La ciencia de datos llegó para quedarse. Los científicos de datos utilizan sus habilidades para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones sobre sus productos, servicios, a optimizar procesos, ahorrar y mejorar rentabilidad.  

Convertirse en un científico de datos de éxito implica muchos aspectos y el estudio continuo, ya que es un área en continuo desarrollo. Plataformas como H2O.ai hacen la vida mucho más fácil, con ella puedes construir proyectos end-to-end con soluciones no-code y de AutoML, que aceleran y potencian el conocimiento de los equipos de ciencia de datos. Sin embargo, para sacarle el provecho al máximo es necesario tener claros varios conceptos estadísticos, matemáticos y de computación. 

En este blog proponemos algunos consejos que pueden ayudarte a convertirte en un científico de datos de éxito: 

1. Mantente al tanto de las últimas tendencias y tecnologías en el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Esto te ayudará a estar a la vanguardia y a estar preparado para aprovechar al máximo los avances en el campo. En nuestra página de comunidad podrás aprender todo lo que necesitas. 

2. Adquiere una sólida base en matemáticas y estadísticas. Estas son las herramientas fundamentales para cualquier científico de datos, y es importante que las comprendas profundamente para poder aplicarlas de manera efectiva en tu trabajo. 

3. Aprende a programar. La mayoría de los proyectos de ciencia de datos requieren algún tipo de programación (al menos por los próximos años), por lo que es importante que tengas una buena comprensión de lenguajes de programación como Python o R. 

4. Practica tus habilidades en proyectos reales. Una de las mejores maneras de mejorar tus habilidades es aplicarlas en proyectos concretos. Busca oportunidades para trabajar en proyectos de ciencia de datos en tu tiempo libre o busca oportunidades de voluntariado. Nuestras apps de Open Source están disponibles para todos en todo momento. 

5. Aprende a trabajar en equipo. La ciencia de datos es un campo altamente colaborativo, por lo que es importante que aprendas a trabajar en equipo y a comunicarte efectivamente con tus compañeros de trabajo. 

6. Fortalece tus habilidades de presentación y comunicación. Es importante que seas capaz de presentar tus hallazgos y resultados de manera clara y concisa a una audiencia no técnica. Practica tus habilidades de presentación y asegúrate de que tu mensaje sea fácilmente comprensible para todos. 

7. Aprende a manejar grandes conjuntos de datos. La cantidad de datos disponibles en el mundo hoy en día es abrumadora, por lo que es importante que aprendas a manejar grandes conjuntos de datos de manera eficiente y efectiva. 

8. Investiga y aprende sobre el aprendizaje automático. El aprendizaje automático es una de las tecnologías más importantes y en rápido crecimiento en el campo de la ciencia de datos, por lo que es importante que aprendas sobre sus diferentes algoritmos y aplicaciones. En nuestro Wiki puedes aprender todo acerca de estos temas. 

9. Aprende a interpretar y visualizar los datos de manera efectiva. Es importante que seas capaz de interpretar y presentar tus hallazgos de manera clara y concisa a través de gráficos y tablas.  

10. Cuando cumplas los anteriores 9 objetivos, aprende sobre AutoML y cómo puede ayudarte a ser mucho más eficiente, experimentar de forma efectiva y ser eficaz en tus proyectos. 

¡Conviértete en un científico de datos exitoso y aprende sobre AutoML! ¡La ciencia de datos está aquí para quedarse y tú puedes ser parte de ella!