Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Analista de datos: una de las profesiones con mayor demanda

Una de las salidas profesionales con más demanda actualmente es de la de analista de datos. ¿Quieres convertirte en un especialista en el análisis de datos y relanzar tu carrera profesional? En esta entrada te informamos sobre qué es un analista de datos, qué hace en su día a día en una empresa, cuál es el perfil de un analista de datos y en qué debe formarse alguien que aspire a dominar el análisis de datos. ¡Sigue leyendo! El análisis de datos permite identificar patrones, tendencias y relaciones ocultas en los datos, lo que a su vez brinda insights y conocimientos profundos sobre el rendimiento empresarial, las preferencias del cliente, las oportunidades de crecimiento y los desafíos por enfrentar. Por estas razones los analistas de datos están tan demandados en el mercado de todas las empresas, especialmente de las más digitalizadas. ¿Qué es un analista de datos y a qué se dedica? Son aquellos profesionales encargados de establecer estrategias dentro de una empresa gracias al estudio e interpretación de los datos. Estos analistas trabajan con ingentes cantidades de datos, que por sí solas no dicen nada ni arrojan resultados útiles, pero que tras su recopilación, estudio y análisis, ofrecen unos patrones o unas pautas a seguir para llevar a cabo unas acciones u otras dentro de una empresa u organización. Por ello, los analistas, además de analizar esos datos, deben saber cómo orientar esos datos obtenidos, para el beneficio de la empresa en la que trabajan. Es decir, tienen que transformar esos datos, en información valiosa para la toma de decisiones de la empresa. ¿Cuáles son las funciones de un analista de datos? Extracción de bases de datos e identificación de los mismos. Procesamiento y agrupación de los datos obtenidos de las diferentes bases de datos. Análisis y exploración de dichas agrupaciones de datos a través de técnicas que nos permitan entender la naturaleza de los datos. Realización de informes visuales y entendibles a partir de herramientas de visualización de datos. Comunicación de los resultados a los diferentes departamentos y stakeholders. Aplicación de los resultados obtenidos en el análisis de datos. ¿Cuál es el perfil y cuáles son las aptitudes de un analista de datos profesional? Como hemos referido anteriormente, un analista de datos debe de tener formación en materias como matemáticas, analítica, informática, ingeniería, marketing, programación (lenguajes de programación como Python o R son muy valorados) e incluso diseño. Todas estas no deben darse a la vez, ya que hay diferentes perfiles de analistas de datos que abarcan la parte más empresarial y otros la más técnica y programática. Debe tener destreza a la hora de trabajar en equipo. Ya que tienen que desarrollar su trabajo en contacto con su propio departamento y muchos otros de los que extraerá datos y conclusiones. Son los encargados de trabajar con esos datos y analizarlos para saber cómo está funcionando la empresa en su conjunto. Tener dotes para comunicarse. No basta solo con que extraiga y analice los datos, sino que debe exponer los resultados a gerentes, directores o trabajadores de la empresa que generalmente no tienen formación técnica, para que entiendan dichos resultados y los apliquen en beneficio de la misma. Debe ser una persona orientada a resultados. Aunque su participación en la empresa es crucial para definir una estrategia de marketing y ventas decisivamente exitosa, su rendimiento no puede medirse al uso. Es por ello que su aportación se verá reflejada en los KPI generales de cada departamento y de cada dato que haya analizado. Es por ello que el analista de datos ha de tener claros cuáles son los KPI, qué quiere conseguir cada facción de la empresa y cómo interpretar los datos obtenidos. Debe de ser una persona crítica y con ganas de aprender para así poder descubrir qué es lo que se esconde detrás de cada dato y desarrollar conclusiones basándose en los mismos. Además, debe mantenerse constantemente actualizado, ya que el mundo STEM siempre anda innovando. También debe ser alguien resolutivo. No basta únicamente con la extracción y el análisis de datos, sino que debe de estar capacitado para resolver cualquier problema técnico que pueda surgir. Es un atributo positivo que el analista sea una persona con capacidad de adaptación a los diferentes sectores de la empresa. Maneja herramientas de medición como Google Analytics 4 y Google Tag Manager, su implementación, su configuración de eventos y disparadores y sus informes. Sabe visualizar los datos de forma coherente, relevante, estética y clara para que todo el mundo las puede interpretar. ¿Cuánto cobra un analista de datos? En primer lugar, podríamos decir que es debido a la creciente transformación digital que está cada vez más presente en las diferentes empresas y organizaciones. La mayoría de ellas, disponen de una gran cantidad de datos que no saben cómo gestionar o explotar y es por ello a por lo que buscan, cada vez más, perfiles con esta formación. Así mismo, se trata, de una profesión muy reconocida y de mucha importancia para las empresas y organizaciones. Puesto que estos datos resultan muy valiosos a la hora de saber el rumbo o las decisiones que debe de tomar una empresa. Además, los analistas de datos, están muy bien cotizados en cuanto a la retribución de su trabajo se refiere. Un analista de datos junior cobra de media unos 24.000 euros brutos anuales y puede alcanzar los 50.000 euros brutos anuales en el caso de un analista de datos sénior. No obstante, el salario de un analista de datos dependerá especialmente de su perfil técnico, de su ubicación geográfica y de las prestaciones de cada empresa. Por norma general, mientras más habilidades técnicas y experiencia tenga un analista de datos, mejor cobrará. ¿Qué formación ha de tener un analista de datos? Un analista de datos requiere de una sólida formación en varias áreas para desempeñar su función de manera efectiva. En primer lugar, es importante contar con conocimientos en matemáticas y estadística, ya que estas disciplinas son fundamentales para comprender los métodos y técnicas de análisis de datos. Además, es esencial tener habilidades en programación y manejo de software específicos para el análisis de datos, como Python, R o SQL. Asimismo, es necesario tener conocimientos en bases de datos y sistemas de gestión de datos, ya que el analista de datos debe ser capaz de recolectar, organizar y manipular grandes conjuntos de datos. También es valioso contar con habilidades de visualización de datos para poder presentar los resultados de manera clara y comprensible. Además de estas habilidades técnicas, un analista de datos debe tener una capacidad analítica sólida, ser curioso y tener habilidades de resolución de problemas. También es beneficioso contar con conocimientos en el área de negocios, para comprender el contexto en el que se aplicará el análisis de datos y poder generar conclusiones relevantes para la toma de decisiones empresariales. Puede que te interese leer sobre: ¿Qué son los datos cualitativos y cuantitativos? ¿Qué es un analista en una empresa? ¿Qué estudiar para ser analista de inteligencia? ...

