Data Scientist
Descripción del trabajo de los Data Scientist
El Data Scientist estudia e interpreta grandes cantidades de datos para obtener información útil en la que una empresa pueda basar sus acciones estratégicas.
A través del procesamiento de Big Data el "científico de datos" es capaz de hacer comprensible la información oculta en los datos, y en última instancia, de transformar los datos en nuevos conocimientos y oportunidades.
La profesión de Data Scientist nació gracias a la difusión masiva de la tecnología e Internet: las empresas hoy en día son capaces de recopilar una enorme cantidad de datos, incluso en tiempo real, que pueden analizar para obtener información fundamental para el desarrollo de los negocios.
El Data Scientist debe ser capaz de explotar la gran cantidad de datos estructurados y no estructurados disponibles e identificar toda la información útil para la empresa: tendencias, evoluciones, oportunidades de negocio y otros datos de relevancia estadística.
¿Pero qué hace exactamente el Data Scientist?
El Data Scientist primero recopila datos de varias fuentes - por ejemplo, aplicaciones empresariales como software ERP y CRM, bases de datos, análisis web, medios sociales, documentos electrónicos, datos de sensores - y estructura los datos heterogéneos en formatos organizados y accesibles.
Luego utiliza programas informáticos de análisis de datos, algoritmos, métodos estadísticos e instrumentos de aprendizaje automático para navegar por las bases de datos, consultarlas mediante consultas específicas y extraer información útil (extracción de datos).
De esta manera, el Data Scientist es capaz de identificar dentro de un gran número de datos irrelevantes sólo aquella información específica que representa un valor para la empresa, construyendo modelos de correlación, demostrando la causalidad, desarrollando escenarios y modelos predictivos.
Por estas habilidades podemos decir que el Data Scientist es la evolución de un analista: a diferencia del Data Analyst no sólo busca la solución a un problema específico, sino que procesa los Grandes Datos de diferentes maneras para descubrir tendencias ocultas e inesperadas, oportunidades y cuestiones críticas que pueden tener un impacto significativo en el negocio.
Por lo tanto, es particularmente importante que el Data Scientist tenga un conocimiento profundo de la dinámica y el funcionamiento de la empresa para la que trabaja: para identificar los retos y problemas a los que se enfrenta y las soluciones que puede encontrar al explorar los datos.
Por ejemplo, un Data Scientist puede ayudar a una empresa a especificar mejor su nicho de mercado, segmentar su público objetivo, optimizar las estrategias de comercialización o replantearse los procesos de desarrollo de productos basándose en datos reales.
También es necesario poner a disposición de los administradores la información extrapolada: otra de las tareas de Data Scientist está relacionada con la visualización de los datos (visualización de datos) y la creación de informes.
Mediante el uso de gráficos, mapas, tablas y diagramas, el Data Scientist hace que sus hallazgos sean más comprensibles y utilizables, y puede demostrar la necesidad de tomar ciertas medidas para aumentar la competitividad de la empresa.
¿Dónde encuentran trabajo los Data Scientist?
Los Data Scientist trabajan principalmente en finanzas, venta al por menor, comercio electrónico y marketing.
Sin embargo, es una figura profesional que se está extendiendo un poco por todas partes: hay oportunidades de empleo en la industria manufacturera, la logística y el transporte, las empresas de informática y telecomunicaciones, los bancos y las compañías de seguros, la ciencia, la salud y la administración pública.
El trabajo de los Data Scientist se realiza principalmente en la oficina, aunque algunas empresas pueden ofrecer la posibilidad de trabajar a distancia con un horario flexible.
Tareas y tareas del Data Scientist
Las principales tareas de un Data Scientist son:
- Recopilar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes
- Organizar y estructurar los datos en formatos adecuados para su análisis e interpretación
- Procesamiento de datos mediante instrumentos estadísticos y tecnológicos
- Extrapolar a partir de los datos de las tendencias y la información pertinente
- Ver los datos para facilitar la comprensión de la información
- Crear informes para presentar las pruebas recogidas a los administradores
- Sugerir estrategias y medidas basadas en datos
¿Cómo convertirse en Data Scientist? Entrenamiento y requisitos
Para convertirse en un Científico de Datos las calificaciones recomendadas son un título en Ciencia de Datos, Informática, Estadística, Matemáticas, Ingeniería Informática o Administración de Empresas.
