¿Qué es un Data Scientist?
Un Data Scientist es un experto en Ciencia de Datos (Data Science), cuyo trabajo se basa en extraer información y conocimiento de grandes masas de datos, para luego poder dar respuesta a las preguntas que se les plantee.
Un científico de datos es, sencillamente, un profesional dedicado a analizar e interpretar grandes bases de datos. Es decir, uno de los roles más importantes en cualquier empresa de internet actual.
El Data Scientist es una de las profesiones destacadas por el informe anual de trabajos emergentes de Linkedin de 2020, con una tasa de crecimiento del 37% con respecto a 2019.
“El Científico de Datos es otra profesión que ha encabezado la lista de trabajos emergentes durante tres años consecutivos. Es una especialidad que continúa creciendo significativamente en todas las industrias”
¿Qué hace un Data Scientist?
Los científicos de datos trabajan en cualquier tipo de negocio o industria con el fin de obtener respuestas fiables a problemas cotidianos; por ejemplo, pueden saber cual es el mejor momento para comprar un billete de tren, predecir las preferencias de los usuarios y mostrarles la mejor opción, etc.
Son muchos los beneficios que puede aportar el Data Scientist. ¿Quieres saber cómo es su día a día?
Se encargan de lo siguiente:
- Analizar y extraer grandes volúmenes de datos
- Limpieza de datos para extraer solo la información valiosa
- Procesa esos datos usando métodos estadísticos
- Aporta soluciones
¿Qué Pretende el Data Scientist con este procedimiento diario?
Comprender los Datos:
Entender que son y que representan esas masas de datos es la parte fundamental de cualquier profesional encargado del Data Science.
Ninguna tecnología avanzada o estudio estadístico servirá, si antes no se han comprendido los datos que van a ser analizados.
La mayoría de las veces las soluciones que tiene que hallar el Data Scientist son complejas, por ello, la comprensión de los datos exige formación y conocimientos técnicos del sector.
Comprender el problema al que se enfrenta el científico de datos:
Para comprender el problema es necesario saber dar respuesta a esta pregunta: ¿Qué información se puede extraer de los datos disponibles?
La respuesta se consigue cuando el Data Scientist pasa por estas dos fases:
Fase 1: Obtener un modelo descriptivo de datos, para ello, debe valerse de la minería de datos, o, en otras palabras, de métodos estadísticos que le permitan extraer conocimiento de los macrodatos.
Fase 2: Predecir el comportamiento de los datos, deberá solucionarlo aplicando técnicas basadas en el “Bootstrap” y en el “esamble de modelos”
Conocer la tecnología disponible:
Conocer la tecnología de la que disponen los Data Scientist y saber cómo utilizarlas, es crucial para cualquier planteamiento de análisis de datos y supone lo siguiente:
- Disponer de las infraestructuras y recursos adecuados
- Dar soluciones en tiempo y forma
Si los recursos de los que dispone no son los adecuados, supone para la organización un incremento del coste preocupante, ya que la solución no llegará como debe.
¿Qué formación debe tener un Científico de Datos?
La formación para convertirse en Data Scientist debe ser muy completa, ya que tienen que tener conocimientos de Matemáticas, Análisis de datos, informática e incluso de negocios.
Conocimientos avanzados de informática:
El Científico de Datos debe contar con un gran conocimiento en informática avanzada.
Deben saber programar con lenguajes como R o Python, con los cuales se extraen y limpian las bases de datos
También se requiere formación y amplios conocimientos en bases de datos SQL y NoSQL, además de otras herramientas como Hadoop o Mapreduce.
Matemáticas:
Hay que tener presente que un Data Scientist debe conocer los fundamentos de las matemáticas para comprender los procesos, pero no necesariamente debe ser un matemático. Debe entender y saber aplicar varias vertientes de las mátemáticas, pero no ser un experto en ellas.
Entre sus vertientes, podemos distinguir:
- Álgebra Lineal, sobre todo para aplicado a Machine Learning
- Estadística, muy ligada a la capacidad de análisis de un científico de datos
- Cálculo
- Algoritmos, muy importantes para optimizar la eficiencia computacional y la escalabilidad de los proyectos.
Análisis de Datos:
Esta es la verdadera fortaleza de los profesionales encargados del Data Science, es la habilidad más valiosa y en lo que se va a diferenciar un buen Data Scientist de otro no tan bueno.
El 80% del trabajo de un científico de datos se basa, como hemos visto anteriormente, en preparar datos y visualizarlos.
Deberá tener unos conocimientos sólidos en extracción y limpieza de datos, modelos estadísticos y visualización avanzada.
Inteligencia de negocios:
En cuanto a las habilidades de negocio, el Data Scientist ha de conocer el mundo de los negocios, la administración, las necesidades, los objetivos, la competencia de la empresa… Para conocer cómo y dónde centrar sus esfuerzos.
Porque no sirve de nada aplicar conocimientos complejos o usar herramientas avanzadas de análisis de datos a objetivos que no tienen ningún valor para la empresa.
¿Cuánto cobra un Data Scientist en España?
Según datos actualizados en Agosto de 2020 sacados de la plataforma Indeed , el sueldo medio de un Data Scientist se encuentra en los 32.694 €/año.
Para los profesionales que destaquen y consigan trabajar en grandes multinacionales, esta cifra puede llegar hasta a los 73.000€/año.
Conclusión
Esperamos que con este artículo te haya quedado claro que es un Data Scientist, a qué se dedica y que conocimientos debe tener.
Además, has podido ver que es una profesión muy demandada actualmente y con las mayores tasas de crecimiento del mercado laboral.
Así que, ¿porque no formarse en Data Science?
La Universidad Complutense de Madrid te ofrece un máster en Data science profesional a un precio muy competitivo, con prácticas en empresas, cuyos profesores son expertos en empresas como Microsoft, con bolsa de empleo, con un programa actualizado cada año y, además, puedes elegir en hacerlo On-line o Presencial. ¿Qué más se puede pedir? ¡Infórmate ya!
¿Quieres ser el profesional que desean todas las empresas?
Forma parte de la revolución Data Science