La aparición de nuevas tecnologías y la evolución de la industria del Big Data ha generado en las empresas la necesidad de contar con profesionales expertos en campos como las matemáticas y la programación. El data scientist o científico de datos es uno de ellos. Por su capacidad de convertir grandes volúmenes de datos que permiten a las compañías tomar mejores decisiones y detectar áreas de mejora, este perfil profesional es uno de los más demandados en la actualidad.
¿Quieres saber en qué consiste específicamente la profesión del data scientist, cuáles son sus funciones y qué habilidades son necesarias para ejercer como científico de datos? ¡Sigue leyendo y descubre cómo es una de las profesiones del presente y del futuro!
DEFINICIÓN:
¿Qué es el Data Scientist?
El data scientist o científico de datos es un estadista experto en dar forma a grandes volúmenes de datos en bruto que se generan en la red. Para recopilar, extraer y procesar información relevante, el data scientist aplica sus conocimientos en estadística, matemáticas, programación y análisis de datos.
Toda esta información disponible (mejor conocida como Big Data) permite a las empresas identificar nuevas oportunidades de negocios, operar eficientemente, obtener mayores rendimientos y conseguir clientes más satisfechos. Se aplica en distintos campos e industrias: medicina, transporte, deporte, ciencia e investigación, seguridad informática, finanzas, seguros, educación…
En definitiva, el data scientist es la persona capacitada para leer entre líneas y dar con la información que las empresas necesitan para conocer la conducta e intereses de los consumidores o para optimizar procesos del negocio.
FUNCIONES:
¿Qué hace un Data Scientist?
La principal función de un científico de datos consiste en dar forma a los datos y otorgarle valor que sea de utilidad para el resto de la empresa. Es decir, que puedan ser aplicados en distintos proyectos y áreas de la organización.
Sus tareas y responsabilidades dependen del tipo de empresa y sector. No obstante, de modo general, existen algunas tareas comunes que aplican para todo tipo de compañías e industrias.
– Extracción de enormes volúmenes de datos de orígenes diversos.
– Depuración de datos para descartar información menos relevante.
– Utilizar softwares sofisticados de análisis de datos masivos como el machine learning y la estadística para preparar datos que posteriormente serán utilizados para desarrollar modelos prescriptivos y predictivos.
– Rediseñar datos cuando sea necesario.
– Explorar continuamente nuevas fuentes de información.
– Dar visibilidad a los resultados obtenidos y exponerlos de forma clara y concisa para que los menos conocedores puedan comprenderlos y aplicarlos adecuadamente en sus áreas de trabajo.
FORMACIÓN:
¿Qué estudiar para ser Data Scientist?
Actualmente no existe una profesión homologada para convertirse en data scientist. De hecho, el perfil académico de estos perfiles profesionales es bastante heterogéneo: titulados en matemáticas, informática, ingeniería, estadística…
La mejor alternativa para especializarse como data scientist es cursar un postgrado en áreas de Big Data, Data Science, Machine Learning o en cualquier tipo de estadística avanzada.
PERFIL:
¿Qué competencias y habilidades debe tener un Data Scientist?
Un data scientist necesita tener conocimientos técnicos y habilidades blandas como la comunicación efectiva, pleno conocimiento del negocio y curiosidad intelectual. Además de ser un experto en matemáticas, estadística y programación, un científico de datos debe saber utilizar programas y lenguajes de programación (Phyton, Java, Perl…) que le permitan manejar e interpretar grandes volúmenes de datos, crear hipótesis, comparar modelos y jugar con la probabilidad.
SALIDAS PROFESIONALES:
¿Dónde trabaja un Data Scientist?
El objetivo de un data scientist es conseguir convertir un dato en algo interpretable y útil para las empresas. En ese sentido, cualquier tipo de organización podría beneficiarse de contar con un perfil tan completo y analítico como el del científico de datos. Estos son algunos ejemplos de salidas profesionales:
· Arquitecto de datos en sistemas de Business Intelligence.
· Responsable de datos empresariales.
· Analista digital.
· Responsable de proyectos de I+D.
· Consultor de NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural).
· Consultor de Big Data.
EMPLEABILIDAD:
¿Hay empleo? ¿Cuál es el salario medio de un Data Scientist?
Vivimos en una sociedad hiperconectada en la que se generan datos de manera constante y que, en la mayoría de los casos, son muy difíciles de interpretar. El científico de datos sabe cómo acabar con estas barreras poniendo al servicio de las empresas su capacidad para identificar y extraer información de calidad sobre clientes, mercados, operaciones, transacciones, etc.
En la actualidad, no hay un número suficiente de profesionales especializados en la ciencia de datos y, en cambio, las empresas tienen una necesidad urgente de contratar este tipo de perfiles.
Según el Informe Empleos Emergentes 2020 de LinkedIn, la demanda de profesionales con perfil de data scientist ha crecido un 46,80% respecto al año anterior para incorporarse a sectores como la banca, las telecomunicaciones o la investigación.
En cuanto al rango salarial, este puede variar en función del puesto y la experiencia del profesional. En términos generales, oscila entre 23.500 y 45.000 euros anuales.
FAQs:
Preguntas frecuentes sobre la profesión de Data Scientist
Si quieres convertirte en un experto en Data Scientist resulta fundamental que antes de cursar estudios especializados, ya cuentes con unos conocimientos básicos relacionados con el manejo de lenguaje de definición de datos. Asimismo, es conveniente tener cierta experiencia en Machine Learning, estadística y programación.
Con estas bases establecidas, estarás preparado para cursar un Máster en Data Science para convertirte en todo un experto del sector.
Es muy recomendable contar con un Máster en Big Data, Data Science o Machine Learning. Del mismo modo, el mercado académico ofrece títulos universitarios que combinan la disciplina del marketing o la de la administración de empresas con la data science.
Un Grado en Ciencias de Datos también es una buena alternativa si quieres formarte desde cero como data scientist.
Una doble titulación puede llegar a durar hasta 5 años, mientras que un Máster tendrá una duración de 60 créditos ECTS, lo que se traduce en un año académico.
Un data scientist predice el futuro a partir de patrones del pasado y diseña e implementa algoritmos matemáticos basados en estadísticas y otras metodologías.
Su perfil no debe confundirse con el de un data analyst, que se limita a extraer información de una sola fuente. El data scientist, por su parte, lo hace a partir de varias fuentes.
La labor del analista de datos maneja una cantidad más reducida de datos, por tanto, su capacidad de análisis y predicción también es más acotada.
La ciencia de los datos tiene innumerables aplicaciones en el mundo de las redes sociales. Específicamente en Instagram, la ciencia de datos permite mejorar y personalizar la experiencia de los usuarios.
Entre otras cosas, facilita la detección de spam (mensajes o comentarios no reales) y de contenido inapropiado (por ejemplo, se filtran fotos o contenidos ofensivos).
Asimismo, la ciencia de los datos permite a los expertos recoger información sobre el viaje del usuario en la plataforma, cuestión que facilita la segmentación de audiencias de una forma muy precisa y con ello, el envío de publicidad más personalizada.
Entre las más populares herramientas que un Data Scientist debe saber utilizar tenemos:
SQL: Es un lenguaje de programación que se aplica en la administración de datos.
Apache Spark: Es una de las herramientas de data science más populares para procesar datos tan pronto como se producen.
Scikit-Learn: Es una biblioteca basada en Python que facilita la implementación de algoritmos para el Maching Learning.
Apache Hadoop: Los data scientists lo utilizan para hacer cálculos y procesar datos de alto nivel.
