Ser científico de datos no consiste conocer uno, dos o tres lenguajes de programación. Se trata de tener y sacar provecho a una visión holística del mundo de los datos y de tu negocio. Al igual que nunca he recomendado ser experto en una herramienta de analítica web, tampoco se trata de ser el mayor experto en R.
- Un buen analista web (de datos, en definitiva) puede comenzar a explotar otro tipo de fuentes de información; uno malo, dudo mucho que consiga avanzar en su carrera profesional, ¿has evolucionado, aunque sea un poco, en estos años? ¿eres un buen analista digital?
- Más que centrarte en R, Python y/o SQL, me preocuparía mucho más por entender cómo funciona una base de datos. Estoy seguro que, en 2017, todavía hay muchos analistas digitales que no saben esto. Y se tiran el rollo bigdata.
- También aprendería, de forma conceptual, cómo funciona un lenguaje de programación. Desde la base, no aprendiendo un lenguaje concreto.
- Entonces sí, SQL, Python y quizás R. Por este orden.
- No dejes de formarte. Hay tres vías: bases de datos, programación y estadística.
- Data scientist, ¿ para qué?: No olvides el negocio al que te dedicas.