¿Alguna vez te has preguntado cómo Instagram sabe exactamente qué anuncio mostrarte? ¿O cómo algunos supermercados mantienen los alimentos adecuados en stock? Probablemente sea gracias a un científico de datos o Data Scientist.
En la era de la información, el rol del Data Scientist se destaca como uno de los más estratégicos y demandados en el ámbito laboral. Este experto trabaja con el Big Data para descubrir patrones, tendencias y proporcionar información valiosa que respalde la toma de decisiones empresariales.
En esta publicación, conocerás en profundidad el perfil de un Data Scientist, a qué se dedica y qué necesita saber del técnico mundo del Data Science.
¿Qué es un Data Scientist? Definición del puesto
En la actualidad, el Data Scientist se ha convertido en un actor clave en la revolución digital, desempeñando un papel estratégico en las organizaciones que buscan transformar datos en decisiones informadas.
Un Data Scientist es un profesional altamente cualificado que fusiona habilidades técnicas con una comprensión profunda del contexto empresarial. Su principal objetivo es extraer conocimientos significativos a partir de grandes volúmenes de datos para orientar estrategias y decisiones.
¿Cuáles son las funciones de un Data Scientist?
Las funciones de un Data Scientist son diversas y abarcan desde la recopilación y limpieza de datos hasta el desarrollo de modelos predictivos avanzados. Estas tareas incluyen el análisis exploratorio de datos, la creación de algoritmos y la implementación de soluciones que ayuden a las empresas a comprender mejor su entorno y optimizar procesos.
Usando todos los datos recopilados, un Data Scientist crearía un modelo o algoritmo que sea lo suficientemente general como para aplicarlo a cada usuario, pero lo suficientemente específico como para producir recomendaciones relevantes sobre qué anuncios mostrar a cada persona y cuándo. Esto no es poca cosa si lo analizas bien.
Sus tareas específicas incluyen:
Recopilación y Limpieza de Datos
El Data Scientist comienza su trabajo recolectando datos de diversas fuentes, como bases de datos, registros, sensores o incluso redes sociales. La calidad de los resultados finales depende en gran medida de la calidad y la integridad de los datos iniciales, por lo que esta fase implica la identificación y corrección de errores, la gestión de datos faltantes y la eliminación de duplicados.
Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Esta etapa implica explorar los datos para comprender su estructura, detectar patrones y tendencias preliminares. Aquí, el Data Scientist utiliza visualizaciones y estadísticas descriptivas para extraer información valiosa. El EDA es crucial para definir la dirección del análisis y establecer hipótesis iniciales.
Desarrollo y Aplicación de Modelos Predictivos
Uno de los aspectos más emocionantes del trabajo de un Data Scientist es el desarrollo de modelos predictivos. Utilizando técnicas de machine learning y estadísticas avanzadas, estos profesionales construyen algoritmos que pueden prever comportamientos futuros o realizar clasificaciones basadas en patrones identificados en los datos.
Interpretación y Comunicación de Resultados
La habilidad de traducir hallazgos complejos en un lenguaje comprensible es crucial. Los Data Scientists no solo generan resultados, sino que también deben explicarlos a audiencias no técnicas de manera efectiva. La creación de informes claros y presentaciones visuales ayuda a transmitir el significado de los datos y las implicaciones para la toma de decisiones.
Optimización de Modelos y Estrategias
El ciclo de análisis de datos no termina con la implementación de modelos. Los Data Scientists realizan evaluaciones continuas para ajustar y mejorar modelos, estrategias y procesos en función de los resultados obtenidos. La optimización constante es esencial para mantener la relevancia y la eficacia de las soluciones implementadas.
Colaboración con Equipos Interdisciplinarios
El Data Scientist trabaja en estrecha colaboración con otros profesionales, como ingenieros de datos, analistas de negocio y líderes de equipo. Esta colaboración es fundamental para garantizar que los resultados del análisis de datos se alineen con los objetivos y las necesidades generales de la empresa.
En resumen, las funciones de un Data Scientist no solo se limitan al análisis estadístico; abarcan la gestión completa del ciclo de vida de los datos, desde la recopilación hasta la presentación de resultados accionables. Su capacidad para combinar habilidades técnicas con una comprensión profunda del negocio hace que estos profesionales sean fundamentales para el éxito de las empresas en la era de la información.
Sueldo de un Data Scientist
Para entender completamente el sueldo de un Data Scientist, es esencial considerar el contexto mundial. La demanda global de profesionales en ciencia de datos ha llevado a una variación en las remuneraciones en diferentes regiones del mundo. Factores como la experiencia, las habilidades especializadas y la ubicación geográfica pueden influir significativamente en las cifras salariales.
Salario Medio de un Data Scientist en España
Según datos recopilados por el portal de empleo InfoJobs, el salario medio de un Data Scientist en España oscila entre los 40,000 y los 70,000 euros anuales. Estas cifras pueden variar según la experiencia del profesional, la ubicación geográfica y la empresa que lo contrata.
La Encuesta de Remuneración de InfoJobs destaca que los Data Scientists con menos de tres años de experiencia pueden esperar un salario medio de alrededor de 40,000 euros. A medida que acumulan experiencia, esta cifra puede aumentar significativamente. Aquellos con más de cinco años en la industria y habilidades especializadas, como machine learning o procesamiento de lenguaje natural, pueden superar los 70,000 euros anuales.
