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
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