¿Qué hace un científico de datos y cómo dedicarse a ello laboralmente?

El científico de datos es un perfil habitual en las ventas y las finanzas. Analiza datos, extrae información valiosa y también diseña estrategias a largo plazo administrando todos los sistemas. El perfil requerido es el de un experto en matemáticas e ingeniería de software, con experiencia y conocimiento en programación y Machine Learning

Científico de datos

En estos tiempos que corren, todas las empresas están invirtiendo mucho en lo que se llama Big Data. La razón es que todas las actividades digitales dejan muchos datos, los cuales deben ser interpretados y analizados para sacar conclusiones.

Analizar y controlar el flujo de datos es difícil, así que se buscan expertos en Big Data. Uno de los expertos más valorados son los Data Scientist o Científicos de Datos, siendo un perfil complejo, pero también demandado. ¿Quieres conocer más sobre ellos? Pues no te pierdas este artículo, donde te explicaremos todo sobre los científicos de datos, además de contarte cómo trabajar sobre ello.

Todo sobre los científicos de datos

Los científicos de datos son buscados principalmente por servicios financieros, comercios online y empresas que están vinculadas a motores de búsqueda. Son capaces de extraer información valiosa de los datos que se hayan generado en cualquier operación, siendo capaces de ver todo el proceso de forma general, algo que se conoce como de extremo a extremo.

Funciones de un científico de datos

El científico de datos es tan valorado porque es un profesional con muchas funciones. Las más importantes son las siguientes:

  • Diseño e implantación de una estrategia a largo plazo para controlar y manejar la información, además de su optimización a lo largo del tiempo.
  • Manipulación de datos (data wrangling, data munding y data tyding).
  • Analizar el entorno y ser capaz de diseñar un sistema de reporting que ayude a una mejor visualización de los datos.
  • Análisis de todos los datos del entorno digital, incluyendo datos cuantitativos y cualitativos. Del análisis debe ser capaz de extraer información de valor.
  • Creación de consultas de base de datos. Generalmente se utilizará SQL o PL/SQL
  • Ser capaz de desarrollar programas estadísticos mediante lenguajes de programación. Los más habituales son Pyton y R.
  • Administración de sistemas de almacenamiento distribuido.
  • Dominio de herramientas como Pig, Hive o Hadoop. 

Requisitos

Debido a todas las funciones que tiene, es un perfil muy demandado, pero también muy exigente. En realidad, debes tener bastante formación y experiencia para poder ser un científico de datos. Las cualidades más importantes que se exigen son las siguientes:

  • Conocimientos avanzados en matemáticas, estadística e informática.
  • Conocimiento en técnicas de Deep Learning basadas en redes neuronales, con capacidad de usar librerías como TensorFlow.
  • Dominio de lenguajes de programación como Python o R, además de buena aptitud para expresarse en lenguajes informáticos.
  • Uso de notebooks y ecosistemas Big Data
  • Ingeniería de software con especialidad en algoritmos, sistemas distribuidos y estructuras de datos.
  • Conocimientos de Machine Learning, comprendiendo y manejando sus técnicas.
  • Perfil senior en el sector tecnológico, en concreto, en el campo de análisis de negocio.
  • Tener nociones del negocio, combinándolo con el conocimiento tecnológico y el método analítico.
  • Gran capacidad de pensamiento lógico, análisis y de detección de patrones. También debe ser capaz de predecir comportamientos futuros.
  • Conocimientos en álgebra lineal, probabilidad y cálculo, además de nociones en estadística.
  • Habilidades comunicativas, ya que debe explicar todo lo que sabe de forma entendible.
  • Capacidad creativa, de control e iniciativa. 
  • Capacidad de planificación
  • Capacidad para resolver problemas. 

Alternativas con menos requisitos

Los requisitos para ser científico de datos pueden asustar a cualquiera, ya que son bastante elevados. Además de necesitar mucha experiencia, necesitas estudios superiores y un enorme conocimiento en muchos aspectos.

¿Significa eso que no puedes trabajar en Big Data sin estos requisitos? No necesariamente. Por suerte, hay otras alternativas que piden menos requisitos que el científico de datos, buscando perfiles mucho más junior y con menos experiencia.

Por ejemplo, puedes empezar siendo analista digital, una persona capaz de analizar los datos y ayudar a tomar decisiones de negocio. Es un perfil más junior y solamente requiere formación en herramientas de análisis de Red relacionadas con las redes sociales y los motores de búsqueda.

Además, el científico de datos tiene algunos ayudantes, como el analista de datos de negocio, el cual recoge las necesidades de los usuarios y se las presenta al científico.

Luego está el Citizen Data Scientist, el cual no tiene la misma formación que el científico de dato, pero sí que es capaz de explorar datos y realizar tareas analíticas más simples.

Si vamos más allá, tenemos perfiles como el de analista de datos o administrador de datos, los cuales van teniendo más importancia, pero no necesitan tanta formación como la del científico.

Valora esta noticia: 1 estrella2 estrellas3 estrellas4 estrellas5 estrellas (0 votos, media: 0,00 de 5)
Loading ... Loading ...