Especialista en inteligencia artificial: formación, funciones y salidas profesionales

La inteligencia artificial (IA) está en boca y ojo de todos, ya que está redefiniendo los límites de la tecnología y su aplicación en casi todos los campos profesionales y de investigación. El especialista en IA, con formación especializada y experiencia, ocupa un lugar fundamental en el desarrollo de soluciones de automatización, optimización de procesos, análisis de datos y creación de nuevas maneras de abordar la realidad desde algoritmos y aprendizaje automático. ¿Quieres saber un poco más del especialista en inteligencia artificial? En este post, te contamos todo lo que debes saber. ¿Qué es la inteligencia artificial y cómo se desarrolla? La inteligencia artificial (IA) es una de las innovaciones más importantes de la tecnología en las últimas décadas. Es un campo de investigación y desarrollo que recurre a la ciencia de la computación para crear sistemas capaces de emular la inteligencia humana en determinadas tareas. Estas incluyen, sobre todo, el procesamiento de lenguaje natural, la traducción de idiomas, la ejecución de tareas complejas y la toma de decisiones, procesos en los que son importantes el razonamiento, la percepción y el aprendizaje. Sumado a esto, la IA incluye el aprendizaje automático o machine learning, que consiste en el mejoramiento de desempeño de sistemas gracias a la iteración de procesos. La IA se desarrolla en diversos momentos. El primero inicia con la recolección de grandes volúmenes de datos que sirven como base para en entrenamiento de modelos. Luego, con base en técnicas avanzas, se entrenan redes neuronales de deep learning con el objetivo de imitar tanto la función como la estructura del cerebro humano, lo que en definitiva deriva en el aprendizaje automático de manera intuitiva gracias a los datos. Para esto, desde luego, son imprescindibles los algoritmos, los cuales operan como fundamento para el procesamiento y análisis de datos. Considerando esto, la IA se perfecciona cada vez más gracias a la existencia mayores fuentes de datos, el refinamiento de los procesos, entre otros. Aplicaciones y usos de la inteligencia artificial a nivel profesional La integración de la IA en diversos campos profesionales ha permitido el desarrollo de aplicaciones profesionales en la búsqueda de mejorar y automatizar procesos, incrementar la eficiencia operativa y contribuir a mejores resultados. Desarrollo de asistentes personales Un especialista en inteligencia artificial diseña asistentes personales que brindan soporte tanto en el nivel informativo como en el nivel operativo. En este sentido, se interactúa con un chatbot o un asistente que ayuda a realizar tareas como establecer calendarios, programar reuniones, responder preguntas frecuentes o administras dispositivos inteligentes. IA aplicada en la industria agrícola En la agroindustria, la IA es muy utilizada en la optimización de siembras y cosechas. Con base en los sistemas predictivos, se analizan datos de diversa índole (tierra, suelo, contaminación) para identificar posibles efectos adversos sobre el ambiente y las plantaciones. Inteligencia artificial en finanzas Cada vez son más los bancos que incorporan a la IA en sus sistemas de detección de fraude y gestión de activos. Los algoritmos utilizados para este objetivo analizan los datos de los clientes y advierten operaciones irregulares; a su vez, permiten personalizar ofertas y predecir los cambios del mercado financiero. Inteligencia artificial y logística En el campo del transporte y la logística, la IA no solo permite mejorar los sistemas de navegación, sino también la implementación de pilotos automáticos, los cuales pueden aprender de las rutas incluso desde la primera vez que el auto las transita. También es útil en la prevención de atascos y accidentes. Automatización en compras Una de las aplicaciones más difundida de la IA se encuentra en el ámbito comercial, en el que esta herramienta permite identificar patrones de ventas, comportamientos de los consumidores y elaboración de recomendaciones personalizadas. Educación e IA La aplicación de la tecnología a la educación tiene apenas algunas décadas de historia, pero su relevancia quedó demostrada durante y tras la pandemia. La IA, en este caso, ofrece posibilidades a aprendizaje personalizado en función de los intereses de los estudiantes. Formaciones que te pueden interesar Máster en Inteligencia Artificial y Big Data Máster en Inteligencia Artificial. Gestión e Implantación de Modelos Requisitos y perfil profesional para ser especialista en inteligencia artificial A pesar de tratarse de un campo emergente, los requisitos para ejercer como especialista en inteligencia artificial están cada vez más definidos, sobre todo, en lo que concierne a la formación técnica o universitaria. En pocas palabras, se deben seguir programas formativos en ciencias computacionales, ingeniería informática, matemáticas, física, mecatrónica, robótica o campos relacionados. Además, debido al alto nivel de especialización que requieren las tareas para el desarrollo o aplicación de la IA, se requieren titulaciones de posgrado o formación permanente que acrediten los conocimientos teóricos y prácticos de alta complejidad propios de este campo. Pero ¿qué más debe considerar quien está interesado en convertirse en especialista en inteligencia artificial? Es esencial el dominio profundo de lenguajes de programación (véase Python) y softwares de machine learning posicionados en el mercado, como AWS Machine Learning, Tensor Flow o Azure. Además, se esperan conocimientos avanzados en estadística, visualización de datos, diseño y testeo de algoritmos. Funciones del especialista en inteligencia artificial Un especialista en inteligencia artificial es fundamental en la concepción, desarrollo y mantenimiento de sistemas basados en IA. Este profesional combina habilidades técnicas avanzadas con un enfoque analítico para resolver problemas complejos y fomentar la innovación en diversos sectores. Desarrollo de sistemas de aprendizaje automático Los especialistas en inteligencia artificial diseñan y desarrollan sistemas de aprendizaje automático que mejoran y aprenden de manera continua a partir de datos sin intervención humana directa. Para esto, se requieren modelos predictivos y algoritmos complejos que puedan adaptarse y, así, evolucionar conforme recién nueva información. Desarrollo de chatbots En el campo de los servicios, los chatbots son opciones muy valoradas para resolver preguntas frecuentes u otras dudas de usuarios en diferentes ámbitos. Al procesarse el lenguaje natural, estas herramientas interactúan con los usuarios respuestas coherentes y precisas. Hay que mencionar que los chatbots son cada vez más sofisticados. Mantenimiento de sistemas de IA La IA funciona, como se vio, gracias a sistemas que la sustentan. Para que funcionen correctamente, los especialistas en inteligencia artificial realizan labores de mantenimiento, corrección de errores e implementación de mejoras. Junto con la solución de problemas técnicos, se integran nuevas funcionalidades para un rendimiento superior. Aplicación de minería de datos La IA también recurre a la minería de datos, en la que confluyen procesos de machine learning, análisis estadístico y matemáticas. Con esto, se realizan tareas de análisis, se procesan datos, se visualizan y se detectan patrones útiles, lo que significa que este proceso permite extraer conocimiento sobre un volumen de datos. Diseño de algoritmos Los algoritmos son soluciones paso a paso de problemas complejos o simples. Al comprender el funcionamiento de estos, se plantean los procesos a través de los cuales se llegará al punto esperado. Consta de tres momentos: la secuenciación, la selección y la iteración. Recuérdese que los algoritmos son la base de la IA. En efecto, los sistemas inteligentes cuenta con algoritmos avanzados. Salario de un especialista en inteligencia artificial Los salarios de los expertos en el área de IT son altos en cualquier país debido a la alta especialización en desarrollo de software, programación, ciberseguridad, científicos de datos, blockchain, entre otros. Sea cual fuere su campo de acción, son profesionales muy cotizados en el mercado: el proceso de digitalización de casi todos los ámbitos ha obligado a las empresas e instituciones de todo el mundo a implementar soluciones tecnológicas en sus procesos y servicios. Los especialistas en inteligencia artificial no están exentos de este auge; es más, se erigen como los más solicitados junto con los desarrolladores. Pero ¿cuál es su salario? En IT los salarios se calculan según el nivel de experiencia del especialista, desde los perfiles junior hasta senior. Siguiendo esto, los salarios parten de los 16 000 euros hasta los 60 000 euros anuales en promedio. Estas cifras varían considerablemente en función del país y la divisa. Quizás te interese leer más sobre: ¿Conoces cómo puede ayudar bypassgpt a tus textos? ¿Puede adivinar chatptg la lotería? Humaniza los textos generados con la ia...

Las funciones y competencias de un data scientist

¿Cuál es la labor de un data scientist?

