Las funciones y competencias 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:

1. Capacidad de analizar grandes conjuntos de datos: hacerlo de manera eficiente y efectiva, identificando patrones, tendencias y relaciones significativas.
2. Dominio de la programación en Python para análisis de datos
3. Capacidad de limpiar y preprocesar datos utilizando técnicas avanzadas
4. Experiencia en la implementación de modelos de machine learning
5. Habilidad para utilizar herramientas de visualización de datos
6. Capacidad de aprovechar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial
7. Colaboración y trabajo en equipo: la capacidad de trabajar con varios equipos interdisciplinarios
8. Adaptabilidad y aprendizaje continuo: actualizarse sobre los avances en los campos de la ciencia de datos
9. Resolución de problemas: habilidad de saber abordar problemas complejos y encontrar soluciones

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