Se espera que las oportunidades laborales para los científicos de datos casi se tripliquen durante la década que termina en 2026, según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU . Dado que la tecnología informática permite a las empresas recopilar mayores volúmenes de datos con mayor rapidez, mayor será la demanda de científicos que puedan encontrar información útil en esos datos . Para tener éxito, los científicos de datos deben dominar los tipos de lenguajes de programación que se utilizan para trabajar con datos y desarrollar programas para rastrear y analizar datos.
Qué hacen los científicos de datos
Los científicos de datos desarrollan algoritmos para identificar patrones en grandes cantidades de datos. Luego pueden analizar esos patrones. Los datos que deben analizarse pueden provenir de cualquier lugar. Los sitios web recopilan datos, por ejemplo, sobre cuándo las personas visitan y desde dónde, y los sitios de alto tráfico pueden tener fácilmente millones de puntos de datos. Los datos no tienen que provenir de sitios web. También puede provenir de investigaciones que se han realizado durante generaciones. Por ejemplo, los datos de diferentes tipos de investigación médica pueden ser vastos y deben analizarse.
Los científicos de datos desarrollan software o usan software desarrollado por otros para ayudar con el proceso de análisis de conjuntos de datos. También buscan formas de presentar sus hallazgos a otros de manera visualmente atractiva o fácil de entender.
Lenguajes de programación
Los científicos de datos utilizan computadoras y programas informáticos debido a los grandes volúmenes de datos con los que están tratando. Para ser eficaz en el trabajo, es importante dominar al menos un lenguaje de programación relevante y probablemente más de uno, según las necesidades específicas. SQL es un buen lugar para comenzar porque es muy común, pero hay varios otros lenguajes de programación que vale la pena aprender.
Si realmente desea aumentar su comerciabilidad como científico de datos, aprenda tantos lenguajes de programación relevantes como sea posible.
Estos son algunos de los lenguajes de programación más populares que son útiles para los científicos de datos.
SQL: SQL, que significa «lenguaje de consulta estructurado», se centra en el manejo de información en bases de datos relacionales. Es el lenguaje de base de datos más utilizado y es de código abierto, por lo que los aspirantes a científicos de datos definitivamente no deberían omitirlo. Aprender SQL debería equiparlo para crear bases de datos SQL, administrar los datos dentro de ellas y usar funciones relevantes. Udemy ofrece un curso de capacitación que cubre todos los conceptos básicos y se puede completar con bastante rapidez y sin dolor.
R: R es un lenguaje orientado a las estadísticas popular entre los mineros de datos y no es demasiado difícil de aprender. Si desea aprender a desarrollar software estadístico, R es un buen lenguaje para conocer. También le permite manipular y mostrar datos gráficamente. Como parte de su programa de especialización en ciencia de datos, Coursera ofrece una clase sobre R que le enseña cómo programar en el idioma y aplicarlo en el contexto de la ciencia / análisis de datos.
SAS: al igual que R, SAS se utiliza principalmente para análisis estadístico. Es una herramienta poderosa para transformar información de bases de datos y hojas de cálculo en formatos legibles como documentos HTML y PDF o tablas y gráficos visuales. Desarrollado originalmente por investigadores académicos, se ha convertido en una de las herramientas de análisis más populares en todo el mundo para empresas y organizaciones de todo tipo. El idioma no es de código abierto, por lo que es probable que no pueda aprenderlo usted mismo de forma gratuita.
Python: una de las principales ventajas de Python es su amplia variedad de bibliotecas (Pandas, NumPy, SciPi, etc.) y funciones estadísticas. Dado que Python, como R, es un lenguaje de código abierto, las actualizaciones se agregan rápidamente. Otro factor a considerar es que Python es quizás el más fácil de aprender, debido a su simplicidad y la amplia disponibilidad de cursos y recursos en él. El sitio web LearnPython es un excelente lugar para comenzar.
MATLAB: esta opción fue desarrollada por MathWorks y está diseñada para manejar los tipos de cálculos que los profesionales de las matemáticas pueden necesitar. Es una opción popular en la academia.
Julia: Comercializada como una opción de alto rendimiento, Julia es buena para analizar grandes volúmenes de datos rápidamente. Una de sus características es la capacidad de realizar cálculos en línea sobre la transmisión de datos. Julia es una opción de código abierto.
TensorFlow: TensorFlow es una opción comercial muy conocida porque se utiliza para ayudar a ejecutar muchas de las funciones de Google, incluido su motor de búsqueda y bases de datos para programas como Google Photos.
Scala: Scala es una opción popular que maneja grandes conjuntos de datos y funciona bien con Java.