Nos encontramos en la era digital donde los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos para empresas y organizaciones de cualquier tipo. Debido a la gran demanda de recopilar, procesar y analizar grandes cantidades de datos, ha nacido una nueva profesión llamada Data Scientist. Este experto tiene la capacidad de descifrar los patrones ocultos dentro de grandes complejos conjuntos de datos. El papel del data scientist se considera fundamental en el panorama de las industrias, desde las finanzas y salud hasta el comercio electrónico y entretenimiento. Como ves, se trata de una profesión que se puede adaptar a cualquier entorno ya que utiliza una variedad de herramientas y técnicas, añadiendo algoritmos de machine learning y análisis predictivo, para convertir datos en información valiosa para la toma de decisiones estratégicas. Si te interesa saber más sobre el data scientist, ¡quédate leyendo! Descripción del puesto El data scientist es un científico de datos o también llamado un experto estadista que trabaja con los datos en bruto que se generan en la red. El trabajo de un data scientist se desarrolla ante enormes bases de datos, la mayoría desestructurados, donde aplica sus conocimientos en estadística, matemáticas y programación para recopilar, extraer y procesar información importante que contengan. Esta información, que llega a generarse en grandes volúmenes de datos, se le conoce como Big Data y necesita de un perfil como el data scientist para darle valor. El científico de datos o data scientist son cada vez más demandados y comunes en el ámbito laboral por ser un perfil crucial en la toma de decisiones gracias a su exhaustivo análisis de datos. El data scientist determina las preguntas y descubre las respuestas a través de datos donde, en ocasiones, desarrollan modelos predictivos para teorizar y hacer previsiones de lo que puede ocurrir en la actividad productiva de la empresa. Además, el data scientist puede pasar más tiempo utilizando el aprendizaje automático o añadiendo programación avanzada con la finalidad de encontrar y analizar datos. Formaciones que te pueden interesar para ser Data Scientist Máster en Comunicación y Visualización de datos Máster en Inteligencia Artificial + 60 Créditos ECTS Perfil profesional Si te preguntas qué formación académica necesitas para conseguir ser un data scientist, debes saber que posee estudios avanzados en áreas como la informática, la estadística o la ciencia de datos (data science). Es importante que cuente con una combinación de conocimientos técnicos como matemáticas o programación, y aptitudes personales como curiosidad intelectual y comunicación efectiva. Se requiere que el perfil profesional de un data scientist tenga unos conocimientos de programación en varios lenguajes como el SQL, Python o R. Además, de tener conocimientos de machine learning. Quien quiera trabajar como data scientist debe tener una formación en bases de datos SQL y poder desarrollar técnicas estadísticas. Algunas de las habilidades que incluye el perfil profesional de un Data Scientist son los conocimientos sólidos en estadística y modelado predictivo, y la capacidad de comunicar resultados técnicos de manera efectiva. Funciones de un data scientist Un data scientist puede desempeñar un trabajo muy diferente respecto a la empresa en la que trabaje. Existen funciones comunes a la profesión y distintas según el área de trabajo. Podemos confirmar que realiza tareas comunes a la profesión como extraer enormes volúmenes de datos de diferentes orígenes, depurar y limpiar datos; o utilizar sofisticados software de análisis para emplearlos en modelos predictivos o prescriptivos. Pero veamos cuáles son las funciones principales de un data scientist: Implementar herramientas de datos: algunas que nos pueden sonar en el mundo del análisis de datos son Python, SAS o SQL. Se trata de lenguajes de programación en la ciencia de los datos. Buscar y encontrar patrones y tendencias en el conjunto de datos: esta función sirve para descubrir ideas y extraer la información de las diferentes fuentes para su posterior limpieza de datos. Utilizar técnicas de aprendizaje automático: significa mejorar continuamente la calidad de los datos a la hora de recopilar y ser potencialmente capaz de predecir los resultados de los conjuntos de datos. Estar al día de las innovaciones de la ciencia de datos Establecer nuevos algoritmos y modelos de datos para predecir resultados: una vez que el data scientist cuenta con los datos preparados, tiene que procesar los datos, aplicando la estadística, modelos predictivos... un paso crucial para obtener resultados. Trasladar las mejores recomendaciones a otros equipos y al personal superior: para que el resto de equipos pueda utilizar los datos, el data scientist tiene que representarlos de forma clara. Competencias que posee un data scientist El científico de datos o data scientist puede ser tanto un matemático como un experto en la informática. Las competencias de un data scientist se refiere a las habilidades más específicas y prácticas. Pueden variar según el contexto específico del trabajo y las responsabilidades del rol. Veamos qué competencias se incluyen: Capacidad de analizar grandes conjuntos de datos: hacerlo de manera eficiente y efectiva, identificando patrones, tendencias y relaciones significativas. Dominio de la programación en Python para análisis de datos Capacidad de limpiar y preprocesar datos utilizando técnicas avanzadas Experiencia en la implementación de modelos de machine learning Habilidad para utilizar herramientas de visualización de datos Capacidad de aprovechar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial Colaboración y trabajo en equipo: la capacidad de trabajar con varios equipos interdisciplinarios Adaptabilidad y aprendizaje continuo: actualizarse sobre los avances en los campos de la ciencia de datos Resolución de problemas: habilidad de saber abordar problemas complejos y encontrar soluciones Artículos que te pueden interesar: La carrera del científico de datos Ciencia de datos e Inteligencia artificial ...

