El Data Scientist se puede considerar como el puesto clave del futuro, un de los más prometedores para las empresas gracias a la creciente demanda que tiene el mercado por este tipo de profesionales.
¿Qué es un Data Scientist?
Para comprender qué es un Data Scientist o científico de datos es necesario tener en cuenta que existen muchas definiciones. Es una persona que busca establecer alguna herramienta de las que existen en el mercado, o desarrollarla desde cero programándola o construyéndola con diferentes aplicaciones, para crear una solución para transformar los datos en información que le sea de utilidad al negocio o que ayude a optimizar alguno de los procesos que ya se tienen implementados.
Su relevancia en la actualidad recae en que el mundo se mueve a través de datos, de hecho.
Por ponerlo de una forma muy general y simple, es el encargado de gestionar la ciencia de datos o data science.
¿Qué hace un Data Scientist?
De acuerdo con información publicada por la Universitat Politècnica de Catalunya, el proceso que sigue un Data Scientist consiste en 5 pasos básicos, estos son:
- Extraer datos desde diversas fuentes y con distintos volúmenes, es decir, puede ser big data o small data.
- Limpiar los datos para eliminar distorsiones en la información.
- Procesar los datos usando diversos métodos estadísticos, como la inferencia estadística, los modelos de regresión o las pruebas de hipótesis.
- Diseñar nuevos test o experimentos si son necesarios.
- Visualizar y presentar gráficamente los datos.
¿Qué se necesita para ser un Data Scientist?
Retomando nuevamente la información de la UPC, el perfil que debe cumplir un profesional para convertirse en Data Scientist contempla una combinación de diversas habilidades avanzadas en informática, matemáticas, estadísticas, algo de aprendizaje automático, pasión por los datos, capacidad de manejo de grandes volúmenes de datos, curiosidad y capacidad de comunicar el conocimiento extraído de los datos.
En general, es posible decir que la ciencia de datos es multidiciplinaria que exige en cierta medida un grado de especialización exigente y avanzada.
Ahora que posiblemente ya tienes una mejor comprensión sobre esta profesión, seguramente te preguntarás cómo es que puede beneficiar a las empresas. La clave está en que estos profesionales pueden gestionar la ciencia de datos o data science de una empresa.
Espera nuestro siguiente post dónde hablaremos de qué es Data Science y por qué es importante para las marcas.
