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¿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.
Es posible que hayas escuchado muchas veces las palabras «ciencia de datos» en los últimos años. Y no es para menos, Data Science es un campo bien remunerado y en rápido crecimiento, con demanda en todas las industrias y prácticamente en todos los tipos de organizaciones.
En esta publicación, conocerás qué es un Data Scientist, a qué se dedica y qué necesita saber. En términos simples, el trabajo de un Data Scientist o científico de datos es analizar datos para obtener información procesable. Pero profundicemos un poco más a continuación.
¿Qué es un Data Scientist?
Los científicos de datos escriben código para modelar y responder preguntas comerciales.
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:
- Identificar a través del análisis de datos las mayores oportunidades para la empresa.
- Establecer los conjuntos de datos y variables correctos.
- Analizar los datos para identificar patrones y tendencias.
- Recopilar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados de una variedad de fuentes.
- Comunicar los hallazgos a las partes interesadas mediante la visualización y otros recursos.
- Interpretar los datos para descubrir soluciones y oportunidades, entre otras funciones.
La cantidad de datos que se genera en el mundo cada día es enorme y está creciendo exponencialmente a ritmos acelerados. No podemos usar solo Excel o herramientas similares para recopilar, analizar e interpretar todos estos datos; en cambio, un científico de datos usa lenguajes de programación, el más común es Python, para dar sentido a estos datos.
Un Data Scientist es alguien que sabe cómo dar sentido e interpretar los datos, lo que requiere herramientas y métodos estadísticos y de aprendizaje automático, así como inteligencia humana.
Como profesional, le lleva mucho tiempo recopilar, limpiar y eliminar datos porque estos nunca están limpios. Este proceso requiere persistencia, estadísticas y habilidades de ingeniería de software, destrezas que también son necesarias para comprender la información recopilada.
Habilidades blandas y técnicas necesarias para los científicos de datos
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.
¿Cómo formarse en Data Science?
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.
La escuela es el primer instituto tecnológico aplicado a los negocios en España, hecho que la transforma en pionera en el sector y centro multipremiado referente en formación especializada en Internet of Things, eBusiness y Data Science.
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Con sede en Madrid, la escuela tecnológica dispone de un cuerpo docente experto, integrado por profesionales en activo de las compañías y organizaciones líderes en los campos de Big Data, Internet de las Cosas, Data Strategy, Deep Learning y Data Science.
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