Conoce al experto en construir y mantener estructuras de datos: Data engineer

El papel de un data engineer

El mundo actual está creciendo a la velocidad de la luz y está siendo impulsado por los datos, y esto requiere de perfiles especialistas en gestionar y construir estas redes de datos. Por tanto, la presencia de un data engineer es fundamental para crear y mantener los cimientos donde se basa la infraestructura de datos de una empresa u organización. El data engineer se alza como el arquitecto que se encarga de diseñar, desarrollar y administrar los sistemas de datos. Su ámbito de trabajo abarca desde la arquitectura de bases de datos hasta control de plataformas de big data. Este profesional experto en tecnología, trabaja incansablemente para asegurar que los datos fluyan sin problemas. Acompáñanos a explorar el rol esencial que desempeña el Data Engineer en el corazón de la era de los datos. ¡Sigue leyendo! Descripción del puesto de data engineer El data engineer o ingeniero de datos, es aquel profesional que realiza las acciones de diseño, desarrollo y mantenimiento de los sistemas, los cuales procesan grandes volúmenes de datos. Dentro de su trabajo con los datos, el data engineer realiza la recuperación, depuración, clasificación y preparación de los datos para su almacenamiento y posterior explotación o uso. Este profesional del data science es una pieza vital en el proceso del Big Data por construir, modificar, adaptar y escalar la base tecnológica para que las organizaciones puedan gestionar y organizar el conjunto de datos. Para desarrollar su trabajo de la manera más técnica y profesional, el data engineer necesita tener conocimientos sólidos en distintos software que le hará más fácil el manejo de los datos y podrá trabajar el procesamiento y extracción de datos. Además, se requiere que domine ciertas bases de datos como SQL, Spark, etc.; lenguajes de programación como Python y habilidades en machine learning, entre otros requerimientos. Perfil profesional del data engineer El data engineer se considera un especialista técnico con un rol que transcurre entre ser desarrollador y data scientist (científico de datos). Es el profesional que se encarga de extraer, recuperar y preparar los datos para almacenarlos y dejarlos disponibles a los especialistas de extraer la información recogida (data scientist). La mayor responsabilidad de un data engineer es garantizar que la información esté disponible para los data analysts y otros profesionales relacionados con el uso de esa información. Existe una alta demanda de datos que está creciendo vertiginosamente y, por tanto, se requiere perfiles técnicos para su exploración, modelado, análisis, visualización y monitorización. La digitalización necesita de especialistas en Big Data para enfrentarse a un mercado aún deficiente en mano de obra capacitada para el tratamiento de las estructuras de datos y su trabajo. Trabajar como data engineer demanda una capacidad de análisis exhaustiva para potenciar los conocimientos más técnicos en el sector. Tipos de data engineer Explorando el papel del data engineer, sabemos que su labor se centra en la gestión de los datos y el flujo de información. Sin embargo, depende del tamaño de la compañía donde trabaje, es posible que ejerza roles más diversos o especializados en una única área relacionada con la ingeniería de datos. Por ello, el data engineer se puede clasificar de esta manera: Data engineer generalist o generalista: se refiere al perfil senior del data engineer quien es un profesional más integral, con alta capacidad técnica en el manejo de todos los campos de la ingeniería de datos. Es el profesional ideal para compañías pequeñas que necesitan una supervisión experta en la extracción de datos, canalización, almacenamiento, análisis y reporte de la información. Data pipeline engineer o experto en la canalización: aporta sus conocimientos en la gestión del flujo de datos hacia la empresa. Trabaja mano a mano con el data scientist. Es un profesional del data engineer encargado del conjunto de herramientas y procesos que transfieren datos de un sistema a otro para almacenarlos o procesarlos. Data warehouse engineer o especializado en bases de datos: trabaja para crear y administrar estrategias útiles para el almacenamiento de datos. Formaciones que pueden interesarte para ser data engineer Máster en Comunicación y Visualización de datos Máster en Inteligencia Artificial + 60 Créditos ECTS Funciones de un data engineer La obligación principal del data engineer es garantizar la veracidad y utilidad de los datos que llegan al almacén, y asegurar que aportan valor a la empresa. Y para ello, vamos a conocer cuáles son las funciones de un data engineer realiza: Prepara datos que desarrollen modelos predictivos útiles Adquiere los datos y desarrolla formas innovadoras para recopilarlos de manera útil Genera información de valor fundamental para el ejercicio de la empresa Desarrolla, construye y ejecuta el mantenimiento de las diferentes bases de datos, canalizaciones y arquitecturas disponibles Crear y desarrolla arquitecturas para respaldar las capacidades del resto de equipos Identifica o puede desarrollar procesos con la finalidad de mejorar la confiabilidad y calidad de los datos Competencias que debes tener para ser data engineer La profesión de un data engineer es una carrera bastante técnica. Los profesionales que desempeñan el perfil de data engineer, requieren de una experiencia y capacidades relacionadas con el ámbito de la programación, informática y matemáticas. Por tanto, se considera conveniente estudiar alguna carrera universitaria en algunas de estas áreas, y posteriormente, cursar alguna formación específica en data engineering. Sin embargo, además de desarrollar capacidades técnicas, es necesario que desarrolle habilidades interpersonales para comunicarse con el equipo de la organización. Veamos qué competencias son necesarias para ser data engineer: Alto nivel de inglés Conocimientos en matemáticas, informática y estadística Conocimientos de ETL (Extraer, Transformar, Cargar) Dominio de lenguajes de programación y Control de programas: Java, C++, Pyhton, HTML, SAS, SQL o Spark, entre otras Dominio de bases de datos: SQL o PL/SQL Manejo de herramientas para el procesamiento de datos Almacenamiento de datos Depende si posee la mayoría de estas competencias o está en un proceso de medio de especialización, será un perfil senior o un data engineer junior y, por tanto, esas diferencias se verán reflejadas en el salario que puedan obtener estos distintos niveles de expertos en la ingeniería de datos. Artículos que te pueden interesar Perfiles más demandados por las TIC 5 vs del big data ...

Data architect: funciones, competencias y formación

Data architect: ¿qué hace y cómo estudiar para serlo?

Un arquitecto de datos es un profesional especializado en diseñar, crear y mantener la infraestructura de datos dentro de una organización. Su función principal es garantizar que los datos de la empresa sean consistentes, seguros, accesibles y útiles para las diferentes áreas y procesos de la empresa. Este rol no se limita solo a la gestión de bases de datos, sino que abarca todo el ciclo de vida de los datos, desde su recopilación y almacenamiento hasta su análisis y uso estratégico. La importancia del perfil de un arquitecto de datos radica en el papel fundamental que juegan los datos en la toma de decisiones empresariales en la era digital. Con el crecimiento exponencial de la cantidad de datos generados por las empresas, surge la necesidad de gestionarlos correctamente para extraer información valiosa que impulse la innovación y la competitividad. El arquitecto de datos actúa como un puente entre las necesidades del negocio y la tecnología, asegurando que la infraestructura de datos esté alineada con los objetivos estratégicos de la empresa. En un entorno empresarial cada vez más orientado por datos, la demanda de profesionales con habilidades en gestión y análisis de datos está en constante aumento. Se les valora mucho por su capacidad para diseñar soluciones escalables y flexibles que puedan adaptarse a las necesidades cambiantes de la empresa, así como por su habilidad para identificar y mitigar riesgos relacionados con la seguridad y la integridad de los datos. Funciones Estas funciones son fundamentales para garantizar que la infraestructura de datos de una empresa sea robusta, segura y capaz de satisfacer las necesidades de información y análisis en un entorno empresarial cada vez más orientado por datos. Así pues, en data architect debe desempeñar las siguientes funciones en su puesto de trabajo: Diseño de la infraestructura de datos: El arquitecto de datos es responsable de diseñar la estructura y la arquitectura de la infraestructura de datos de la empresa, incluyendo bases de datos, almacenes de datos, sistemas de gestión de datos, entre otros. Definición de estándares y políticas: Establece estándares y políticas para el manejo, almacenamiento, seguridad y calidad de los datos en toda la organización, asegurando la coherencia y la integridad de la información. Integración de datos: Desarrolla y mantiene procesos de integración de datos para garantizar la interoperabilidad entre sistemas y la consistencia de los datos en todas las plataformas y aplicaciones. Modelado de datos: Diseña modelos de datos lógicos y físicos que representen de manera precisa y eficiente la estructura y las relaciones entre los diferentes conjuntos de datos de la empresa. Optimización de rendimiento: Identifica y resuelve problemas de rendimiento en la infraestructura de datos, optimizando consultas, índices y estructuras de datos para mejorar la eficiencia y la velocidad de acceso a la información. Seguridad de datos: Implementa medidas de seguridad y control de acceso para proteger los datos confidenciales y sensibles de la empresa contra amenazas internas y externas, garantizando el cumplimiento de regulaciones y normativas. Gestión del ciclo de vida de los datos: Define políticas y procedimientos para el manejo del ciclo de vida de los datos, desde su captura y almacenamiento hasta su archivado o eliminación, asegurando su disponibilidad y relevancia en todo momento. Colaboración con equipos multidisciplinarios: Trabaja en estrecha colaboración con equipos de desarrollo de software, analistas de datos, científicos de datos y otros profesionales para entender y satisfacer las necesidades de datos de la empresa. Evaluación de tecnologías emergentes: Investiga y evalúa nuevas tecnologías y herramientas relacionadas con la gestión y el análisis de datos, recomendando aquellas que puedan mejorar la eficiencia y la capacidad de la infraestructura de datos. Asesoramiento estratégico: Proporciona asesoramiento y orientación estratégica a la alta dirección sobre la utilización efectiva de los datos como activo empresarial, identificando oportunidades de mejora y áreas de inversión en tecnología de datos. Perfil profesional: estudiar para ser data architect Un data architect medio posee una formación académica avanzada en áreas relacionadas con la informática, la estadística o la ciencia de datos. Por ejemplo, podría tener un título universitario en ingeniería informática, ciencias de la computación, matemáticas, estadística o una disciplina similar. Además, es común que haya completado estudios de posgrado o cursos especializados en temas como arquitectura de datos, análisis de datos, bases de datos avanzadas, o inteligencia artificial. ¡Échale un vistazo a nuestro Máster de Arquitectura de Datos! Las destrezas técnicas de un data architect suelen incluir un profundo conocimiento en diseño y gestión de bases de datos, modelado de datos, lenguajes de programación como SQL, Python, R o Java, así como experiencia en el uso de herramientas y tecnologías de gestión de datos como bases de datos relacionales, almacenes de datos, y plataformas de big data. Competencias Para desempeñar con éxito su trabajo, un data architect debe reunir una serie de cualidades y competencias. Se trata de un perfil profesional muy exigente tanto en hard skills como soft skills. Conocimientos en matemáticas, programación y estadística: Estas habilidades son fundamentales para comprender y manipular los datos de manera efectiva. Conocimiento de técnicas de análisis y de computación: La capacidad de aplicar técnicas de análisis de datos y utilizar herramientas computacionales es esencial en este rol. Manejo de programación R o Python: Son lenguajes ampliamente utilizados en el análisis de datos y la ciencia de datos, por lo que su dominio es valioso para un data architect. Diseño y estructura de bases de datos y SQL: La habilidad para diseñar y gestionar bases de datos de manera eficiente es indispensable para garantizar la integridad y la accesibilidad de los datos. Dominio avanzado de la arquitectura de datos: Un profundo conocimiento de la arquitectura de datos es esencial para diseñar sistemas de información robustos y escalables. Competencia digital: Dado el entorno tecnológico en el que operan, los data architects deben tener un sólido dominio de herramientas digitales. Análisis numérico: La capacidad para analizar y comprender datos numéricos es crucial para interpretar y tomar decisiones basadas en ellos. Análisis y resolución de problemas: Como parte integral de su trabajo, un data architect debe ser capaz de identificar y resolver problemas relacionados con la gestión y el análisis de datos. Planificación y organización: Para gestionar proyectos de datos de forma fluida y ordenada, es importante tener habilidades de planificación y organización. Visión estratégica: Un data architect debe comprender cómo los datos pueden contribuir a los objetivos estratégicos de la empresa y tomar decisiones en consecuencia. Puede que te interese leer sobre Ciencia de datos e inteligencia artificial ¿Por qué es tan importante el Big Data? ...

