+321 123 4567
info@test.com
My Account
  • La escuela
    • Codespacer
    • Partners
    • Eventos
  • Nuestros cursos
  • Si eres empresa
  • Blog
  • <Contacto/>
CAMPUS VIRTUAL
  • La escuela
    • Nosotros
    • Alumni
    • Partners
  • Nuestros cursos
  • Si eres empresa
  • Blog
  • <Contacto/>
  • Mi cuenta

Qué es un data scientist y sus funciones

Publicado 28/11/2022
No hay comentarios
Que es un Data Science

El científico de datos es un profesional altamente demandado por las empresas y organizaciones actuales, donde la información se ha convertido en el activo más importante de las empresas.

Al trabajar de data scientist hay funciones que son de vital importancia y que permiten obtener conocimiento útil para poder resolver problemas, tomar mejores decisiones e identificar oportunidades y tendencias del mercado.

A continuación, hablaremos sobre data science, qué es y para qué sirve, además de nombrar las funciones más importantes que desempeña.

Qué es un data scientist

“Data scientist” tiene el significado de “científico de datos”, y hace referencia a un profesional que se encarga de trabajar gestionando información y realizando análisis de datos que les permiten obtener soluciones eficientes a problemas complejos.

El data scientist trabaja con tecnologías como el big data, la inteligencia artificial y el machine learning para analizar grandes volúmenes de datos y extraer conocimientos útiles para las empresas (transformar datos en conocimientos).

Es un rol de gran importancia en la actualidad debido a la gran cantidad de datos que manejan las empresas a través de una amplia variedad de canales (tanto datos estructurados como no estructurados).

Estos profesionales realizan funciones en empresas de todos los sectores, como, por ejemplo, en la detección de fraudes bancarios y bursátiles, en la optimización de procesos de marketing y publicitarios, en la optimización de centros y tareas sanitarias, en el análisis inteligente de datos deportivos, etc.

Funciones que puede desempeñar un data scientist dentro de una empresa

Un data scientist es un profesional que tiene conocimientos y habilidades matemáticas y estadísticas, de programación y un enfoque científico que aplica en su metodología de trabajo. Veamos qué hace un experto en big data y analista de datos, y cuáles son las funciones que desempeñas en su día a día.

Recopilación de datos

Para poder analizar datos, este profesional debe utilizar métodos y sistemas avanzados de recopilación, que le permita acceder a grandes volúmenes de información, desde distintos canales de comunicación. La recopilación de datos es parte esencial del día a día del científico de datos, e incluye su correcto almacenamiento para garantizar su accesibilidad y seguridad (integridad y privacidad de los datos).

En estas tareas de recopilación, el científico de datos se encarga de limpiar la información, descartando todos aquellos datos que no aportan valor o no son de utilidad para la empresa.

Transformación de datos

Otra función o tarea básica para un data scientist es la transformación de datos, es decir, el proceso de modificar los datos a formatos que sean más adecuados para su posterior análisis, procesamiento y distribución entre las distintas áreas de la empresa.

Análisis de datos

Quizás la parte más importante de las labores de un científico de datos se encuentre en su análisis, pues de ello dependen los problemas o conocimientos útiles que se obtengan. Se trata de crear y utilizar complejos algoritmos que permitan obtener soluciones a los problemas planteados gracias a los datos.

En esta función, el data scientist se apoya en avanzadas herramientas de análisis de datos, aprendizaje automático, inteligencia artificial, estadísticas…

Tareas de comunicación

El data scientist no es un profesional que trabaja de forma aislada al resto de personal de la empresa. Muchas personas pueden ver a este profesional como una persona centrada exclusivamente en sus tareas de gestión de la información, sin embargo, muchas de sus funciones están relacionadas con el trabajo colaborativo con otros departamentos y profesionales, así como la de comunicar con otras áreas TI sus conclusiones o predicciones.

