El papel del científico de datos | Universidad UNADE
El papel del científico de datos
agosto 26, 2021 6:00 pm Publicado por Universidad UNADE

Científico de datos
 
¿Cómo se imagina a un científico? Seguro que a más de uno se le vino a la mente Doc, uno de los protagonistas de la película “Volver al futuro”. Despeinado, con una bata blanca y algo excéntrico. Pero esto, además de un estereotipo, es solo la tipología más famosa. Sin embargo, probablemente a día de hoy, Doc sería científico de datos.

No es que los científicos tradicionales hayan dejado de ser útiles, al contrario, ¡son imprescindibles! Pero los perfiles de científico de datos se han convertido en fundamentales en la actualidad debido al auge de las tecnologías.

Borre de su mente por unos segundos a Doc y piense en un profesionista ligado al ámbito de la informática. Cuya labor se desarrolla en torno a las nuevas tecnologías y que permite recopilar, analizar e interpretar el gran volumen de información que se genera en la red.

Este perfil podría parecerse mucho más los protagonistas del film 21 blackjack, donde unos jóvenes expertos en Data Science estudian las estrategias de los casinos para conseguir ganar en ellos. Esto demuestra que el análisis y la interpretación nos brindan información valiosísima para la toma de decisiones…aunque sea obtener las máximas victorias en un juego de cartas.

El día a día de un científico de datos

Para convertirse en científico de datos es necesaria una especialización en varios ámbitos como la informática o la estadística. Además, de contar con conocimientos sobre herramientas de analítica, por ejemplo. Es decir, es un perfil profesional altamente cualificado y requiere una actualización continua.

Teniendo en cuenta esto, un profesional de esta área trabaja directamente con los datos. Pero no se ocupa únicamente de extraerlos. Realmente, el valor de su desempeño radica en saber analizarlos e interpretarlos para obtener insights, extraer conclusiones o cuestionarse cosas.

Por este motivo, habitualmente el científico de datos sigue una metodología de trabajo ordenada que le permite llegar hasta la extracción de conocimiento. Las fases podrían ser las siguientes:

  • Extracción de datos.
  • Limpieza de datos.
  • Procesamiento / Análisis de datos.
  • Interpretación de datos.
  • Presentación de las conclusiones.

Este sería el orden aproximado, pero sus funciones van más allá. Pueden encargarse de encontrar nuevas fuentes de datos. Además, deben trabajar con lenguajes de programación, transformar el formato, colaborar con el resto de departamentos. Todo esto y mucho más para detectar tendencias que puedan servir a los negocios para tomar decisiones.

Científico de datos profesión

El científico de datos cada día adquiere mayor relevancia en las empresas debido al avance de las tecnologías.

¿Por qué las empresas buscan expertos en Data science?

¿Sabría decir una cifra aproximada de la cantidad de datos que se generan en un minuto en Internet? ¡Solo de pensarlo resulta abrumador! Somos más de cuatro mil millones de personas en la red, es decir, casi el 60% de la población mundial. Así que ya puede imaginarse el volumen de información que se genera…

Esto solo significa que para mucha información, se necesitan muchos profesionales que puedan manejarla y hacerla útil. Y las empresas ya se han dado cuenta de que esto supone una ventaja competitiva.

Por lo tanto, las organizaciones que ya cuentan con expertos en los datos se han adaptado al momento que vivimos. Son conscientes de que esto puede aportarles conocimiento sobre los clientes, las nuevas tendencias o ayudar a detectar nuevos nichos de mercado. En definitiva, la respuesta a la pregunta planteada es clara: ¡porque los necesitan! Son claves en el futuro de la empresa.

Diferencias entre Data Science y Data Analyst

Aunque puede que en ocasiones se integren en una sola persona por diversos motivos, se trata de dos perfiles diferentes que durante años han intentado acotarse. El primero es mucho más amplio, es decir, abarca mucho más. Mientras que el segundo está enfocado únicamente a una fuente de datos.

Por una parte, el científico de datos extrae e interpreta la información que se genera tanto dentro como fuera de la empresa. A través de algoritmos, el machine learning y otras metodologías, se obtiene la información para la toma de decisiones. Además, son los encargados de conseguir que los datos sean legibles para quienes tienen que utilizarlos.

Por otra parte, el Data Analyst es el encargado de buscar fuentes de información sin procesar. Y de este modo, dar respuestas a las preguntas que plantea en Data Science.

Así pues, si está buscando una profesión con futuro, está lo es. El último Informe de LinkedIn sobre las 15 profesiones emergentes destacaba al científico de datos entre los perfiles con mayor demanda.

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