¿Qué hace un data analyst y qué estudios necesita?

¿Quieres ser data analyst? Te enseñamos cómo

Un data analyst es un profesional especializado en analizar e interpretar grandes cantidades de datos para extraer información relevante y tomar decisiones fundamentadas. El analista de datos recopila datos de diversas fuentes, limpiarlos y organizarlos de manera estructurada para su análisis. Una vez que los datos están preparados, utiliza técnicas estadísticas y herramientas de análisis para identificar tendencias, patrones y relaciones significativas que puedan proporcionar insights valiosos para la empresa. La importancia del puesto de analista en una empresa radica en el contexto actual, en el que las empresas están inundadas de datos generados por fuentes muy diversas como redes sociales, transacciones en línea, sensores, entre otros. Estos datos contienen una gran cantidad de información que puede ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes, mejorar sus operaciones, optimizar sus estrategias de marketing y tomar decisiones más informadas y estratégicas. El data analyst juega un papel crucial en este proceso al transformar datos en información útil y comprensible para la toma de decisiones empresariales. Su capacidad para analizar datos de manera eficiente y extraer conclusiones (también llamadas insights) ayuda a las empresas a identificar oportunidades de crecimiento, mitigar riesgos de inversión y optimizar sus procesos internos de trabajo. Funciones de un data analyst Un analista de datos cumple con las siguientes funciones en una empresa: Recopila datos: El data analyst es responsable de recopilar datos relevantes de diversas fuentes, como bases de datos, archivos CSV, API, registros de servidores, entre otros. Limpia los datos recopilados: Antes de analizar los datos, el data analyst debe limpiarlos para eliminar errores, valores atípicos y datos duplicados que puedan distorsionar los resultados del análisis. Organiza y clasifica los datos: Una vez limpios, los datos deben organizarse de manera estructurada para facilitar su análisis. Esto puede implicar la creación de bases de datos o la utilización de herramientas de almacenamiento de datos. Analiza la información: El data analyst realiza un análisis exploratorio de los datos para identificar tendencias, patrones y relaciones significativas que puedan proporcionar insights valiosos para la empresa. Modela los datos: A partir de técnicas estadísticas y herramientas de análisis de datos, el data analyst desarrolla modelos predictivos o descriptivos para entender mejor el comportamiento de los datos y predecir futuros resultados. Genera informes para otros directivos: Una vez completado el análisis, el data analyst genera informes detallados que resumen los hallazgos y proporcionan recomendaciones basadas en los insights obtenidos del análisis de datos. Visualización de datos: El data analyst utiliza herramientas de visualización de datos, como gráficos, tablas y dashboards interactivos, para presentar los resultados de manera clara y comprensible para otros miembros del equipo o stakeholders. Colaboración interdepartamental: Trabaja estrechamente con otros equipos dentro de la empresa, como marketing, ventas, finanzas y operaciones, para entender sus necesidades de análisis de datos y poder realizar análisis rigurosos y útiles. Optimización de procesos: A través del análisis de datos, el data analyst identifica áreas de mejora en los procesos empresariales y sugiere acciones correctivas para aumentar la eficiencia y la productividad. Perfil profesional: ¿qué estudios tiene un data analyst? El perfil profesional de un data analyst es bastante transversal y diverso en términos de formación académica. Si bien no existe una única ruta educativa para convertirse en data analyst, hay una variedad de campos de estudio que pueden proporcionar las habilidades necesarias para desempeñar este rol con éxito. Algunas áreas de estudio comunes que pueden conducir a una carrera como data analyst incluyen: Estadística: Los estudios en estadística proporcionan una base sólida en métodos de análisis de datos, probabilidad y técnicas de muestreo, que son fundamentales para el trabajo de un data analyst. Informática o ciencias de la computación: Los conocimientos en programación y manejo de bases de datos son esenciales para trabajar con grandes conjuntos de datos. Los cursos en programación, bases de datos, y análisis de algoritmos son especialmente útiles en este sentido. Matemáticas: Una formación en matemáticas proporciona una comprensión profunda de conceptos como álgebra lineal, cálculo y teoría de números, que son útiles para realizar análisis estadísticos complejos y modelado de datos. Economía: Los estudios en economía pueden ser beneficiosos para comprender los principios económicos que subyacen a muchos análisis de datos, especialmente en áreas como análisis financiero o predicción económica. Administración de empresas: La formación en administración de empresas proporciona una comprensión global del funcionamiento de las organizaciones, lo cual es útil para contextualizar el análisis de datos dentro del entorno empresarial y entender las implicaciones de los insights obtenidos. Ciencias sociales: Los estudios en ciencias sociales, como psicología, sociología o geografía, pueden proporcionar habilidades adicionales en el análisis de datos cualitativos y en la comprensión del comportamiento humano, que son relevantes en áreas como investigación de mercado o análisis de usuarios. Debido a su transversalidad, cada vez más profesionales optan por cursar una formación especializada en data analyst que aúne todos los conocimientos necesarios de esta multiplicidad de campos de estudio en un solo compendio formativo práctico y aplicado. ¡Es el caso de nuestro Máster de Big Data Analytics! Competencias Independientemente de su trasfondo académico, un data analyst ideal debe reunir las siguientes competencias técnicas e interpersonales: Hard skills Dominio de herramientas de análisis de datos como Excel, SQL, Python, R, Tableau, Power BI, etc. Conocimientos sólidos en estadística y probabilidad. Habilidad para manipular y procesar grandes conjuntos de datos. Experiencia en modelado de datos y análisis predictivo. Capacidad para realizar análisis exploratorio de datos. Conocimientos en técnicas de minería de datos y aprendizaje automático. Familiaridad con bases de datos relacionales y no relacionales. Competencia en la visualización de datos y creación de dashboards interactivos. Experiencia en la limpieza y preparación de datos para su análisis. Conocimientos en programación y manejo de lenguajes como Python, R, SQL, entre otros. Soft skills Habilidades analíticas para interpretar datos y extraer insights significativos. Capacidad para comunicar de manera efectiva los resultados del análisis de datos. Pensamiento crítico y resolución de problemas. Curiosidad y disposición para aprender nuevas técnicas y herramientas. Orientación al detalle para garantizar la precisión y calidad del análisis. Habilidad para trabajar en equipo y colaborar con otros departamentos. Adaptabilidad y flexibilidad para enfrentar nuevos desafíos y cambios en el entorno laboral. Ética profesional y respeto por la privacidad y seguridad de los datos. Capacidad para trabajar bajo presión y cumplir con plazos ajustados. Empatía y habilidades interpersonales para interactuar con stakeholders y comprender sus necesidades. ¿Dónde puede trabajar un data analyst? Los data analysts tienen un campo laboral amplio y diverso, ya que prácticamente todas las empresas, independientemente de su tamaño o sector, recopilan datos relacionados con su actividad. Están muy demandados en muchos sectores por su perfil multidisciplinar y su capacidad para analizar y extraer información útil de grandes conjuntos de datos. En el sector tecnológico, las empresas de software, redes sociales, comercio electrónico y tecnología financiera suelen contratar data analysts para analizar datos de usuarios, comportamiento en línea, transacciones financieras y otros aspectos relevantes para mejorar la experiencia del usuario y optimizar sus productos y servicios. En el sector financiero, bancos, compañías de seguros, fondos de inversión y otras instituciones financieras contratan a data analysts para realizar análisis de riesgo, detección de fraudes, predicción de tendencias del mercado y optimización de carteras de inversión, entre otras tareas. En el ámbito de la salud, hospitales, compañías farmacéuticas, empresas de biotecnología y organizaciones de investigación médica utilizan data analysts para analizar datos clínicos, estudios epidemiológicos, resultados de ensayos clínicos y otros datos relacionados con la salud para mejorar la atención al paciente, desarrollar nuevos tratamientos y contribuir a la investigación médica. Estos no son más que un par de ejemplos de sectores en los que puede desempeñarse un data analyst, pero ni mucho menos se limita solo a estos campos. Diferencia entre data analyst y data scientist La diferencia principal entre un data analyst y un data scientist radica en el enfoque y la profundidad de su análisis de datos. Mientras que un data analyst se centra en analizar datos existentes para extraer insights destinados a arrojar luz a la hora de tomar decisiones empresariales, un data scientist realiza un análisis más avanzado y predictivo utilizando técnicas de aprendizaje automático y modelado estadístico para resolver problemas complejos y hacer predicciones futuras. Puede que te interese leer sobre Carrera de analista de datos Diferencias entre análisis de datos y ciencia de datos ...

