¿Qué necesito para ser un Data Scientist?

Hoy en día, las personas que se dedican a la tecnología tienen muchas opciones para desarrollarse profesionalmente. Un campo que está sonando mucho últimamente es el de Data Science. Se le conoce como data science al estudio de la data, e involucra desarrollar métodos de recolección, almacenamiento y análisis de datos para extraer de manera efectiva información relevante para la empresa. El objetivo principal es obtener insights de cualquier tipo de data, ya sea estructurada o no estructurada.

La ciencia de datos está bastante relacionada a las ciencias de la computación, sin embargo es un campo separado. Computer science consiste básicamente en crear algoritmos para recolectar y procesar data, mientras que data science cubre cualquier tipo de análisis de data, el cual puede no usar computadoras. Asimismo, data science está muy vinculada con la estadística. Debido a la gran cantidad de data que manejan las organizaciones, data science se ha convertido en una parte integral de las áreas de TI.

¿Que hacen los data scientists?

Aquellas personas dedicadas a data science se les conoce como data scientists. Estos profesionales son responsables de recolectar, analizar e interpretar la data. Este trabajo requiere el uso de analítica avanzada, incluyendo machine learning y modelamiento predictivo. Asimismo, requiere grandes cantidades de data para poder desarrollar hipótesis, hacer inferencias, y analizar tendencias, tanto del mercado como de clientes.

Dentro de las organizaciones, los data scientists generalmente trabajan en equipo, para así poder extraer toda la información de big data que pueda ser usada para predecir el comportamiento del consumidor e identificar nuevas formas de generar ingresos. Adicionalmente, los data scientists son los responsables de definir las mejores prácticas para recolectar esta data, utilizando herramientas de análisis y de interpretación.

El objetivo que tienen estos perfiles dentro de las empresas es proveer datos acerca de consumidores y campañas para así poder ayudar a las compañías a crear fuertes planes y llegar de una mejor manera a sus audiencias. Estos ayudan a las empresas a crear planes de negocio basado en investigación para que puedan alcanzar sus metas.

La demanda por data scientists ha crecido significativamente en los últimos años, ya que las compañías cada vez valoran más los hallazgos que estos pueden encontrar dentro de la data. Debido a esto, constantemente aparecen nuevas herramientas y metodologías que necesitan expertos que se capaciten y puedan aprenderlas y aplicarlas.

¿Qué necesito para ser un data scientist?

Para llegar a ser un data scientist, es necesario estar capacitado y tener experiencia en el manejo de data, para así poder completar tareas complejas de planeamiento y análisis en tiempo real. Es importante que este perfil cuente con un grado técnico que le permita tener la base y conocimientos necesarios para desarrollarse de forma efectiva en el rol.

Los conocimientos que un data science debe tener incluyen un gran número de plataformas de big data y herramientas como Hadoop, Pig, Hive, Spark y MapReduce. Asimismo, requiere saber lenguajes de programación como SQL, Python, Scala y Perl. Finalmente, también necesita saber lenguajes estadísticos como R.

Por otro lado, se espera que un data scientist tenga buen manejo de data mining, machine learning, deep learning, y la habilidad de integrar data estructurada y no estructurada. También necesita conocimientos en técnicas de investigación estadística, como modelamientos, clustering, data visualization y segmentación, análisis predictivo, entre otros.

¿En qué se diferencia un data scientist de un data analyst?

En muchas ocasiones, el rol de un data scientist se confunde con un data analyst (o analista de datos). Si bien es cierto que ambos perfiles tienen muchas cosas en común, hay diferencias bastante significativas entre ambos.

El rol de un analista de datos varía dependiendo de la empresa. Generalmente estos profesionales se encargan de recolectar data y hacer análisis estadísticos usando herramientas standard y técnicas. Por otro lado, también identifican patrones y hacer correlaciones con la data para identificar nuevas oportunidades de mejora en los procesos, productos o servicios de la compañía. En algunos casos, los analistas de data también diseñan, construyen y mantienen el big data y sistemas de bases de datos relacionales.

Los data scientist son responsables de este tipo de tareas y más. Estos profesionales están equipados para analizar big data usando herramientas de analítica avanzada y se que espera que tengan experiencia en investigación, para así poder generar nuevos algoritmos para solucionar problemas específicos. También se les puede encargar explorar la data y el negocio para así formular preguntas y entregar insights a los ejecutivos de la empresa con el objetivo de mejorar las operaciones, productos, servicios o relaciones con clientes.

Si conoces a alguien que esté interesado en oportunidades de este tipo pueden dejarnos sus datos en este link.