Big Data

5 características de un científico de datos

Los científicos de datos son perfiles altamente demandados en la era digital. ¿Estás pensando en dedicarte a ello? Te contamos cuáles son las habilidades que deberías potenciar.

Por Redacción España, el 15/10/2021

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Como en cualquier receta culinaria, los ingredientes a utilizar son la base de un resultado exitoso. Para hacer un bizcocho se necesitan huevos, harina, levadura y azúcar. Si faltase alguno, sería imposible prepararlo. Lo mismo ocurre con los perfiles profesionales: sin una formación previa, las labores a desarrollar no pueden llevarse a término. Imagina un profesor de matemáticas sin saber de álgebra o un conductor de autobús sin conocimientos sobre las señales de tráfico. Una locura, ¿verdad?

Por eso, antes de entrar en materia, es necesario comprender todo lo que nos rodea y tenerlo todo a mano. Si hablamos de una receta, los ingredientes, y si hablamos de una profesión, los conocimientos técnicos. Te contamos cuáles son las características de un científico de datos.

Dominio de técnicas basadas en datos

Conocer los datos y saber trabajar con ellos es la primera habilidad y, probablemente, la más importante. Digamos que es una hard skill que se demanda en cualquier oferta laboral relacionada con data.

¿El motivo? Los softwares y herramientas utilizados en la era digital se basan en datos. Inteligencia artificial, Machine Learning, Big Data o Deep Learning son algunos de estos sistemas que precisan de un gran volumen de datos para desarrollar sus funciones adecuadamente.

Un científico de datos debe organizar la información y saber cómo prepararla para trasladarla a la siguiente fase de la cadena. El objetivo es extraer valor y tomar decisiones que ayuden a mejorar los procesos operacionales del negocio.

Exploración, limpieza, filtrado, construcción de modelos y presentación de resultados son algunas de las tareas a las que un data scientist debe enfrentarse en su día a día.

Siguiendo con el ejemplo del bizcocho, los datos son, por así decirlo, la levadura. Sí, ese pequeño gran ingrediente encargado de dar volumen y consistencia a nuestro dulce.

Comprensión de lenguajes de programación

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Al trabajar con Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning se usan gran cantidad de lenguajes, frameworks y herramientas específicas de almacenamiento y procesado de información, como por ejemplo: Spark, Hadoop, Cassandra, entre otros muchos.

Es imposible conocerlos todos a la perfección, pero un data scientist que se precie podrá desempeñar mayores labores y optar a mayor rango cuanto más completa esté su formación en lenguajes de programación. Estos son algunos de los más importantes.

R

R es un lenguaje de programación dedicado a la estadística, aunque no se destina a programar. Se le denomina lenguaje de programación ya que proporciona la capacidad de orquestar instrucciones usando código. De esta forma, un sistema podrá desarrollar una tarea concreta. Eso sí, para conseguir esto será necesario un profesional de los datos (data scientist) que conozca el código y sepa aplicarlo a un entorno computacional. R se utiliza para revisar datos, manipularlos y generar gráficos, modelos, ficheros, etc.

Python

Python es un lenguaje de programación orientado a objetos utilizado en múltiples vertientes en las que se trabajan con grandes cantidades de datos.

Este lenguaje es muy recurrente en las grandes corporaciones para construir aplicaciones web, analizar datos de diverso nivel, automatizar operaciones y crear aplicaciones empresariales fiables y escalables.

SQL

SQL (Structured Query Language) es un lenguaje de consulta estructurado que surgió en los años 70. Desde entonces ha mejorado infinitamente sus procesos, pero su objetivo es definir, administrar y consultar bases de datos relacionales.

Tiene capacidad para desarrollar cálculos avanzados y álgebra. Es utilizado en la mayoría de empresas para almacenamiento de datos en una base de datos más que como un sistema de analítica avanzada.

Cabe mencionar que cualquier programador o data scientist que vaya a usar R o Python debe conocer SQL, ya que descargarse los datos de diferentes bases de datos SQL es el primer paso antes de empezar a limpiar, efectuar análisis o diseñar modelos de aprendizaje automático (Machine Learning).

Conocimiento de estadística y matemáticas

No todo en la vida son matemáticas, pero hemos de destacar que la mayoría de aspectos en nuestra vida se han construido a través del uso de esta ciencia. Edificios, ordenadores, la cantidad de azúcar que lleva tu refresco… ¡Todo! Y, como es lógico, el mundo de los datos incluye esa rama como alma máter para el adecuado desarrollo y funcionamiento de los sistemas, frameworks y otros elementos.

Los data scientist son expertos en el manejo, análisis y desarrollo de métodos que serán usados en los procesos de investigación, interpretación, estimación, manejo de índices de errores y resultados.

Al hacer uso del método científico, tendrán que apoyarse en las matemáticas, donde tendrán que tener conocimientos como lógica, cálculo (derivadas, diferenciales, integrales, funciones vectoriales), álgebra lineal, estadística, teoría de números, probabilidad, algoritmos, entre otros.

Comunicación y colaboración

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La comunicación interdepartamental es clave, independientemente del sector. Recordemos que una empresa es una cadena en la que cada eslabón desarrolla una tarea. Si una pieza falla, el sistema cae.

Los datos son una valiosa fuente de información para las empresas del siglo XXI. Por eso, el perfil de data scientist es uno de los más demandados en la actualidad. Sus conocimientos y aplicación a la data ayudan a tomar las mejores decisiones.

Pero analizar la información no sirve de mucho si no se transmite ese valor a las áreas dependientes de desarrollo del proyecto y la toma de decisiones, por ejemplo el departamento TI y el área de negocio.

Por otra parte, deben ser expertos en gestionar situaciones de crisis y, en el caso de que sea necesario, tomar decisiones difíciles que determinen y solventen la situación de la mejor manera posible.

Visión de negocio

Aparte de las hard skills, un científico de datos debe incluir en su currículum profesional una serie de soft skills entre las que se encuentra la visión generalizada del negocio. ¿Esto qué significa? Básicamente, que debe estar atent@ a las tendencias y novedades que se produzcan en el sector y que puedan afectar al negocio, generar nuevas oportunidades o promover cambios en la estructura organizacional.

Un data scientist se basa en datos, sí, pero también debe orientar esos datos a obtener un resultado eficiente que determine la mejor dirección para la empresa en materia de innovación.

Data scientist, un perfil en auge

La necesidad de trabajar con datos ha creado una alta demanda de perfiles con conocimientos en datos. ¿El problema? La falta de personal. Actualmente existe un agujero en el mercado que las empresas quieren rellenar.

La oferta en formación interna y externa aumenta día a día debido al auge de la tecnología y el uso generalizado de sistemas de Big Data, Inteligencia artificial y otros procesos tecnológicos. Perfiles profesionales como el data scientist se han convertido en uno de los más valorados y mejor pagados en términos laborales.

El futuro augura buenos propósitos y grandes oportunidades para todas aquellas personas que dirijan su carrera profesional hacia los datos. Las profesiones del futuro están cada vez más involucradas en nuestro día a día. ¿Quieres formar parte del cambio?

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