- Habilidad que era fundamental hace 5 años y ahora no lo es tanto:
Hace 5 años, el enfoque en herramientas y tecnologías específicas podría haber sido más crucial. Por ejemplo, saber trabajar con una herramienta de análisis de datos en particular o un lenguaje de programación específico podría haber sido más destacado. Sin embargo, con el rápido avance tecnológico, ahora se valora más la capacidad de adaptación y la comprensión de conceptos fundamentales sobre depender demasiado de herramientas específicas.
- En tu mercado laboral, ¿Qué está cambiando? ¿Qué debería de ser un punto de estudios ahora?
En el cambiante mercado laboral de la ciencia de datos, se destacan tendencias cruciales. La automatización y el machine learning avanzado demandan habilidades en procesos automatizados y comprensión profunda de algoritmos. La ética de datos es prioritaria, enfocándose en prácticas éticas en todo el análisis. La interconexión de disciplinas es esencial, valorando la colaboración efectiva en equipos multidisciplinarios. Las habilidades de comunicación y visualización son clave para transmitir hallazgos de manera efectiva. Además, la disposición al aprendizaje continuo se vuelve esencial para mantenerse actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en constante evolución.
