¿Por qué es tan importante el perfil de Científico de Datos en el 2022?

¿Te imaginas todo lo que podrías hacer si conocieras en qué momento un cliente puede perder su interés por tus servicios o productos? El científico de datos puede ayudar a las empresas a darle respuesta a esta y muchas interrogantes más.

científico de datos

¿Qué es un científico de datos?

Un científico de datos es una profesional que se encarga de analizar, procesar y modelar grandes cantidades de datos a partir de los datos existentes. De este modo, son personas curiosas pues exploran respuestas a las preguntas que se le formulan o preguntas que él o ella pueden hacerse.

Asi mismo, es una persona que debe tener fuertes habilidades en matemáticas, estadística y métodos de optimización, con conocimientos en lenguajes de programación y que además tiene una experiencia práctica en el análisis de datos reales y la elaboración de modelos predictivos. Así lo expresa Jose Antonio Guerrero, considerado mejor científico de datos de España.

Son profesionales que necesitan de habilidades en muchas ramas de conocimiento y que abarcan los mundos de los negocios y de TI, son muy buscados y bien pagados. ¿Quién no desearía ser uno de ellos?

¿Por qué es tan importante la tarea de los científicos de datos?

En la inmensidad de datos que hay en el mundo y que se generan diariamente de distintos temas, es cada vez más importante tener a personas que sepan manejar e interpretar estos datos.

Según las previsiones, el volumen de datos generados en todo el mundo superará los 180 zetabytes en 2025, lo que supone un crecimiento medio anual de casi el 40% en cinco años.

Infografía: El Big Bang del Big Data | Statista

Justamente, la búsqueda de datos sin clasificar y la interpretación de esta información valiosa es lo que se conoce como Big Data y esto es a lo que se dedican los científicos de datos.

En paralelo, muchas empresas en la actualidad usan estos datos para hacer Machine Learning, que es el cómo los sistemas aprenden automáticamente para dar soluciones mediante algoritmos. Un ejemplo de esto es Netflix que recomienda películas y series según la información de las películas que ya has visto junto al tipo de perfil que te considera según tu navegación.

Y así mismo, empresas de todo tipo, en cualquier sector requieren expertos que se dediquen al Big Data y al Machine learning. Desafortunadamente, las habilidades que deben reunir estos profesionales no son fáciles de encontrar en el mercado, y la oferta no puede saciar una demanda que, desde 2014, aumenta un 33% anual.

¿Qué hace un científico de datos?

En principio, el trabajo del científico de datos consiste en extraer conocimiento a partir de los datos que una organización tiene para poder responder a las preguntas que se le formulan. 

También desarrollan y aplican algoritmos más sofisticados y técnicas de aprendizaje automático al análisis de datos. Precisamente la capacidad de predecir es uno de los puntos clave de este rol y probablemente donde más valor aportan para los negocio.

Esa información es de altísimo valor para cualquier compañía. La implementación efectiva de estos modelos en múltiples segmentos de clientes nos ayudará a reducir la rotación y promover la retención.

¿Cómo ser un científico de datos? 3 habilidades esenciales que necesitas

Así como mencionamos anteriormente, la demanda de este talento es cada vez mayor para las empresas. Y, como se encuentran entre los perfiles más demandados, también son de los mejores pagados al haber una gran competencia de las empresas por atraer y retener a estos profesionales.

Debido a este fenómeno muchos profesionales están inclinando sus carreras profesionales a los datos. Sin embargo, se encuentran con la gran barrera de tener las habilidades innatas o adquiridas necesarias para estos cargos y para las grandes necesidades de las empresas.

Así que, si te interesa convertirte en un científico de datos, te mostramos las habilidades más importantes que deben tener estos perfiles:

habilidades de científico de datos

Matemáticas

Detrás de los procesos de Big Data y Machine Learning que hacen los cientificos de datos, las matematicas juegan un papel básico. Específicamente, tener unas bases fuertes en Probabilidad y Estadística y Cálculo multivariable y álgebra lineal son importantes.

