Sandra Lado Departamento de Comunicación. Universidad Isabel I
Mié, 12/05/2021 - 16:23

científico de datos, una mano con datos

La ciencia de datos es un campo que relaciona métodos científicos, procesos y sistemas como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva. Es la ciencia que emplea técnicas y teorías extraídas de muchos campos dentro del contexto de las matemáticas, el software estadístico, la ciencia del análisis de datos masivos como el machine learning y la programación. Los investigadores se apoyan en procesos y sistemas como las ecuaciones o los algoritmos para evaluar e interpretar los datos. A la persona que se dedica a la ciencia de los datos se le conoce como científico de datos. Es aquel que se dedica a extraer información de grandes volúmenes de datos, también llamados Big Data, y convertir esos datos en interpretables para que la empresa pueda adoptar las medidas necesarias, conociendo científicamente a su público objetivo.

¿Qué es un Científico de datos o Data Scientist? ¿Qué hace?

El Científico de Datos o Data Scientist recopila información de todo tipo de fuentes masivas y la convierten en respuestas fiables para dar una solución a problemas cotidianos de una empresa. El trabajo del científico de datos consiste en extraer datos de manera independiente de la fuente y su volumen y los ‘limpia’, para eliminar aquello que pueda sesgar los resultados.  Procesa los datos usando métodos estadísticos con modelos de regresión o pruebas de hipótesis. Puede diseñar experimentos adicionales en caso necesario para completar el proceso de análisis o crear visualizaciones gráficas sobre los datos relevantes en la investigación, para mejorar su comprensión.
El científico de datos, también llamado analista científico de datos, sigue cuatro conceptos que son conocidos como las ‘V’ y que explican en qué consiste el mundo del Big Data: volumen, velocidad, variedad y veracidad. El trabajo del científico de datos tendrá una visión amplia y global del problema, ciñéndose a los datos sin excluir ninguna posible respuesta por muy extraña o descabellada que parezca en principio, porque los datos hablan por sí mismos y es importante saber traducir los datos que ofrece la tecnología a nuevas formas de generar utilidades empresariales de esos datos.

El día a día de un Científico de datos

Un científico de datos en su día a día no sólo extrae datos, sino que debe saber valorarlos. Para ello, sigue una metodología de trabajo en el que explotará continuamente nuevas fuentes de información, dando valor a los datos y buscando nuevas ideas a través de su trabajo. Por tanto, dentro de su perfil profesional, será una persona con gran capacidad de aprendizaje, creativa y preparada para trabajar en equipo con otros departamentos de la empresa.
Otras cualidades que se requieren en un científico de datos es su visión de negocio o que sea un buen comunicador para transmitir sus ideas al equipo con eficiencia. Los analistas científicos de datos serán, por un lado, matemáticos y científicos de la informática y por otro, cazadores de tendencias empresariales, descubriendo los insights de negocios en los que nadie había pensado antes.
Dentro de la caja de herramientas del científico de datos están también los recursos de reconocimiento de patrones de datos, o la preparación de datos, ya que será necesario convertir los ‘datos crudos’ en aquellos que se puedan consumir con mayor facilidad.

¿Qué estudiar para ser científico de datos?

También es fundamental su formación. ¿Cómo ser un científico de datos? Es necesario que tenga conocimientos informáticos, matemáticos y estadísticos. Así, lo que se debe estudiar para ser un científico de datos es un grado relacionado con estas tres disciplinas científicas, y posteriormente cursar un Máster en Análisis Inteligente de Datos Masivos, más conocido como Máster en Big Data. A través de esta formación superior, el alumno dominará los lenguajes informáticos de programación como SAS, R o Python. También será experto en estadística, incluidas las pruebas y las distribuciones estadísticas. Aprenderá las técnicas analíticas como el machine learning (basada en los algoritmos de datos y la automatización), deep learning (que utiliza datos para modelar abstracciones concretas) o analítica de textos, además del lenguaje de los negocios y la Inteligencia Artificial (TI).
Las grandes empresas buscan al analista de datos y científico de datos como un trabajador esencial cada vez más imprescindible para tomar decisiones acertadas. Empresas financieras, farmacéuticas o administraciones públicas demandan este tipo de trabajadores y se considera como una de las profesiones con mayor futuro en los próximos años.

 

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