Lista de habilidades de Data Scientist y ejemplos

"Científico de datos" es un término amplio que puede referirse a varios tipos de carreras. Generalmente, un científico de datos analiza datos para aprender sobre procesos científicos. Algunos títulos de trabajo en ciencia de datos incluyen analista de datos, ingeniero de datos, científico de investigación de información y computación, analista de investigación de operaciones y analista de sistemas informáticos.

Los científicos de datos trabajan en una variedad de industrias, desde tecnología hasta medicina y agencias gubernamentales. Las calificaciones para un trabajo en ciencia de datos varían porque el título es muy amplio. Sin embargo, hay ciertas habilidades que los empleadores buscan en casi todos los científicos de datos. Los científicos de datos necesitan sólidas habilidades estadísticas, analíticas y de informes.

Aquí hay una lista de habilidades de datos científicos para currículos, cartas de presentación, solicitudes de empleo y entrevistas. Se incluye una lista detallada de las cinco habilidades más importantes de datos científicos, acompañada de listas de habilidades relacionadas y responsabilidades laborales.

Consejos para usar una lista de habilidades

Una parte clave de la creación de un currículum vitae y una carta de presentación que los empleadores noten es la de incorporar tantas palabras clave específicas para el trabajo como sea posible. Esto se debe a que las empresas empleadoras ahora utilizan con frecuencia los sistemas de seguimiento automático de solicitantes (sistemas ATS) para proporcionar un análisis de primera etapa de las solicitudes de trabajo que reciben. Cuantas más palabras clave contenga su currículum, más probabilidades tendrá de pasar el primer corte del sistema ATS y, en última instancia, llegar al ojo humano de un gerente de contratación.

Los términos listados aquí se encuentran entre las palabras clave más buscadas programadas en sistemas ATS y utilizadas en trabajos para científicos de datos. Por lo tanto, debe tratar de incorporar muchas de estas frases de palabras clave en su currículum: en un resumen inicial de calificaciones, en su sección de historial de trabajo y en una tabla técnica que describe sus habilidades de hardware y software.

También debe describir su dominio de la más importante de estas habilidades en su carta de presentación y, eventualmente, durante sus entrevistas personales. Asegúrese de mejorar estas descripciones con ejemplos específicos de cómo ha utilizado cada habilidad en un entorno de trabajo o capacitación.

Su mejor guía sobre cuál de estas palabras clave debe incluir es la descripción del trabajo que está solicitando. Cada trabajo que solicite requerirá diferentes habilidades y experiencias, así que asegúrese de leer la descripción del trabajo detenidamente y céntrese en las habilidades enumeradas por el empleador, adaptando cada currículum y carta de presentación que presente a las calificaciones solicitadas por diferentes empleadores.

Las cinco mejores habilidades de datos científicos

Analítico

Quizás la habilidad más importante para un científico de datos es poder analizar información. Los científicos de datos tienen que observar y dar sentido a grandes franjas de datos. Deben poder ver patrones y tendencias en los datos y explicar esos patrones. Todo esto requiere fuertes habilidades analíticas.

• Herramientas analiticas
• Analítica
• Big Data
• Construyendo modelos predictivos
• Creación de controles para asegurar la exactitud de los datos
• Pensamiento crítico
• Datos
• Análisis de los datos
• Analítica de datos
• Manipulación de datos
• La negociación de datos
• Herramientas de ciencia de datos / Herramientas de datos
• Minería de datos
• Evaluando nuevas metodologías analíticas
• Interpretando datos
• Métrica
• Minería de datos de redes sociales
• Datos de modelado
• Herramientas de modelado
• Produciendo visualizaciones de datos
• Investigación
• Modelado de riesgos
• Pruebas de hipótesis

Creatividad

Ser un buen científico de datos también significa ser creativo. En primer lugar, debe utilizar la creatividad para detectar tendencias en los datos. En segundo lugar, necesita hacer conexiones entre datos que puedan parecer no relacionados. Esto requiere mucho pensamiento creativo. Finalmente, debe explicar estos datos de manera clara para los ejecutivos de su empresa. Esto a menudo requiere analogías y explicaciones creativas.

• Adaptabilidad
• Transmisión de información técnica a personas no técnicas
• Toma de decisiones
• Árboles de decisión
• Ejecutando en un ambiente acelerado
• Pensamiento lógico
• Resolución de problemas
• Trabajando independientemente

Comunicación

Los científicos de datos no solo tienen que analizar datos, sino que también tienen que explicar esos datos a otros. Deben poder comunicar datos a las personas, explicar la importancia de los patrones en los datos y sugerir soluciones. Esto implica explicar problemas técnicos complejos de una manera que sea fácil de entender. A menudo, la comunicación de datos requiere habilidades de comunicación visual, oral y escrita.

• Asertividad
• Colaboración
• Consultante
• Cultivando relaciones con partes interesadas internas y externas
• Servicio al cliente
• Documentando
• Consenso de dibujo
• Facilitando Reuniones
• Liderazgo
• Tutoría
• Presentación
• Gestión de proyectos
• Metodologías de gestión de proyectos
• Proyecto líneas de tiempo
• Proporcionar directrices a los profesionales de TI
• Informes
• Habilidades de supervisión
• Formación
• Comunicaciones verbales
• Escritura

Matemáticas

Si bien las habilidades sociales como el análisis, la creatividad y la comunicación son importantes, las habilidades duras también son fundamentales para el trabajo. Un científico de datos necesita habilidades matemáticas, particularmente en cálculo multivariable y álgebra lineal.

• Algoritmos
• Creando algoritmos
• Conjuntos de datos de recuperación de información
• Álgebra lineal
• Modelos de Aprendizaje Automático
• Técnicas de aprendizaje automático
• Cálculo multivariable
• Estadística
• Modelos estadísticos de aprendizaje
• Modelado estadístico

Programación y Competencias Técnicas.

Los científicos de datos requieren habilidades informáticas básicas, pero las habilidades de programación son particularmente importantes. Ser capaz de codificar es fundamental para casi cualquier posición de científico de datos. El conocimiento de lenguajes de programación como Java, R, Python o SQL es esencial.

• AppEngine
• Servicios web de Amazon (AWS)
• C ++
• Habilidades computacionales
• CouchDB
• js
• ECL
• Llamarada
• API de visualización de Google
• Hadoop
• HBase
• Java
• Matlab
• Microsoft Excel
• Perl
• PowerPoint
• Pitón
• R
• js
• Herramienta de informes de software
• SAS
• Lenguajes de scripting
• SQL
• Cuadro

Perspectivas de empleo para científicos de datos

Según la Oficina de Estadísticas Laborales, en 2016 se emplearon 27,900 personas como científicos de investigación de computadoras e información; su salario anual promedio en 2017 fue de $ 114,520. Se anticipa que las oportunidades de carrera en este campo crecerán un 19 por ciento para 2026, mucho más rápido que el promedio.