Como todo en la vida, profesionalizarse en la Data Science te da una posición más por arriba sobre quienes aprendieron de forma empírica.

El conocimiento basado en teorías comprobadas, además de las experiencias compartidas por personas con largo tiempo en el campo, ayuda a saber cómo actuar.

A lo largo de la vida estudiantil y laboral habrá situaciones que, solo sabiendo teoría y consejos de los experimentados, te hará salir airoso.

No obstante, tener un diploma no lo es todo en la vida. La experiencia en el campo es también muy importante.

Y es donde quizás un aficionado, el cual aprende en el camino, sepa cómo resolver una situación de forma simple pero no completa.

¿Qué es Data Science?

Siendo una de las labores más codiciadas del siglo 21, hoy muchas personas sueñan con este puesto.

Y es que al igual que el personal de venta o redes sociales, un experto en Data Science es tan importante o incluso más dentro de una compañía.

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Esta rama de la informática se centra en el análisis de las grandes fuentes de datos con la finalidad de conseguir información precisa sobre un tema.

Con esta información, el experto en el tema podrá comprender y establecer la ruta para lograr objetivos empresariales solicitados.

De igual forma, Distintos departamentos trabajan con este camino para lograr sus metas dispuestas por el gerente.

Se podría decir, que este departamento o personal es tan importante como los vendedores que salen a la calle todos los días a comerciar el producto.

¿Qué necesito para ser un científico en datos?

Ser del departamento que maneja la Data Science de cualquier compañía es un camino cuesta arriba.

Las diversas disciplinas que una persona debe manejar como mínimo engloba muchas materias con números y computación.

En sí, debes manejar como mínimo las matemáticas; la programación; y las estadísticas.

Luego, cada compañía solicitará ciertos requisitos específicos para pertenecer al departamento de Data Science.

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Data scientist vs alguien común

En sí, muchas de las diferencias radican en el hecho de los conocimientos y experiencias.

Durante el curso de la vida universitaria, los docentes pondrán diversas situaciones con una correcta solución.

Por su lado, un aficionado quizás pueda analizar unos datos, sin embargo, esto será incompleto.

Las situaciones diversas siempre hacen vida, por ejemplo, un experto en esta materia debe saber cómo resumir la información de una manera sencilla.

Ya que los otros departamentos tienen conocimiento casi nulo de estas cosas por lo que requieren entender lo que intenta comunicar.

También, los resultados de los datos deben ser muy precisos, ya que estos dictan el camino de una compañía.

Por su parte, el aficionado a la Data Science no tendrá la misma destreza al explicar los fenómenos, por lo que surgirán dudas y el camino no será tan claro para los departamentos.

Ser un experto en este tema trae consigo varias particularidades que sin duda son beneficiosas para una compañía.

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No obstante, estas últimas siempre prefieren ir por una mano de obra barata que haga el trabajo a medias. Lo que olvidan es que el secreto del éxito es tener en tu plantilla personal calificado para sus labores.