En qué consiste el puesto de verificador de datos

En la era de la información y la desinformación, la verificación de datos se ha convertido en un componente crucial para garantizar la precisión y la integridad en la difusión de información. Es por ello, que el verificador de datos, desempeña un papel fundamental en la validación y autenticación de la información que circula en diversas plataformas, desde las redes sociales hasta los medios de comunicación tradicionales. Su labor contribuye significativamente a la promoción de la verdad y la transparencia en un panorama saturado de datos. ¿Qué es un verificador de datos? El verificador de datos es un profesional meticuloso cuya principal responsabilidad es asegurar la precisión y fiabilidad de los datos dentro de una organización. Este rol es crucial para mantener la integridad de la información, lo que a su vez respalda la toma de decisiones informadas y las operaciones empresariales eficientes. Títulos que te recomendamos para formarte en verificación de datos CURSO DATA SCIENCE Y ANÁLISIS DE DATOS: Curso en Data Science y Análisis de Datos Curso de Python: Aprende a Programar CURSO MF0973_1 ONLINE: Grabación de Datos Funciones del verificador de datos En la era digital, los datos son el nuevo petróleo. Pero al igual que el petróleo crudo debe ser refinado para ser útil, los datos brutos necesitan ser verificados y procesados para convertirse en información valiosa. Aquí es donde entra en juego el verificador de datos, un profesional dedicado a asegurar que la información que manejan las empresas sea precisa y fiable. Funciones principales La principal función de un verificador de datos es la captura y registro de datos. Esto implica ingresar información en sistemas informáticos utilizando software especializado. Pero su trabajo no termina ahí. Una vez que los datos están ingresados, el verificador debe compararlos con fuentes confiables para confirmar su exactitud. Este proceso de verificación es vital para prevenir errores que podrían tener consecuencias costosas para la empresa. Otra función importante es el mantenimiento de bases de datos. Los verificadores de datos deben asegurarse de que los registros estén siempre actualizados y libres de errores. Esto puede implicar la corrección de datos incorrectos o la actualización de información obsoleta. Además, los verificadores de datos a menudo participan en el análisis de datos. Analizan conjuntos de datos para identificar tendencias, patrones y anomalías. Este análisis puede ayudar a la empresa a identificar oportunidades de mejora o a detectar problemas antes de que se agraven. Perfil profesional El perfil profesional de un verificador de datos se caracteriza por una meticulosa atención al detalle y una sólida comprensión de los procesos de análisis de datos. Este especialista es responsable de garantizar la precisión y la integridad de los datos, lo que es fundamental para la toma de decisiones basada en información confiable. Con habilidades avanzadas en tecnologías de la información y una capacidad innata para el pensamiento crítico y la resolución de problemas, el verificador de datos es esencial en la era digital actual, donde la información precisa es clave para el éxito empresarial. Su rol implica no sólo la revisión y corrección de datos, sino también la colaboración con equipos multidisciplinarios para mejorar los procesos de gestión de datos y contribuir a la eficiencia operativa de la organización. Con una formación que a menudo incluye estudios en informática o estadística, y con experiencia en roles similares, este profesional es un guardián de la calidad de la información en cualquier empresa. Competencias que debe tener el verificador de datos Este especialista debe poseer una serie de competencias clave para realizar su trabajo de manera efectiva: Competencias analíticas: La habilidad para examinar y analizar datos es fundamental. Un verificador de datos debe ser capaz de identificar patrones, tendencias y anomalías en los conjuntos de datos que maneja. Atención al detalle: Dado que la precisión es esencial en este campo, se requiere una atención meticulosa al detalle para detectar y corregir errores que podrían afectar la calidad de la información. Habilidades técnicas: El manejo de herramientas de bases de datos y software de análisis de datos es imprescindible. Estas habilidades técnicas permiten al verificador de datos realizar su trabajo de manera eficiente y con precisión. Pensamiento crítico: La capacidad de pensar de manera lógica y crítica es importante para evaluar la calidad de los datos y para proponer mejoras en los procesos de verificación. Comunicación efectiva: Un verificador de datos debe ser capaz de comunicar sus hallazgos claramente a otros miembros del equipo y a las partes interesadas, especialmente cuando se identifican problemas o se requieren cambios en los procedimientos. Además, debe tener habilidades para la comunicación en equipo, ya que en la mayoría de los casos debe cooperar con otros profesionales del sector, tales como programadores de sistemas, responsables de seguridad LOPD, delegados de protección de datos, etc. Resolución de problemas: La capacidad para identificar problemas y desarrollar soluciones efectivas es crucial, especialmente cuando se trata de corregir errores en los datos o mejorar los procesos de verificación. Integridad y ética profesional: Dado que los verificadores de datos manejan información sensible, deben adherirse a altos estándares éticos para proteger la confidencialidad y la integridad de los datos. ¿Qué formación se necesita para ser verificador de datos? Convertirse en un verificador de datos requiere una formación académica sólida y habilidades técnicas específicas. Es recomendable tener una formación en áreas como matemáticas, estadística, ciencias de la computación o ingeniería, que proporcionan una base sólida para comprender y aplicar métodos y técnicas de análisis de datos. Aprender lenguajes de programación como Python, R y SQL es crucial, así como familiarizarse con herramientas de análisis y visualización de datos, como Tableau o Power BI. La experiencia práctica a través de proyectos reales, prácticas profesionales o colaboraciones en investigación es importante para aplicar conocimientos teóricos en situaciones prácticas. Con el tiempo, se puede especializar en áreas como inteligencia de negocios, análisis de datos de marketing o análisis de datos financieros, lo que puede abrir nuevas oportunidades laborales. El campo de la verificación de datos está en constante evolución, por lo que es importante mantenerse actualizado con las últimas tendencias y tecnologías. Además de las habilidades técnicas, es importante desarrollar habilidades blandas como el pensamiento crítico, la atención al detalle y la comunicación efectiva. ¿Quieres formarte dentro del área de calidad? ¡No te pierdas nuestro blog sobre las funciones de un inspector de calidad! ...

