Habilidades que puede desarrollar un ingeniero en ciencia de datos

Habilidades que debe desarrollar un ingeniero en ciencia de datos

Habilidades técnicas  

• Programación 

  Es fundamental que como ingeniero en ciencia de datos domines al menos un lenguaje de programación, como Python, R, Julia, SQL, HTML, Rust, Java, etc. Para que te puedas trabajar, procesar y visualizar grandes cantidades de datos y realizar análisis estadísticos.  

• Estadística  

  La estadística es la base de la ciencia de datos, ya que proporciona los métodos y conceptos para entender y modelar los fenómenos que se observan en los datos. Como ingeniero en ciencia de datos tendrás que conocer los principios de la estadística inferencial y descriptiva, así como las técnicas de análisis multivariante, regresión, clasificación y clustering; principios que te ayudarán a identificar tendencias, anomalías, correlaciones y patrones en los datos para la correcta toma de decisiones eficaces.  

   

  Tener conocimientos estadísticos es un aspecto fundamental para ser un ingeniero de datos exitoso, pues te proporcionaran información de alta calidad a partir de conjuntos de datos grandes y complejos.  

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• Aprendizaje automático o Machine Learning 

  La inteligencia artificial es una rama del aprendizaje de máquina que se ocupa de crear sistemas que aprenden de los datos y mejoran su rendimiento con la experiencia. Como ingeniero en ciencia de datos será importante que te familiarices con los algoritmos y modelos más utilizados en esta área, como las redes neuronales, los árboles de decisión o las máquinas de vectores de soporte. 
   
  Para un ingeniero en ciencia de datos, el aprendizaje automático es una herramienta fundamental que permite extraer valor de los grandes volúmenes de información que se generan y almacenan en la actualidad. El aprendizaje automático te permitirá analizar los datos, descubrir patrones, hacer predicciones y optimizar procesos.  
   
  Entender aprendizaje de máquina, te facilitará la integración de los datos con otras fuentes de conocimiento, como el lenguaje natural, la visión artificial o el procesamiento de señales, sobre todo si eres el responsable de diseñar, construir y mantener canalizaciones de datos y sistemas de procesamiento de alto rendimiento.

• Visualización de datos  

  Es importante que, como parte de las habilidades técnicas que desarrollas, si sueñas con ser un ingeniero en ciencia de datos, tengas la capacidad de comunicar de forma efectiva los resultados del análisis de datos. 

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Habilidades no técnicas o blandas 

• Comunicación

  Una vez que se ha obtenido información relevante a partir de los datos, es necesario comunicarla a las áreas interesadas, ya sean clientes, colegas o directivos. Por lo que como ingeniero en ciencia de datos te verás en la obligación de saber cómo presentar los resultados de forma clara, concisa y convincente, utilizando las herramientas adecuadas, como gráficos, tablas o informes. 
   
  Trabajar en la comunicación efectiva es esencial en la Ciencia de Datos, ya que implica el trabajo en equipo y colaboración con profesionales de diversas disciplinas. Los Ingenieros en Ciencia de Datos deben ser capaces de transmitir información técnica de manera clara y comprensible tanto para expertos como para quienes no tiene conocimientos en esta área. 

• Resolución de problemas  

  La resolución de problemas es una habilidad fundamental si quieres ser científico de datos, como profesional te enfrentarás a datos y retos complejos donde existirá incertidumbre y ambigüedad en algunos proyectos, lo que requerirá que desarrolles un pensamiento analítico, crítico y creativo para encontrar soluciones eficientes para desarrollar modelos avanzados y hacer predicciones precisas sobre los resultados futuros. 
   
  Trabajar en ciencia de datos implica una variedad de tareas, desde la limpieza y el preprocesamiento de datos hasta la creación de modelos complejos y la comunicación de ideas a las partes interesadas. Un científico de datos eficaz debe poseer una gran capacidad de resolución de problemas que le permita dividir los problemas complejos en tareas manejables y pensar de forma crítica sobre cómo abordar estas tareas para obtener resultados. 

• Gestión del tiempo  

  La gestión del tiempo es una habilidad crucial para un ingeniero en ciencia de datos, ya que implica manejar grandes volúmenes de información, fuentes de datos y procesos complejos de análisis. Que tengas la habilidad para gestionar el tiempo de manera eficiente y establecer prioridades es fundamental para lograr resultados de calidad en proyectos de análisis de datos. 
   
  Si como ingeniero en ciencia de datos que no sabes organizar tu trabajo, priorizar tus tareas y cumplir con los plazos, corres el riesgo de perder el control en tus proyectos que impactaran directamente en la calidad de tu trabajo y de quienes están implicados en él. Es por esto que la gestión del tiempo no es solo una cuestión de eficiencia, sino también de profesionalidad y reputación.  
   
  La gestión del tiempo para un ingeniero en ciencia de datos es un arte que se puede aprender y perfeccionar con la práctica. Si dominas esta habilidad podrás potenciar tu trabajo y ofrecer soluciones innovadoras para satisfacer las expectativas de tus clientes.  

• Pensamiento crítico y curiosidad   

  Por último, pero no menos importante, como ingeniero en ciencia de datos deberá tener una actitud curiosa y proactiva hacia los datos y los problemas que se plantean. Debes estar dispuesto a explorar nuevas fuentes de datos, a hacer preguntas relevantes y a buscar soluciones innovadoras y creativas. 
   
  Es vital que en este campo tengas la mente abierta, curiosa y dispuesta para cuestionar las suposiciones y evaluar los datos de manera objetiva que te permitan plantear nuevas preguntas que puedan llevar a descubrimientos sorprendentes y valiosos. 

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¿Cuáles son las aplicaciones de la Ingeniería en Ciencia de Datos? 

• Análisis de datos genéticos para mejorar el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades. 
• Desarrollo de sistemas de recomendación personalizados para diferentes plataformas de streaming, comercio electrónico o redes sociales. 
• Optimización de procesos industriales, logísticos o financieros mediante algoritmos de aprendizaje automático. 
• Detección de fraudes y/o amenazas en sistemas informáticos o bancarios. 

 

¿Cuál es el futuro de la ingeniería en ciencia de datos en Colombia?  

El campo de la ingeniería ciencia de datos en Colombia está en constante evolución y se espera un crecimiento significativo en los próximos años, ya que cada vez más empresas e instituciones demandan profesionales capaces de analizar y transformar los datos en soluciones innovadoras. 

 

Según el informe "Big Data en América Latina 2020" de la CEPAL, Colombia es el tercer país de la región con mayor número de ofertas laborales relacionadas con la ciencia de datos, solo superado por Brasil y México. Con los avances en tecnología, como la inteligencia artificial y el Internet de las cosas, habrá una creciente demanda de profesionales en esta área en nuestro país.  

 

El papel del ingeniero en ciencia de datos es fundamental en las organizaciones, las más interesadas en aprovechar el potencial de los datos en la toma de decisiones estratégicas.  

 

Así que, si te apasionan los datos y quieres aprender a manejarlos y analizarlos, la carrera de ingeniería en ciencia de datos que tenemos en el Poli es para ti. Te invitamos a conocer más sobre el plan de estudios, los requisitos y las oportunidades que te ofrecemos para que puedas entrar a este apasionante campo de la ingeniería.  

 

En el Politécnico Gran Colombiano sabemos que el futuro pertenece a aquellos que puedan manejar y analizar los datos para tomar decisiones informadas y queremos que tú hagas parte de esos profesionales.