Aunque la ciencia de datos como disciplina comenzó a tomar forma a partir de la segunda mitad del siglo XX, no fue sino hasta inicios de este siglo que se volvió de mucha importancia para el mundo empresarial y se estableció como perfil profesional, como consecuencia de la transformación digital.

La ciencia de datos es una disciplina que combina conocimientos en matemáticas, estadística y análisis de datos, entre otros, para diseñar sistemas y metodologías que permitan el mejor aprovechamiento de las grandes cantidades de información que se genera todos los días. De manera que un científico de datos es un profesional que, utilizando grandes volúmenes de información de distintos tipos, resuelve problemas de negocio y obtiene respuestas a partir de datos.

Para incursionar en la ciencia de datos son necesarias competencias técnicas, como habilidades de informática, manipulación de datos, programación, entre otras, así como conocimiento del negocio. Aunque si eres una persona que quiere adentrarse en esta profesión pero aún no sabe programar o cómo trabajar con algoritmos, aquí te dejamos cuatro pasos elementales que debes seguir para convertirte en un científico de datos completo. 

Un equipo de trabajo evalúa una serie de datos para su trabajo.

‍1. Define qué tipo de científico de datos quieres ser

Sí, técnicamente lo primero para iniciar en la ciencia de datos es aprender a programar, pero si consideramos que las posibilidades dentro de este campo son infinitas, primero deberás tener cierta noción sobre qué enfoque le darás a tu carrera o el área en la que te gustaría especializarte. Algunas de las más comunes son inteligencia artificial, business intelligence, big data, o marketing. Lo importante es que consideres el mejor camino y oportunidades de crecimiento para ti, incluso antes de comenzar con la programación.

2. Aprende a programar en SAS, R o Python

Como dijimos antes, para convertirte en científico de datos es fundamental que aprendas un lenguaje de programación como SAS, R o Python. Sin embargo, el último informe de la compañía Anaconda sobre las tendencias en la ciencia de datos afirma que, de los tres, el más popular es Python, ya que es de propósito general y para aprender los conceptos básicos de la programación es relativamente sencillo. En segundo lugar quedaría R, debido a que es el más utilizado por matemáticos y estadísticos, mientras que Python es más popular entre los perfiles de ingeniería. 

3. Aprende lo básico de SQL y estadística

Para saber extraer datos y analizarlos, diseñar modelos de representación, e idear estrategias de negocio con base en su interpretación, será necesario conocer —o en su defecto, repasar— los conceptos básicos de estadística y aprender a gestionar bases de datos como SQL. En realidad, no hará falta que te conviertas en un experto en datos estructurados, pero sí es imprescindible que sepas realizar consultas para unir tablas, hacer agrupamientos, trabajar con conjuntos de datos y escribir scripts de integración de datos.

‍4. Empieza a programar algoritmos de aprendizaje automático

Una vez que ya se tienen conocimientos de programación y el manejo de bases de datos relacionales, podrás empezar a programar los primeros algoritmos de aprendizaje automático. 

En su forma más básica, el aprendizaje automático utiliza algoritmos programados que reciben y analizan datos de entrada para predecir los valores de salida dentro de un rango aceptable. Pero, para que la máquina sepa a responder correctamente a una pregunta (o serie de preguntas), se necesita de una persona con conocimientos matemáticos y estadísticos que transforme la información en modelos predictivos. A esto nos referimos en este punto.

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Al final del día, lo más importante para determinar si una carrera en ciencia de datos es adecuada para ti es que te guste trabajar con datos. Partiendo de ahí, encontrarás que existen un sinfín de recursos para empezar sin necesidad de tener experiencia. Ya sea que quieras explorar la ciencia de datos por curiosidad o con el fin de adquirir valiosas habilidades analíticas que puedan aplicarse a muchas industrias, seguro encontrarás un camino para ti. 

Si ya has decidido iniciar una carrera como científico de datos, te invitamos a explorar nuestro programa de Data Scientist. Aprenderás a hacer predicciones utilizando modelos y algoritmos de Machine Learning, además de que trabajarás en casos reales desde el día uno para que puedas conseguir un trabajo en la industria tecnológica después del curso.