A medida que las empresas adoptan rápidamente una cultura basada en datos, la demanda de profesionales capacitados en ciencia de datos está aumentando. La ciencia de datos es una tecnología increíble que ayuda a las organizaciones a obtener información útil a partir de sus datos que pueden utilizar para innovar productos y servicios, aumentar la productividad, mejorar la eficiencia operativa o mejorar la experiencia del cliente.
Sin embargo, implementar un sistema eficienteproyecto de ciencia de datosRequiere muchas tareas, desde la recopilación de datos hasta visualización de datos y entrenar modelos de datos para implementarlos y mantenerlos. Por lo tanto,profesionales de la ciencia de datosdebe ser competente en varios temas básicos habilidades de ciencia de datospara tener éxito en sus carreras.
Si también estás buscando hacer un carrera en ciencia de datosLuego, aquí analizamos algunas de las principales habilidades en ciencia de datos que tendrán una gran demanda en todas las industrias en 2025.
Principales habilidades de ciencia de datos para aprender
Estas son algunas de las habilidades básicas en ciencia de datos, técnicas y no técnicas, que lo ayudarán a avanzar en su carrera en ciencia de datos.
Visualización de datos
Esta es una habilidad esencial para tener éxito en su carrera de ciencia de datos. Al dominar visualización de datospuede traducir conocimientos complejos en elementos visuales fáciles de entender para comunicarlos de manera efectiva a quienes toman decisiones y a las partes interesadas sin conocimientos técnicos.
Aprendizaje automático
Usando su habilidades de aprendizaje automáticolos científicos de datos pueden crear modelos y algoritmos predictivos eficientes.Profesionales de la ciencia de datos.Debe aprender marcos importantes como TensorFlow, PyTorch y Scikit-Study.
El aprendizaje automático es una de las habilidades más demandadas en la actualidad y los ingenieros de aprendizaje automático pueden ganar un salario promedio anual de $161,389en los EE. UU. (De hecho).
Lenguajes de programación
El lenguaje de programación es una herramienta esencial que se utiliza para realizar todo tipo de tareas de ciencia de datos, desde la recopilación de datos hasta visualización de datos. Los científicos de datos lo utilizan para manipular datos, implementar algoritmos, automatizar tareas y más. PitónR, SQL, and so forth., son algunos de los lenguajes de programación más populares.
Probabilidad y Estadística
Profesionales de la ciencia de datos.Es necesario tener una sólida comprensión de varios conceptos estadísticos y de probabilidad. Estas habilidades son necesarias para realizar tareas como prueba de hipótesis, análisis de regresión, inferencia bayesiana e interpretación correcta de datos.
Aprendizaje profundo
Es un subconjunto de aprendizaje automáticoy se basa en el mismo principio en el que funcionan las redes neuronales del cerebro humano. Al dominar las habilidades de aprendizaje profundo, podrá realizar tareas complejas, incluido el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje pure y más. Para esto, utilizará marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow yPyTorch. El aprendizaje profundo es importantehabilidad de ciencia de datosnecesario para construir y entrenar modelos sofisticados que puedan aprender por sí solos.
Grandes datos
Grandes datos en elindustria de la ciencia de datosSe refiere a enormes cantidades de datos, generalmente en zettabytes y petabytes. Profesionales de la ciencia de datos. debe tener las habilidades necesarias para procesar una cantidad tan grande de datos a través de sistemas avanzados herramientas de ciencia de datosy tecnologías como Apache, Hadoop, Spark, and so forth. Estas habilidades les ayudan a almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente.
Disputa de datos
A menudo, los datos utilizados para construir y entrenar modelos de ciencia de datos se recopilan de una variedad de fuentes, incluidos datos de sensores, internet scraping, datos de redes sociales, and so forth. Estos datos a menudo están incompletos y no estructurados y pueden contener valores inexactos o faltantes. Disputa de datosEs necesario procesar estos datos y hacerlos adecuados para el análisis. Herramientas comoNumPy y Pandas se utilizan para agilizar el proceso de manipulación de datos.
Gestión de bases de datos
Se necesitan habilidades de gestión de bases de datos para un almacenamiento, recuperación y gestión eficaces de los datos. Los profesionales de la ciencia de datos deben tener una comprensión clara de los sistemas de bases de datos, incluidos mysqlPostgreSQL, MongoDB y otros, para manejar grandes conjuntos de datos y optimizar consultas.
Habilidades no técnicas
Aparte de los aspectos técnicos básicos antes mencionados habilidades de ciencia de datostambién debe ser bueno en varias habilidades interpersonales y sociales para una carrera exitosa en ciencia de datos en 2025.
Concéntrate en mejorar tu:
- Habilidades de comunicación– ya que son necesarios para comunicar hallazgos de datos importantes a las partes interesadas.
- Habilidades de colaboración– es necesario trabajar en estrecha colaboración con miembros de diferentes equipos y departamentos.
- resolución de problemas– para manejar problemas comerciales complejos y desarrollar soluciones eficientes para ellos.
- Conocimiento de negocios e industria.– cuanto mejor comprenda su industria y su negocio, mejor será la solución que podrá desarrollar.
Si desea comenzar una carrera en ciencia de datos, le recomendamos inscribirse en el nivel principiante superior.certificaciones de ciencia de datoscomo el Profesional certificado en ciencia de datos (CDSP)ofrecido por el USDSI. A través de dichas certificaciones, puede dominar los conceptos fundamentales de la ciencia de datos, aprender habilidades de ciencia de datos de tendencia y demanda, y validar su experiencia en este campo.
¡Para resumir!
La ciencia de datos es un campo interesante y en crecimiento, y la demanda de profesionales capacitados está en su punto más alto. Aprender nuevas habilidades lo ayudará a mantenerse relevante en el mercado laboral de la ciencia de datos y avanzar más rápido en su carrera en ciencia de datos. Además, debe tener en cuenta que la ciencia de datos es un campo muy dinámico y está evolucionando rápidamente con la evolución de la tecnología.
Por lo tanto, también debe estar dispuesto a aprender nuevas habilidades y actualizarlas periódicamente según las tendencias del mercado. Esto le ayudará a avanzar rápidamente en su carrera en ciencia de datos. Además, regístrate en el mejores certificaciones en ciencia de datos y demostrar su credibilidad ante posibles empleadores.
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