Data Science

La Ciencia de Datos (Data Science en inglés) es un campo interdisciplinario que combina métodos estadísticos, programación y conocimientos de dominio para analizar y comprender los datos. La Ciencia de Datos se utiliza para resolver problemas complejos en una amplia gama de campos, como negocios, ciencia, ingeniería, medicina, entre otros. Los profesionales de la Ciencia de Datos trabajan con grandes conjuntos de datos para descubrir patrones y tendencias, crear modelos predictivos y diseñar soluciones basadas en datos que mejoren la toma de decisiones.

Data Science, una disciplina que se ha vuelto indispensable en el panorama actual de la tecnología, es una carrera que combina estadística, análisis de datos y ciencia de la computación para interpretar grandes volúmenes de datos y tomar decisiones basadas en esos análisis. La Carrera de Data Science en Henry está diseñada no solo para enseñarte las habilidades técnicas más demandadas por el mercado laboral, sino también para prepararte para que seas parte de una industria en constante evolución, donde tu capacidad para analizar datos y extraer información clave para el negocio será tu mayor activo.

La responsabilidad de un profesional en Ciencia de Datos es analizar datos para obtener información valiosa y útil para su empresa. Este rol implica comprender el negocio y los objetivos de la organización, utilizando herramientas y técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para procesar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos. Además, debe ser capaz de comunicar los resultados de manera clara y concisa a diferentes audiencias dentro de la empresa. Mantener actualizados sus conocimientos y habilidades en las últimas tendencias y herramientas en el campo de la ciencia de datos también es importante para ser efectivo y competitivo en su trabajo.

Para poder ingresar a Data Science es necesario que cuentes con al menos un año de experiencia laboral en roles que trabajen con datos o haber estudiado una carrera STEM.

Si no cumples con los requisitos pero deseas dar tus primeros pasos en el mundo de los datos, te recomendamos aplicar a nuestro programa de Business Analytics.

El campo laboral de un especialista en Data Science es muy amplio y diverso, debido a que la ciencia de datos se aplica en muchos sectores y áreas de trabajo. Algunas de las opciones laborales más comunes para un especialista en Data Science son: empresas de tecnología, sector financiero, salud, marketing, investigación científica, gobierno, startups y empresas emergentes. Recuerda que el campo de la ciencia de datos está en constante evolución, por lo que hay muchas otras opciones laborales para un especialista en Data Science y siempre hay oportunidades para seguir aprendiendo y creciendo en este campo.

Data Science es una de las áreas con mayor proyección para los próximos años. La ciencia de datos nos ayuda a tomar decisiones más inteligentes, a desarrollar mejores productos y a brindar mejores soluciones a las personas que interactúan con nuestros desarrollos. Para quienes eligen desarrollarse en este ámbito, los roles vinculados a Data Science ofrecen la posibilidad de acceder a trabajos bien pagos, desde cualquier parte del mundo y con alto impacto en la generación de soluciones para los problemas que enfrentan nuestras sociedades.

La diferencia principal entre la Carrera de Data Science y la formación en Data Engineer radica en el enfoque y las habilidades que se desarrollan en cada una.

• Data Science se centra en el análisis de datos, el modelado estadístico y la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para extraer conocimientos y hacer predicciones. Los Data Scientists trabajan con herramientas como Python, R, TensorFlow y Scikit-learn, enfocándose en interpretar datos y generar insights para la toma de decisiones.
• Data Engineer, por otro lado, se enfoca en la infraestructura y arquitectura de datos. Los Data Engineers construyen y optimizan pipelines de datos, gestionan bases de datos y aseguran que los datos sean accesibles y de alta calidad para su análisis. Utilizan herramientas como Apache Kafka, Spark, SQL, Hadoop y plataformas en la nube como AWS o Google Cloud.

En resumen, mientras que los Data Scientists analizan y modelan los datos, los Data Engineers crean los sistemas que permiten que esos datos estén disponibles, organizados y procesables para el análisis. Ambos roles son complementarios y esenciales dentro del ecosistema de datos.