Data Scientist

Exploring data and building ML models to solve business problems

ML & AI Engineering Junior Middle Senior Lead / Staff Principal
Matriz completa Trayectoria profesional PDF
78 habilidades
5 niveles
101 obligatorias
389 requisitos

Data Scientist es un rol en la familia ML & AI Engineering. Tiene 78 habilidades en 5 niveles (de Junior a Principal). 101 habilidades son obligatorias. Dominios clave: Programming Fundamentals, Backend Development, Database Management.

Stack tecnológico

Junior Python 3.11+, pandas, numpy, matplotlib/seaborn, scikit-learn, Jupyter, SQL
Middle Python, scikit-learn, XGBoost/CatBoost/LightGBM, PyTorch basics, Optuna/Hyperopt, MLflow, SQL advanced, Spark basics
Senior PyTorch/JAX, Transformers (HuggingFace), Deep Learning advanced, Causal Inference, Bayesian methods, Spark, LLM fine-tuning
Lead / Staff DS Platform, Experiment tracking, Model governance, LLM orchestration (LangChain), Automated ML (AutoML)
Principal Research infrastructure, LLM strategy, Multi-modal AI, Publishing pipeline

Enfoque por nivel

Junior

Exploratory Data Analysis (EDA). Building baseline models. Feature engineering. Data visualization. Preparing reports.

Middle

Formalizing business problems as ML tasks. Building and validating models. A/B testing. Presenting results to stakeholders.

Senior

Researching new approaches (NLP, CV, RecSys). Designing experiments. Publishing results. Mentoring. Cross-functional collaboration.

Lead / Staff

Data Science strategy. Prioritizing ML projects by business impact. Coordinating DS and Engineering. Experimentation standards.

Principal

AI research strategy. Conference publications. Building DS culture. LLM/GenAI adoption strategy.

Matriz de habilidades

78 habilidades × 5 niveles. Haga clic en una celda para ver detalles.

A Awareness W Working V Advanced E Expert

AI-Assisted Development

4 habilidades
Habilidades Jun Mid Sen Lead Princ
GitHub Copilot A W A E E
Cursor IDE A W A A
ChatGPT / Claude A W A E E
Prompt Engineering for Code A W A E E

API & Integration

3 habilidades
Habilidades Jun Mid Sen Lead Princ
REST API Design A W A E E
GraphQL Design A W A E E
API Documentation A W A E E

Architecture & System Design

1 habilidades
Habilidades Jun Mid Sen Lead Princ
System Design Fundamentals A W A E E

Backend Development

2 habilidades
Habilidades Jun Mid Sen Lead Princ
Python Web Frameworks A W A E E
Redis A W A E E

Cloud & Infrastructure

4 habilidades
Habilidades Jun Mid Sen Lead Princ
Docker A W A E E
Kubernetes Core A W A E E
AWS A W A E E
Network Fundamentals A W A E E

Data Engineering

6 habilidades
Habilidades Jun Mid Sen Lead Princ
Apache Spark A W A E E
Pandas / Polars A W A E E
SQL-based ETL A W A E E
Data Quality A W A E E
BI Dashboards A W A E E
Data Visualization A W A E E

Database Management

5 habilidades
Habilidades Jun Mid Sen Lead Princ
PostgreSQL A W A E E
Advanced SQL A W A E E
ClickHouse A W A E E
Database Indexing A W A E E
Query Optimization A W A E E

DevOps & CI/CD

1 habilidades
Habilidades Jun Mid Sen Lead Princ
GitHub Actions / GitLab CI A W A E E

Machine Learning & AI

35 habilidades

Observability & Monitoring

3 habilidades
Habilidades Jun Mid Sen Lead Princ
Structured Logging A W A E E
Prometheus & Grafana A W A E E
OpenTelemetry A W A E E

Programming Fundamentals

7 habilidades
Habilidades Jun Mid Sen Lead Princ
Algorithms & Complexity A W A E E
Data Structures A W A E E
OOP & SOLID Principles A W A E E
Design Patterns A W A E E
Multithreading A W A E E
Async Programming A W A E E
Code Quality & Refactoring A W A E E

Security

2 habilidades
Habilidades Jun Mid Sen Lead Princ
OWASP & Application Security A W A E E
Secure Coding Practices A W A E E

Testing & QA

3 habilidades
Habilidades Jun Mid Sen Lead Princ
Unit Testing A W A E E
Unit Testing A W A E E
Integration Testing A W A E E

Version Control & Collaboration

2 habilidades
Habilidades Jun Mid Sen Lead Princ
Git Advanced A W A E E
Code Review A W A E E

Preguntas frecuentes

¿Qué habilidades se necesitan para el rol de Data Scientist?

El rol de Data Scientist requiere 78 habilidades, de las cuales 101 son obligatorias. Las habilidades se distribuyen en 5 niveles: de Junior a Principal. Ver matriz completa.

¿Cómo avanzar al siguiente nivel en el rol de Data Scientist?

Use la Calculadora de grado para evaluar su nivel actual y obtener recomendaciones personalizadas.

¿Qué stack tecnológico se usa en el rol de Data Scientist?

El stack incluye 5 tecnologías en diferentes niveles. Python 3.11+, pandas, numpy, matplotlib/seaborn, scikit-learn, Jupyter, SQL, Python, scikit-learn, XGBoost/CatBoost/LightGBM, PyTorch basics, Optuna/Hyperopt, MLflow, SQL advanced, Spark basics, PyTorch/JAX, Transformers (HuggingFace), Deep Learning advanced, Causal Inference, Bayesian methods, Spark, LLM fine-tuning...

¿Cómo define la comunidad los requisitos para el rol de Data Scientist?

Los requisitos del rol son definidos por la comunidad a través de un sistema de propuestas. Cualquier miembro puede sugerir cambios que pasan por votación y revisión de expertos.

Comunidad

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