La ciencia de datos se encuentra en constante evolución, y aquellos que deseen destacarse en esta disciplina deben estar preparados para abrazar las últimas tendencias y tecnologías.
En 2024, las oportunidades en este campo son vastas, pero también existen desafíos que requieren conocimientos y destrezas específicas y actualizadas.
Si eres un apasionado del tema, aquí tienes 7 habilidades de un científico de datos que son esenciales ahora y para el futuro cercano:
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Interoperabilidad de modelos de aprendizaje automático
En un mundo donde los modelos de machine learning (o ML) son cada vez más diversos y complejos, poder integrarlos y hacer que funcionen juntos es imprescindible para obtener redes complejas de sistemas que puedan predecir o brindar información útil en diversas situaciones.
Un ejemplo de esto es la detección de fraudes a través de la combinación de modelos como regresión logística, árboles de decisión y redes neuronales.
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Explicabilidad en el aprendizaje automático
La capacidad de comprender y explicar cómo funcionan los sistemas ML es indispensable para garantizar la transparencia, la confiabilidad y la ética de su aplicación. Con ello, se pueden obtener los siguientes beneficios:
- Detectar sesgos.
- Realizar ajustes y mejoras.
- Comunicar de manera efectiva los resultados a diversas audiencias.
- Cumplir con normativas y regulaciones.
- Asegurar la toma de decisiones basada en información precisa y oportuna en aplicaciones críticas, como la atención médica y la toma de decisiones gubernamentales.
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Robótica y automatización
La automatización y la robótica están revolucionando numerosos sectores. Los expertos que comprendan cómo integrar datos y algoritmos en sistemas robóticos serán altamente solicitados.
Esto incluye la facultad de diseñar sistemas de percepción, toma de decisiones y control para robots y sistemas automatizados.
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Predicciones multivariadas y causalidad
En lugar de limitarse a identificar correlaciones, los científicos de datos necesitarán abordar problemas de causalidad.
Esto supone un gran avance en el conocimiento para determinar relaciones causales directas y no sólo eventos que parecen estar conectados para, de este modo, tomar decisiones más fundamentadas.
Es especialmente relevante en áreas como la medicina, la toma de decisiones empresariales y las ciencias sociales.
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Seguridad
Con el aumento de los ataques cibernéticos y la manipulación de datos, la seguridad en este sector nunca ha sido tan crítica como lo es en la actualidad. Si las formas para el mal uso de la información se sofistican también deben hacerlo los dispositivos que las evitan.
Los científicos de datos deben ser expertos en estrategias de seguridad avanzadas para diseñar sistemas resistentes a ataques adversariales y proteger la integridad de los datos.
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Procesamiento de lenguaje natural (NLP) avanzado
El NLP ha evolucionado significativamente en los últimos años y se espera un mayor énfasis en la comprensión de texto y lenguaje natural en varios idiomas.
Los profesionales que dominen estas tecnologías podrán desarrollar aplicaciones especializadas e innovadoras, por lo que serán altamente demandados en terrenos como la traducción automática, la atención al cliente y la generación de contenido.
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Simulación y modelado en tiempo real
La capacidad de crear modelos y simulaciones en tiempo real para la toma de decisiones que requieran rapidez es de gran importancia porque informan sobre cuestiones como la gestión de tráfico, el control de la red eléctrica, la anticipación a posibles desastres naturales o de salud, entre otras aplicaciones útiles.
Prepararse para los retos en materia de ciencia de datos es apasionante. Se requiere una constante actualización de conocimientos, pensamiento analítico y complejo, creatividad y una comprensión profunda de las últimas tendencias.
Además, no hablamos solo de una disciplina técnica; en esta profesión también se necesita un enfoque interdisciplinario y humanista, ya que los problemas del mundo real a menudo abarcan múltiples campos del conocimiento.
Dichas habilidades cognitivas y técnicas permitirán a estos especialistas prosperar en un futuro impulsado por datos y tecnología.
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