La formación de un Data Scientist es transversal: debe permitir adquirir sólidos conocimientos en informática y programación, en técnicas y métodos de estadística, aprendizaje automático, extracción de datos y visualización de datos, así como conocimientos básicos de economía, comercialización y organización empresarial.
En lo que respecta a los conocimientos de programación, las ofertas de empleo para Data Scientist requieren sobre todo familiaridad con los lenguajes de programación estadística (por ejemplo, R o Python) y los lenguajes de bases de datos (como SQL), y la capacidad de utilizar programas informáticos para la gestión de datos, la exploración y la visualización de datos, como SAS y Hadoop.
El perfil se completa con el conocimiento de los instrumentos de inteligencia empresarial (BI), los principios de gestión de proyectos y los aspectos jurídicos y éticos relacionados con la gestión de datos e información, por ejemplo, en lo que respecta al tratamiento de datos sensibles y las normas de privacidad.
Pero nunca se puede decir que la formación de los Data Scientist haya terminado: las tecnologías evolucionan rápidamente, por lo que los conocimientos de los "científicos de datos" también deben actualizarse constantemente.
Competencias de un Data Scientist
Las principales competencias que pueden ser solicitadas a un Data Scientist son:
- Capacidad de organizar, analizar y evaluar grandes cantidades de datos (Big Data)
- Conocimiento del principal DBMS (DataBase Management System)
- Experiencia en análisis estadístico
- Conocimiento de los lenguajes de programación
- Experiencia en semántica y ontología para la gestión de la información
- Conocimiento de las técnicas y herramientas de Inteligencia de Negocios
- Capacidades de gestión de proyectos
- Habilidades organizativas y de gestión
- Habilidades de comunicación
- Solución de problemas
- Propensión a la actualización constante
Oportunidades de empleo y carrera del Data Scientist
Siendo una profesión recién nacida, no hay un desarrollo profesional estándar para las personas que trabajan como Data Scientist.
Antes de convertirse en Data Scientist, algunos consolidan sus habilidades técnicas en el manejo y análisis de grandes cantidades de datos ocupando el puesto de Analista de Datos, mientras que otros se preparan para la profesión asistiendo a maestrías, doctorados y cursos de especialización en Ciencia de Datos y Gran Análisis de Datos.
Por lo general se le contrata como Data Scientist junior y después de unos años de experiencia puede llegar a puestos superiores, que a menudo implican la gestión de proyectos más complejos y la coordinación de un equipo de analistas, informáticos y otros perfiles técnicos, como Director de Proyecto.
Los conocimientos adquiridos también permiten iniciar una carrera en la consultoría, ya sea como profesional autónomo o en empresas y consultoras que ofrecen a las empresas servicios cualificados para la gestión y el análisis de Big Data.
Buenas razones para trabajar como Data Scientist
Trabajar como Data Scientist es adecuado para aquellos que son apasionados de la estadística y la programación, y se sienten cómodos manejando enormes cantidades de datos.
Pero, ¿por qué elegir convertirse en Data Scientist?
Hay varias razones:
En primer lugar, es una profesión en crecimiento, muy demandada por las empresas -ya que el papel estratégico de los científicos de datos es cada vez más reconocido y apreciado en todos los sectores económicos-, pero con un número limitado de profesionales activos en el campo.
Por lo tanto, hay numerosas ofertas de trabajo que requieren conocimientos de Ciencias de la Información, muy bien pagados y con poca competencia.
Además, seguir una carrera como Data Scientist significa elegir una profesión a la vanguardia del desarrollo tecnológico, entre la minería de datos, el aprendizaje por máquina y la IA (inteligencia artificial).
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