Otras tareas del data scientist

Además de las principales tareas de recopilación, transformación, análisis y comunicación que ya hemos comentado, un científico de datos también aborda otros procesos, como, por ejemplo:

  • Creación de informes y paneles para monitorizar su trabajo y para facilitar el proceso de comunicación.
  • Realizar modelos de aprendizaje estadístico que permitan agilizar los procesos y obtener mejores resultados.
  • Crear modelos predictivos para que la empresa pueda estar lista para aprovechar oportunidades y tendencias del mercado.
  • Utilizar herramientas avanzadas (estadísticas, gestión de información, analítica de datos…).
  • Ayudar a desarrollar la filosofía data driven en la empresa, resaltando la importancia de los datos en la toma de las decisiones a todos los niveles.

Hemos hablado de data scientist, qué es y sus funciones más importantes. Estamos ante uno de los perfiles más demandados por las empresas en la actualidad, por lo que se trata de una gran oportunidad para poder introducirse en un mercado donde se realizan funciones importantes y se obtienen unos ingresos económicos muy interesantes

En Codespace Academy te ofrecemos el mejor curso de Data Science que se impartirá a partir del próximo día 10 de enero de 2023. Se trata de una formación especializada que te permitirá convertirte en un científico de datos y acceder a puestos de trabajo analizando datos para empresas prestigiosas.

Entrada anterior
JavaScript vs. TypeScript – principales diferencias

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Rellena este campo
Rellena este campo
Por favor, introduce una dirección de correo electrónico válida.
Tienes que aprobar los términos para continuar

Entradas recientes

  • Qué es un data scientist y sus funciones
  • JavaScript vs. TypeScript – principales diferencias
  • Ventajas y desventajas en una base de datos relacional

Categorías

  • Blockchain (2)
  • BlueTeam (2)
  • Ciberseguridad (20)
  • Data Science (1)
  • Inteligencia Artificial (2)
  • IoT (2)
  • Programación (22)
  • Realidad Virtual (1)
  • Videojuegos (8)

¿Dónde estamos?
C/ Compositor Lehmberg Ruiz, 13
29007 Málaga

952 300 426

682 82 70 17

logo-code-space-blanco

© Codespace | Todos los derechos reservados

Facebook
Instagram
Twitter
LinkedIn
YouTube
Telegram
Meetup

¿Quieres estar al día de nuestras frikadas?

Suscríbete y se uno de los nuestr@s !!!

Aviso Legal | Política de cookies | Política de privacidad | Condiciones Contratación | Tablón de anuncios | | Condiciones de pago con Sequra |

Utilizamos cookies propias y de terceros para mejorar nuestros servicios y mostrarte publicidad relacionada con tus preferencias mediante el análisis de tus hábitos de navegación.. Configuración CookiesAceptar
Política de Privacidad y Cookies

Resumen de Privacidad

Utilizamos cookies para que podamos ofrecerle la mejor experiencia de usuario posible.
La información de las cookies se almacena en su navegador y realiza funciones tales como reconocerlo cuando regresa a nuestro sitio web y ayudar a nuestro equipo a comprender qué secciones del sitio web le resultan más interesantes y útiles. Estas cookies se guardarán en tu navegador solo con tu consentimiento. Tienes la opción de configurar y rechazar estas cookies, aunque puede afectar a algunas funciones de navegación.
Necessary
Siempre activado
Las cookies principales son necesarias para el correcto funcionamiento de la web. Esta categoría únicamente incluye cookies que garantizan las funciones básicas y la seguridad del sitio y no almacenan ninguna información personal.
Non-necessary
Cualquier cookie que puede no ser imprescindible para el funcionamiento de la web. Se utilizan para recopilar datos personales del usuario a través de anuncios y otros contenidos incrustados. Son cookies denominadas no necesarias y para las que se requiere el consentimiento expreso del usuario antes de ejecutarlas.
GUARDAR Y ACEPTAR