15 habilidades necesarias para un puesto de científico de datos para destacar con tu CV

Por eso, en este artículo descubrirás 15 habilidades necesarias para un puesto de científico de datos que podrían impresionar al reclutador.

Puntos clave:

• La ciencia de datos requiere habilidades técnicas y blandas para lograr un buen trabajo, así que tu CV debe mostrar un balance entre ambos tipos de habilidades.
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• Elige las habilidades más adecuadas para la descripción del empleo, que se note que tu CV está personalizado absolutamente para este puesto en concreto.
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• Si no dominas una habilidad, por más demandada que sea, no la incluyas en tu CV.
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Habilidades técnicas

Cuando se trata de trabajar con datos, los conocimientos especializados son la base sobre la que se construye un buen trabajo como científico de datos. Así que en tu curriculum vitae no pueden faltar tus mejores habilidades técnicas, tales como:

1. Análisis estadístico y matemáticas

Tanto el análisis estadístico como las matemáticas son habilidades imprescindibles para optar por uno de los trabajos mejor pagados para científicos de datos.

Y es que, por un lado, el análisis estadístico te permite validar hallazgos y llegar a conclusiones vitales. Mientras que, por otro lado, las matemáticas te facilitan el manejo de los datos, los cálculos y la creación de modelos o prototipos a partir de datos muy precisos. 

2. Programación

Entre las habilidades informáticas, saber de programación es primordial para un científico de datos, porque te permite analizar y procesar de forma eficaz grandes conjuntos de datos. Además, también ayuda a diseñar e implementar algoritmos de aprendizaje automático.

Básicamente, es una herramienta esencial para manejar, transformar y analizar grandes cantidades de datos. Y más concretamente, es importante dominar lenguajes de programación como Python y R, que facilitan estas tareas por su versatilidad, amplia gama de bibliotecas especializadas y fortalezas en estadísticas y visualización de datos.

3. Aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA)

Ambas herramientas permiten extraer valor real de los conjuntos de datos procesados.

Mientras que el aprendizaje automático permite, entre otras cosas, hacer predicciones precisas que favorezcan la toma de decisiones para resolver problemas complejos, la IA ayuda con la automatización de tareas complejas, lo que ahorra recursos y mejora la eficiencia.

4. Cloud computing

Como científico de datos es elemental que sepas aprovechar todas las plataformas y servicios que la nube pone a tu disposición para que puedas hacer un mejor trabajo.

Es decir, que uses el cloud computing para almacenar, procesar y analizar datos. Con la gran ventaja de que esta herramienta te permite tratar grandes volúmenes de conjuntos de datos y hacer cálculos complicados sin tantas configuraciones de infraestructura.

5. Manejo de bases de datos y SQL

Generalmente, los datos suelen estar alojados en bases de datos relacionales. Por lo que es importante que sepas extraer, consultar y convertir datos con SQL (Structured Query Language), el lenguaje estándar más eficiente para manejar este tipo de bases de datos.

A su vez, el SQL se integra sin problemas con otras herramientas útiles para la ciencia de datos, sobre todo con Python y R. Lo que quiere decir que podrás combinar el análisis de datos con el tratamiento de estos mismos datos, haciendo un trabajo más rápido y eficiente.

6. Limpieza y preprocesamiento de datos

Si bien los grandes conjuntos de datos ayudan a tomar decisiones a favor de objetivos concretos, además de favorecer procesos complejos y otras cosas, lo cierto es que estos datos provenientes del mundo real suelen estar sucios, desordenados e incompletos.

Por lo tanto, es necesario que como científico de datos también sepas limpiar y preprocesar estos datos crudos para prepararlos para su posterior análisis. Esto incluye, principalmente, la limpieza, transformación y organización de los datos. Que también implica reconocer y corregir datos confusos o inexactos, eliminar valores atípicos, sustituir valores ausentes…

Esta es de las habilidades para el currículum que son cruciales para ti como científico de datos, porque, básicamente, es el punto de partida de tu trabajo.

7. Visualización de datos

Esta es otra de las herramientas y habilidades primordiales que debes dominar como científico de datos para dar garantías de un buen procesamiento y análisis de datos.