Estas cifras están alineadas con la creciente demanda de profesionales en ciencia de datos en el mercado laboral español. La transformación digital de las empresas impulsa la necesidad de expertos capaces de traducir datos en estrategias empresariales efectivas.
9 Skills de Data Scientist que debes desarrollar para ser el mejor
Cada vez más empresas pueden crear valor a partir de los datos. Los negocios aplican técnicas de ciencia de datos o estrategias orientadas a datos para mejorar sus procesos. Las decisiones comerciales basadas en datos también han demostrado ser altamente eficientes y precisas.
En este sentido, las habilidades útiles que debe conocer un Data Scientist incluyen una variedad de habilidades blandas y técnicas.
Si bien algunas skills pueden usarse más que otras según el campo en el que trabaja un científico de datos, la mayoría de estas destrezas siguen siendo útiles independientemente de su posición.
Familiarizarse con estas diversas habilidades puede ayudarte a convertirte en un científico de datos o mejorar tu experiencia.
Las siguientes son algunas de las habilidades técnicas y blandas más comunes que debe tener un Data Scientist:
Habilidades técnicas
- Visualización de datos
- Programación/Software
- Estadística/Matemáticas
Habilidades blandas
- Comunicación
- Visión para los negocios
- Pensamiento crítico
- Resolución de problemas basados en datos
- Trabajo en equipo
- Aprendizaje continuo
Cómo puedes obtener y desarrollar estas habilidades está más allá del nivel de experiencia. Trabajar como científico de datos, por supuesto, te ayudará a mejorar tus habilidades de resolución de problemas y pensamiento analítico, o tus destrezas en programación y estadística.
Sin embargo, necesitas una formación adecuada y aprender permanentemente. Convertirte en un científico de datos es un camino desafiante. Requiere tiempo, esfuerzo y dedicación. Necesitas aprender muchas herramientas y obtener diferentes competencias y habilidades.
Demanda de Empleo de Data Scientist: Perfiles Más Buscados en los Portales
La demanda de empleo para Data Scientists es alta, y diversos perfiles son particularmente buscados en los portales de trabajo tales como LinkedIn o Infojobs:
Data Scientist Freelance
El modelo freelance en el ámbito de Data Science ha ganado popularidad. Empresas buscan la flexibilidad y experiencia puntual de Data Scientists independientes para proyectos específicos.
Data Scientist Marketing
En el sector del marketing, la necesidad de profesionales que interpreten datos para mejorar estrategias publicitarias y comprender el comportamiento del cliente ha impulsado la demanda de Data Scientists especializados en marketing.
Data Scientist Junior
El perfil de Data Scientist Junior está diseñado para aquellos que comienzan su carrera en este campo. Estos profesionales reciben formación intensiva y asumen responsabilidades progresivas a medida que adquieren experiencia.
Data Scientist vs Data Engineer: Diferencias entre Ambos Puestos
Aunque los roles de Data Scientist y Data Engineer comparten el ámbito del manejo y análisis de datos, sus responsabilidades y enfoques difieren significativamente. Aquí se detallan las principales diferencias entre estos dos perfiles cruciales en el ecosistema de datos:
Responsabilidades Clave y enfoque principal del Data Dcientist
El Data Scientist se centra en analizar y interpretar datos para extraer conocimientos significativos que respalden la toma de decisiones empresariales.
- Recopilación y limpieza de datos.
- Desarrollo y aplicación de modelos predictivos y algoritmos de machine learning.
- Análisis exploratorio de datos para identificar patrones y tendencias.
- Traducción de hallazgos en informes y presentaciones comprensibles para audiencias no técnicas.
- Optimización continua de modelos y estrategias.
El Data Scientist necesita habilidades avanzadas en programación (Python, R), estadísticas, machine learning, y una comprensión profunda del negocio.
Responsabilidades Clave y enfoque principal del Data Engineer
El Data Engineer se enfoca en diseñar, construir y mantener la infraestructura necesaria para el procesamiento y almacenamiento eficiente de datos.
- Diseño y construcción de arquitecturas de datos escalables y eficientes.
- Desarrollo de pipelines de datos para la ingestión y transformación de datos.
- Mantenimiento de bases de datos y sistemas de almacenamiento de datos.
- Colaboración con Data Scientists para asegurar la disponibilidad y accesibilidad de los datos.
El Data Engineer necesita experiencia en ingeniería de software, manejo de bases de datos (SQL, NoSQL), habilidades en scripting (como Python o Java), y comprensión de las necesidades operativas de los Data Scientists.
A pesar de estas diferencias, la colaboración entre Data Scientists y Data Engineers es esencial para el éxito general de proyectos de análisis de datos. Mientras que los Data Scientists dependen de la infraestructura creada por los Data Engineers, estos últimos se benefician de la dirección y los insights proporcionados por los primeros. En conjunto, forman un equipo integral que garantiza el flujo eficiente y significativo de datos dentro de una organización.
¿Cómo formarse para ser Data Scientist?
Hoy día, hay muchas opciones de formación para transformarte en un Data Scientist. Encontramos multitud de títulos, programas y certificados de posgrado, pero sin lugar a dudas, en MIOTI – Tech & Business School podrás iniciar o reforzar tu carrera profesional de forma efectiva.
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