Científico de datos: características, funciones y principales salidas laborales

El científico de datos se ha establecido como figura central en la toma de decisiones basadas en datos dentro de las organizaciones contemporáneas. Este profesional posee un dominio avanzado de la estadística, la programación y el análisis para transformar datos en información valiosa para las estrategias empresariales y desarrollo de nuevos productos en diversas industrias. Gracias su capacidad de extraer e interpretar datos complejos, es uno de los profesionales más demandados y mejor remunerados del mercado laboral. En este post, te contamos más sobre el puesto de científico de datos, sus funciones y perfil profesional. ¡Sigue leyendo! ¿En qué consiste el puesto de científico de datos? Nos encontramos en la era de los datos, donde estos son considerados como el nuevo oro. Se producen infatigablemente por la interacción de los usuarios con diferentes dispositivos electrónicos, interconectados o no, a través de Internet. Gestionarlos, por lo tanto, requiere pericia, conocimiento profundo de programas de recopilación y procesamiento y, desde luego, capacidad para extraer información valiosa de su análisis. Es aquí donde la figura del científico de datos cobra relevancia, puesto que se especializa en transformar su materia de trabajo en puntos de partida para la toma de decisiones, propia del desarrollo estratégico en diversos campos. En este sentido, el data scientist comprende conceptos y aplica técnicas estadísticas, así como algoritmos, para extraer, limpiar, procesar, visualizar y obtener perspectivas más exactas en lo que concierne a tendencias y comportamientos en plataformas virtuales; es decir, se ocupa de examinar las huellas digitales de los usuarios en aplicaciones móviles, de escritorio y en otros dispositivos que recopilan información de uso. De ahí que, en campos como el marketing o las finanzas, recurran al análisis de datos para extraer patrones, aunque estos sean complejos, extensos y, en ocasiones, dispersos. Al tratarse de una tarea que requiere experticia y cuidado, el científico de datos también recurre a modelos predictivos, contempla riesgos operaciones y, desde luego, atiende al comportamiento de los consumidores, siempre variable. Considerando esto, este profesional trabaja de la mano con otros especialistas, quienes le solicitan datos sobre determinados aspectos. En este sentido, aseguran que los datos se conviertan en conocimiento útil para implementar estrategias, desplegar campañas o ejecutar decisiones críticas. Esto demuestra su versatilidad y, por ende, su adaptabilidad a diferentes campos y mercados, en los que su trabajo es valioso, sobre todo, actualmente. Funciones de un científico de datos Las funciones de un científico de datos, como se vio, incluyen tareas de análisis, manejo y visualización de datos. Pero ¿hay más? Veamos de qué se ocupa este especialista. Recolección de datos El data scientist conoce las fuentes de datos y domina tanto las herramientas como las técnicas necesarias para extraerlas. Sean estructurados o no, estos datos provienen de fuentes internas y externas, lo que requiere un conocimiento experto sobre cómo manejarlos. Limpieza y preparación de datos Los datos, contrario a lo que se cree, no se extraer completamente limpios; por el contrario, pueden poseer elementos duplicados, incompletos o, según sea el caso, inexactitudes. El científico de datos se ocupa de identificar estos problemas con el objetivo solucionaros y, así, contar con datos limpios y listos para ser analizados. Procesamiento de datos Para esta tarea, el científico de datos recurre a métodos, modelos y técnicas estadísticos que le permiten identificar patrones y tendencias. Precisamente, la estadística permite la gestión de estos datos al facilitar la comparación entre datos, lo que deriva en la posibilidad de elaborar conclusiones sobre determinado objeto de interés. Desarrollo de modelos predictivos Otra de las funciones de este especialista es diseñar test y pruebas de modelos predictivos. Recurre a diferentes herramientas, programas y algoritmos para implementar el aprendizaje automático o machine learning. En este sentido, utiliza datos históricos y recientes para predecir comportamientos y tendencias. Visualización de datos En la ciencia de datos, la visualización es imprescindible para comprender no solo el alcance, sino también las relaciones entre los datos. Así, de manera gráfica, se entienden proporciones, tendencias, desviaciones, crecimientos, datos estadísticos, etc., que son la base para que los científicos de datos pueden iniciar los análisis. Véanse herramientas como Tableau o Power Bi, muy útiles en este trabajo. Formaciones que te pueden interesar Máster Oficial Universitario en Data Science Máster Oficial Universitario en Big Data Perfil profesional y requisitos para trabajar como científico de datos Si te has preguntado por el perfil profesional de un científico de datos, se trata de uno de los profesionales con mayor formación y especialización en uso de software especializado, a la vez que cuenta con conocimientos y habilidades avanzados en matemáticas, estadística y otros campos relacionados. Te contamos más en las siguientes líneas. Formación académica Quienes se dedican a la ciencia de datos cuentan con titulaciones de educación superior o técnica en estadística, informática, matemáticas o ingenierías. Durante estos estudios, se adquieren conocimientos básicos sobre gestión de datos, pero también habilidades en torno a la utilización de modelos, técnicas y metodologías. Tras esto, cada vez más común, existe la posibilidad de seguir el itinerario formativo con formaciones continuas o posgrados –máster o doctorado– que aportan conocimientos incluso más especializados en determinado campo de la ciencia de datos. Esto otorga al científico de datos un conjunto valioso de hard skills. Competencias en programación Los científicos de datos son expertos en el uso de lenguajes de programación, programas de estadística y otros softwares especialzados para el análisis de datos como R o Python, imprescindibles hoy en día. Estas herramientas permiten el manejo avanzado de grandes volúmenes de datos, proceso en el que participan modelos estadísticos y algoritmos. Manejo experto de bases de datos Aunque las herramientas anteriores son importantes, estos especialistas deben conocer el uso de bases de datos implementadas en organizaciones y empresas, sea cual fuere su tamaño. Entre ellas, se encuentran Oracle, SQL Server y DB2, fundamentales en big data. Con estas, se procesan datos en tiempo real, así como se recopilan volúmenes históricos relevantes para los análisis descriptivos. Comunicación efectiva y trabajo colaborativo La comunicación, en data science, es fundamental por su importancia en el trabajo en equipo. Como se vio, los científicos de datos colaboran con especialistas de otras áreas como el marketing o la administración. La información que extraen aquellos les sirven a estos últimos para la toma de decisiones. De este modo, transmitir los resultados del análisis de los datos es tan importante como gestionarlos oportunamente. Salidas profesionales de un científico de datos El campo de la ciencia de datos ofrece oportunidades de desarrollo profesional en varios sectores, lo que demuestra la importancia y la versatilidad del análisis de datos. A continuación, presentamos algunos de los campos en los que este profesional tiene cabida cono científico de datos: Analista en empresas Consultoría en ciencia de datos Gestión de riesgos Investigación e innovación (I + D) Docencia en diversos niveles Marketing y estudio de mercado Desarrollo de productos Desarrollo de software Ciencia de datos ambientales Industria en general. ...

