y Apache Spark, por ejemplo. Pero una vez que se tiene esos fundamentos, ¿Qué hace un científico de datos a continuación para prepararse para el futuro de su carrera? Los expertos recomiendan estas habilidades primarias para los científicos de datos.

 
 

Conocimiento del Negocio

Los científicos de datos más buscados no solo saben cómo usar la tecnología, sino cuándo usarla y por qué, dicen los expertos. Eso requiere una comprensión de los beneficios comerciales de los datos, así como la capacidad de comunicarlos a ejecutivos y colegas en otras áreas de la empresa.

Así que para abordar el problema, algunos profesionales se están concentrando en casos de uso específicos.  Por ejemplo, en lugar de que alguien sea bueno en ciencia de datos, se podría decir que alguien está interesado en ciencia de datos para marketing o ciencia de datos para IoT. Desarrollar una especialidad o enfocarse en un área en particular lo ayudará a obtener tracción a medida que la ciencia de datos y el análisis crecen en popularidad. Tener un área que pueda llamar suya es muy valiosa para el éxito.

Los Soft Skill marcan la diferencia

Fuera del conocimiento técnico y la familiaridad comercial, la buena comunicación y otras habilidades blandas están en la parte superior de la lista para las habilidades necesarias de ciencia de datos en el mercado laboral.

Lo complicado es que si no entiendes el problema que estás resolviendo y no entiendes cómo funciona el negocio del que eres parte, cómo gana dinero, cómo se alimenta tu algoritmo en el panorama general para hacer eso, entonces no importa si se comprende todo sobre las redes neuronales porque no podrá aplicarlo a los problemas correctos. Incluso las empresas más orientadas técnicamente, como el proveedor de ciberseguridad de San Francisco, Kenna Security, están comenzando a preferir a los científicos de datos que pueden ver el panorama general en lugar de perseguir el último algoritmo.

Los científicos de datos que saben cómo trabajar con ingenieros de datos, o que tengan fuertes habilidades de ingeniería, pueden marcar la diferencia entre simplemente tener un proyecto para dar resultados o entregar un ROI sólido con una implementación exitosa.

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