Data scientist
combina habilidades técnicas, analíticas y de negocio, ya que su objetivo es transformar grandes volúmenes de datos en conocimiento accionable para la toma de decisiones.
formación académica y conocimientos base:
* matemáticas y estadística: probabilidad, inferencia estadística, regresión, análisis de hipótesis y modelos predictivos.
* ciencias de la computación: algoritmos, estructuras de datos, optimización, bases de datos.
habilidades técnicas
* lenguajes de programación: python, r, sql, java.
* bases de datos: relacionales (postgresql, mysql) y nosql (mongodb, cassandra).
* visualización de datos: power bi, cognos, plotly.
* big data y cloud: plataformas como aws, azure, google cloud; y herramientas como spark y hadoop.
* machine learning & deep learning (deseable-futuro): modelos supervisados, no supervisados, redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora.
* mlops y despliegue de modelos (deseable-futuro): docker, kubernetes, mlflow, ci/cd.
habilidades analíticas
* capacidad para formular preguntas de negocio y traducirlas en problemas de datos.
* pensamiento crítico y lógico para identificar patrones, correlaciones y causalidades.
* creatividad para proponer soluciones innovadoras basadas en datos.
*competencias blandas*
* comunicación efectiva: saber explicar resultados técnicos en un lenguaje claro para directivos y áreas no técnicas.
* trabajo en equipo: colaborar con ingenieros de datos, analistas de negocio y directivos.
* orientación a resultados: enfocarse en generar valor con los modelos y no solo en la parte técnica.
* curiosidad y aprendizaje continuo: el campo evoluciona rápidamente, requiere actualización constante
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