Descubriendo el mundo de los codificadores de datos

En la era de la información, los datos son los nuevos lingotes de oro, son poder. Cada clic, cada compra en línea, cada publicación en redes sociales genera datos que son valiosos para las empresas, organizaciones e instituciones gubernamentales. Sin embargo, estos datos por sí solos no son útiles a menos que se puedan entender y analizar adecuadamente. Aquí es donde empiezan a funcionar los codificadores de datos, profesionales esenciales que traducen datos en información significativa. ¡Vamos a descubrir esta increíble profesión! ¿Qué es un codificador de datos? Un profesional codificador de datos es alguien que se especializa en el proceso de convertir información en un formato legible por un ordenador para su almacenamiento y posterior procesamiento. Este tratamiento es esencial en el mundo digital y ayuda a facilitar la provisión, el tratamiento y la transmisión de información. Los codificadores de datos pueden trabajar en diversos campos, como la codificación binaria, que utiliza sólo dos símbolos (0 y 1) para representar información, o la codificación de caracteres, que utiliza un conjunto de caracteres para representar información, como ASCII y Unicode. También pueden utilizarse en la codificación de imágenes, audio o vídeo, utilizando diferentes formatos y algoritmos de compresión y descompresión. Títulos que te pueden interesar para formarte en el ámbito de la codificación de datos CURSO DATA SCIENCE Y ANÁLISIS DE DATOS: Curso en Data Science y Análisis de Datos Curso de Criptografía y Redes Privadas Virtuales (VPN) (Titulación Universitaria + 8 Créditos ECTS) CURSO ONLINE EN ANÁLISIS DE DATOS MASIVOS: Curso Online en Big Data. Análisis de Datos Masivos Función principal de este profesional La función principal de un codificador de datos es, efectivamente, la introducción de datos en un sistema informático. Este proceso es vital para la transformación de la información desde su forma original, que puede ser papel, audio, video o cualquier otro medio físico, a una representación digital que los sistemas informáticos puedan interpretar y manejar con facilidad. La transcripción de datos implica una serie de pasos meticulosos que garantizan la precisión y la integridad de la información. Una vez que los datos han sido digitalizados, el codificador de datos también puede ser responsable de organizar y clasificar la información dentro del sistema informático. Esto puede incluir la creación de bases de datos, la asignación de etiquetas o códigos específicos a los datos para su fácil recuperación, y la realización de controles de calidad para asegurar que los datos ingresados son correctos y completos. Además, el codificador de datos debe estar atento a la seguridad de la información. Esto significa que deben seguir protocolos para proteger los datos contra el acceso no autorizado o la corrupción durante el proceso de codificación. Principales tareas del codificador de datos La labor del codificar de datos es esencial para el procesamiento eficiente y la gestión de la información en un entorno digital, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos verídicos. Así, las principales tareas de un codificador de datos son: Ingreso de datos: Como hemos visto, su tarea más fundamental es la de introducir datos en sistemas informáticos, lo que puede implicar la transcripción manual de información desde formatos físicos a digitales. Corrección de pruebas: Revisar los datos ingresados para asegurarse de que sean precisos y estén libres de errores, lo cual es crucial para mantener la integridad de la información. Comunicación: Mantener una comunicación clara y efectiva con otros miembros del equipo para garantizar la coherencia y precisión de los datos. Comprobación de los hechos: Verificar la autenticidad y exactitud de la información antes de ingresar al sistema. Ingreso de caracteres y reconocimiento de voz: Utilizar tecnologías avanzadas como el reconocimiento de voz para facilitar y acelerar el proceso de ingreso de datos. Preparación de informes: Clasificar los datos en informes estructurados para análisis o presentaciones posteriores. Administración: Gestionar bases de datos, asegurando que la información esté organizada, actualizada y sea accesible, utilizando para ello aplicaciones para programar en el ordenador. Ámbito en el que se desarrolla su actividad El ámbito en el que se desarrolla la actividad de un codificador de datos es bastante amplio y diverso. Los codificadores de datos pueden trabajar en una gran variedad de sectores, incluyendo: Empresas de tecnología: Donde se encargan de la entrada y gestión de datos para sistemas informáticos. Investigación de mercado: Apoyando en la recopilación y análisis de datos para estudios de mercado y opinión pública. Salud: En hospitales y clínicas, codificando información clínica y administrativa. Marketing y publicidad: Contribuyendo al procesamiento de datos para campañas y estrategias de marketing. Instituciones financieras: Gestionando datos financieros y transaccionales. Educación: En instituciones educativas, ayudando en la investigación y gestión de datos académicos. Gobierno: Trabajando con datos gubernamentales para la toma de decisiones y políticas públicas. En cada uno de estos ámbitos, el codificador de datos juega un papel crucial en asegurar que la información sea procesada de manera precisa y eficiente, lo que es fundamental para el funcionamiento óptimo de la organización y la toma de decisiones basada en datos Perfil profesional El perfil profesional de un codificador de datos se caracteriza por una serie de habilidades y conocimientos técnicos que son esenciales para desempeñar sus funciones con eficacia. Formación académica y conocimientos específicos Título en Informática, Administración de Datos o campos relacionados. Conocimiento de sistemas de gestión de bases de datos como SQL. Familiaridad con lenguajes de programación para automatizar tareas de codificación. Comprensión de estándares de codificación como ASCII, Unicode, entre otros. Habilidades técnicas Destreza en el manejo de herramientas de entrada de datos y software de oficina. Capacidad para trabajar con diferentes formatos de datos, incluyendo texto , imágenes y audio. Habilidad para realizar corrección de pruebas y verificación de datos. Competencias personales Atención al detalle para garantizar la precisión. Organización y gestión del tiempo para cumplir con los plazos establecidos. Comunicación efectiva para colaborar con otros departamentos y equipos. Capacidad de trabajar bajo presión y adaptarse a cambios rápidos. Experiencia profesional Experiencia previa en roles de entrada de datos o posiciones similares. Historial comprobado de mantenimiento de la integridad de los datos y confidencialidad. Idiomas Dominio del idioma local y conocimientos de inglés técnico para comprender documentación y manuales. Perspectivas de carrera La demanda de codificadores de datos está en constante crecimiento en una amplia gama de industrias, incluyendo la salud, la tecnología, el marketing, la investigación académica y el gobierno. Con el aumento de la cantidad de datos disponibles, se espera que esta demanda siga creciendo en el futuro. Además, los codificadores de datos pueden avanzar en sus carreras asumiendo roles de liderazgo en análisis de datos, ciencia de datos o gestión de información. ¿Sigues interesado en el ámbito de los datos? ¡No te pierdas nuestro blog sobre las actividades de un programador! ...

Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

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Analista de datos: una de las profesiones con mayor demanda

Especialista en inteligencia artificial: formación, funciones y salidas profesionales

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