Una de las principales funciones de un científico de datos es la de predecir, inferir o estimar. Y para esto, usa procesos, algoritmos o sistemas para extraer conocimiento, percepciones y tomar decisiones informadas a partir de los datos. La probabilidad y estadística es la base matemática para poder desarrollar estas estimaciones.

Por otro lado, la mayoría del machine learning se construyen con varios predictores o variables desconocidas. Por lo tanto, los conocimientos en Cálculo usando varias variables son importantes para estos modelos.

Así que si te consideras bueno en estas áreas de conocimiento ya tienes una buena excelente base de conocimiento. Y, si no es el caso, siempre puedes aprender, esta sólo es una parte de lo que hacen estos profesionales ¡No te desanimes!

Tratamiento completo de datos

Aquí está realmente el grueso de las habilidades necesarias de un científico de datos. Es de las habilidades más importantes ya que un software puede hacer todo el trabajo matemático que tu quieras, sin embargo toda la exploración, limpieza, construcción de modelos y presentación de resultados la tendrás que hacer por tu cuenta con las habilidades que tengas.

En este aspecto se encuentra todo el proceso del tratamiento de los datos, desde la exploración de datos, mediante el Data Wrangling.

Pasando por la administración de bases de datos mediante programas que pueden editar, indexar y manipular la base de datos. Hasta, la correcta visualización de datos para poder entender y comprender los datos de la mejor manera.

Cerca del 80% del trabajo que hace este profesional se basa en preparación de datos y visualización.

Lenguajes de programación, paquetes y programas

¡Por su puesto! los científicos de datos tienen unas bases muy fuertes en programación y es que es en donde se transforman los datos en bruto en conocimientos accionables. En general, aunque los científicos de datos elijan el lenguaje de programación que más les ayude a llegar a su solución. Lo cierto es que Phyton y SQL son los preferidos por estos profesionales.

Phyton

Phyton es uno de los lenguajes de programación que más usan las personas en el mundo y esto tiene muchas explicaciones, pero principalmente es debido a que la programación en Python es versátil y se adapta a diferentes estilos y proyectos.

Por lo que, si eres un ingeniero de sistemas, Full-stack o te gusta el data mining, muy probablemente puedas trabajar con este programa. Adicionalmente, es fácil de leer, escribir y aprender.

Lenguajes de programación

SQL

El 68% de los científicos de datos usan SQL como gestor de bases de datos relacionales. Y, así como Phyton, SQL es uno de los lenguajes de programación más usados en el mundo. Básicamente, cualquier interfaz que veas en cualquier parte muy probablemente tenga de base este lenguaje.

R

R por su parte permite analizar cualquier clase y tamaño de datos. Desde técnicas exactas para pequeños conjuntos de datos, herramientas de modelado estadístico de alto rendimiento para tareas con grandes conjuntos de datos y métodos modernos. Como lenguaje, también tiene una gran trayectoria. Sin embargo, sus avances si han ido estancando logrando que otro tipo de programas logren mayor satisfacción.

Salario de un científico de datos

Ahora bien, ¿Cuánto gana en promedio un científico de datos? como lo hemos repetido varias veces, su importancia en prácticamente todas las industrias y tipos de empresas, colocan a estos profesionales como uno de los perfiles más demandados y por lo tanto, con mejores compensaciones salariales.

Por ejemplo, el sueldo promedio de un científico de datos es de 31.510 € al año en España. Por su parte, en Estados Unidos, el sueldo promedio de un Data Scientist o científico de datos es de USD 121,558 por año en New York. Por su parte, en Suiza el sueldo promedio es de CHF 108,226 por año en Zürich.

Conclusión

Como puedes ver hay muchas oportunidades en este campo, debido a la importancia que toma este rol hoy en día en el Big Data y Machine Learning toma en cuenta los consejos que te damos en este artículo y te aseguramos que tendrás un futuro seguro en este campo como Científico de datos. ¿A qué esperas?

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