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Científico de datos: las claves de esta profesión de futuro

Cada vez son más las empresas que apuestan por incorporar un data scientist a sus plantillas para obtener la información más relevante de grandes volúmenes de datos y poder usarla en su beneficio.

data scientist mirando una pantalla de ordenador
Científico de datos reflejado en la pantalla de un ordenador.

Los científicos de datos son profesionales que se dedican a la analítica de datos, esto es, extraer información de grandes volúmenes de datos (big data), tanto estructurados como no estructurados, y convertirla en conocimiento para que las organizaciones puedan tomar mejores decisiones. Por tanto, para comprender qué es un data scientist conviene tener claro que su principal cometido es extraer conocimiento a partir del análisis de los datos.

La figura del científico de datos está cada vez más en alza. ¿Sabes bien en qué consiste y cuáles son sus funciones? En UNIR lo abordamos en detalle.

¿Qué es un data scientist?

Una definición simple y cotidiana de lo que es un científico de datos podría ser la que acuñó Josh Wills: “Person who is better at statistics than any software engineer and better at software engineering than any statistician” (Persona con conocimientos de estadística superiores a los de los programadores y con conocimientos de programación superiores a los de cualquier estadístico).

Entonces, ¿qué es científico de datos? Es un experto dedicado a obtener información valiosa a partir de grandes volúmenes de datos. Los científicos de datos son profesionales que trabajan en sectores muy diversos e intentan dar respuesta a los problemas de cualquier índole que se puedan presentar en base a los datos disponibles. Es una profesión al alza debido a tecnologías disruptivas como el Big Data, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. Está muy bien remunerada debido a la escasez de estos perfiles y su gran demanda por parte de las organizaciones.

¿Qué hace un data scientist?

Las funciones de un científico de datos pueden variar ostensiblemente dependiendo de la empresa en la que desempeñe su actividad, aunque sí existen ciertos cometidos comunes a toda la profesión. Entre las principales tareas que hace un data scientist se encuentran:

  • Obtener grandes cantidades de datos en bruto, con distintos formatos y transformarlos de manera que su formato sea adecuado para analizarlos y procesarlos.
  • Transformar la información partiendo de diferentes modelos estadísticos.
  • Representar los datos para después analizarlos y ponerlos en práctica.
  • Idear y ejecutar el diseño de test y pruebas.
  • Solucionar problemas de negocio haciendo uso del conocimiento obtenido de los datos.
  • Emplear los datos en modelos prescriptivos y predictivos, a través del manejo de complejos software de analítica, estadística y machine learning.
  • Poner en funcionamiento herramientas como R, SAS, SQL o Python en el análisis de datos.
  • Comunicar resultados, soluciones, etc. y colaborar con las áreas de negocio.
  • Mantenerse al día sobre las innovaciones que se produzcan en el campo de la ciencia de datos.

Para saber qué hace un científico de datos hay que tener claro en qué se distingue de un analista de datos. Un científico de datos se diferencia de un analista de datos en que tiene una visión global del problema a solucionar y utiliza los datos de múltiples fuentes disponibles. En cambio, el analista se centra en aquellos datos provenientes de un único origen.

data scientist en una presentación

Conocimientos necesarios para el científico de datos

Para poder cumplir con sus cometidos con solvencia, el científico de datos debe contar con ciertos conocimientos y habilidades técnicas. Las principales pasan por:

  • Matemáticas. Contar con vastos conocimientos en matemáticas, probabilidad y estadística es indispensable para que este profesional entienda y presente los datos de la manera más adecuada.
  • Programación. Deben dominar lenguajes de programación ideados especialmente para el manejo y manipulación de enormes cantidades de datos.
  • Comunicación. Cuando el data scientist ha extraído los datos, precisa contar con ciertas habilidades comunicativas que le permitan transmitir claramente los resultados.
  • Modelado predictivo. Por medio de los datos extraídos tienen que saber predecir qué sucederá en el futuro. Para lograrlo, utilizan métodos de aprendizaje automático a través de los que pueden anticiparse a los acontecimientos.

Además, las principales herramientas de Data Science que deben utilizar estos profesionales en su día a día son:

  • Lenguajes de programación, como Python y R.
  • Conocimientos en estadística como, por ejemplo, distribuciones de probabilidad.
  • Técnicas de visualización de datos.
  • Algoritmos matemáticos para el desarrollo de modelos predictivos y automatización.
  • Desarrollo de modelos de abstracción complejos para la resolución de problemas.
  • Técnicas de preparación de los datos obtenidos en bruto.
  • Técnicas de análisis de texto para identificar datos importantes para el negocio como, por ejemplo, reputación de la organización, aceptación de productos, sentimiento de los consumidores, etc.

Analizando estos conocimientos y herramientas, es posible tener una idea más clara sobre qué es data scientist y lo desafiante que puede llegar a ser adquirir una preparación de este tipo.

¿Qué estudiar para ser data scientist?

Muchas compañías han apostado por incorporar la figura del científico de datos a sus plantillas, por lo que este perfil se ha convertido en uno de los más demandados. Quienes se sientan atraídos por la investigación de datos y todo lo que aporta este conocimiento, quizás se pregunten qué estudiar para ser data scientist.

Actualmente, para formarse como científico de datos existen varias opciones:

  • Grados: el Grado en Ciencia de Datos es, sin duda, una buena opción, además, algunas universidades ofrecen grados dobles en Informática y Matemáticas o Informática y Estadística que son buenas alternativas para conseguir una base formativa amplia en este campo. Otra posibilidad es el Grado en Matemática Computacional.
  • Posgrados: existen múltiples itinerarios formativos de este tipo que profundizan en los conocimientos adquiridos en los grados y especializan a los futuros profesionales en la ciencia de datos. Uno de ellos es el máster en Visual Analytics & Big Data de UNIR.
  • Otra formación no reglada como certificaciones/acreditaciones y cursos.

Sin duda, la profesión de científico de datos tiene futuro debido a la creciente demanda desde las empresas y organizaciones por la obtención y gestión adecuada de datos.

 

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