Y es que la visualización de datos te permite representar información compleja en cuadros, gráficas, diagramas, mapas u otros formatos visuales que resalten los datos más útiles.

Es una forma de comunicar hallazgos y comprender patrones, tendencias y valores atípicos fácilmente, ahorrando tiempo y recursos. Además de que les facilita el trabajo a los tomadores de decisiones, quienes solo se deben enfocar en esta información.

8. Big Data

Y, claro, conocer las técnicas y las herramientas esenciales para manejar y extraer la información de los grandes y complejos conjuntos de datos también es necesario para tu perfil como científico de datos. 

Porque en esta industria no es un secreto que los datos, más allá de ser abundantes, vienen en variedades, volúmenes y velocidades tan diversas que las herramientas tradicionales no tienen la capacidad de procesarlos en su totalidad.

Es aquí donde entra en juego el Big Data como una herramienta que te permite gestionar y procesar de forma eficaz los conjuntos de datos masivos sin límites.

Habilidades blandas

Y como trabajar con datos no se trata solo de códigos, sino también de saber comunicarse correctamente, colaborar en equipo, pensar estratégicamente y demás, estas son algunas habilidades blandas vitales en un científico de datos que deben brillar en tu CV:

9. Comunicación efectiva

Al trabajar con datos debes transmitir la información de forma clara y precisa, con un lenguaje natural y adecuado para el nivel de conocimientos de quien leerá los informes, por ejemplo.

Porque la ciencia de datos conlleva conceptos o narrativas muy complejas que no son comprensibles para todo el mundo. Así que la comunicación efectiva te permite crear presentaciones atractivas, impactantes y accesibles para una audiencia no científica.

Es por eso que esta es una de las habilidades laborales más demandadas.

10. Resolución de problemas

Cuando trabajas con la ciencia de datos pones en práctica la resolución de problemas, porque debes analizar e identificar soluciones tentativas para problemáticas complejas.

La resolución de problemas es eso, afrontar desafíos de una forma creativa y lógica. Por ejemplo, encontrar alternativas para datos incompletos, confusos, inexactos, etc.

11. Pensamiento crítico

Al analizar datos tienes que ser muy objetivo, tener la capacidad de descubrir sesgos y cuestionar hipótesis para no caer en interpretaciones erróneas, que puede darse el caso.

Recuerda que con base en ese procesamiento y análisis de datos se tomarán decisiones, así que tienes que asegurarte de que estas decisiones serán congruentes con los datos.

12. Trabajo en equipo

Un científico de datos no trabajo solo, sino que suele requerir la colaboración de otros profesionales en el área, como ingenieros, analistas de datos, líderes de negocios, etc.

Por eso, en tu CV tienes que transmitir que sabes trabajar bien en grupo, que tienes la capacidad de escuchar y comunicarte para lograr una mejor integración de soluciones.

Esta es una de las habilidades interpersonales más valoradas para este puesto de trabajo.

13. Adaptabilidad

Todo lo relacionado con la ciencia de datos evoluciona rápidamente, por lo que es esencial que seas capaz de adaptarte a nuevas tendencias y herramientas. 

Incluso, también debes tener la capacidad de cambiar de enfoque cuando el proyecto de datos así lo requiera para adaptarte a nuevos contextos.

Si crees que puedas hacer esto, dilo en tu CV.

14. Gestión del tiempo

Saber priorizar tareas, aunque estés manejando varios proyectos al mismo tiempo, también es fundamental que lo domines como científico de datos.

Además de que debes poder respetar los plazos de entrega sin que esto afecte la calidad de tu trabajo, sobre todo en un área tan compleja como la ciencia de datos.

15. Curiosidad

Esta habilidad te impulsa a ir más allá de lo que está a simple vista, hacer investigaciones y análisis de datos más profundos, por decirlo de alguna forma.

Como científico de datos tienes que ser capaz de probar varios enfoques y descubrir nuevas conexiones, no conformarte con la primera respuesta, ser un curioso intelectual.

Como cierre…

En resumen, tu CV debe mostrar un perfil con un balance perfecto entre conocimientos técnicos y habilidades blandas. Que se note que tienes la capacidad de transformar datos en soluciones reales que sean estratégicas en función de los objetivos de la empresa.