Qué es un Data Scientist y cómo trabajar de ello - Digital Talent Agency
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Qué es un Data Scientist y qué necesitas para trabajar en este sector

En la actualidad, tanto las empresas comos los profesionales freelance necesitan trabajar con datos. Este elemento hace referencia a la información en bruto que se obtiene de organizaciones, procesos o incluso del propio entorno. En este sentido, y para poder analizar los cambios y la evolución de todo lo que puede cuantificarse nació el perfil de Data Scientist.

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Qué es un Data Scientist

El Data Scientist es aquel profesional especializado en el tratamiento, análisis e interpretación de los datos que trata de mejorar la toma de decisiones a partir de los resultados obtenidos en sus pesquisas. Este perfil se originó en el mundo de la estadística y de las matemáticas, por lo que su relación con estos ámbitos es muy estrecha.

El especialista Data Scientist nació a partir de la necesidad que tenían las empresas y los entornos académicos de gestionar datos a través de aplicaciones informáticas para luego aprovecharlos en varios procesos de la organización. De ahí la importancia de la combinación de técnicas de programación y análisis de datos. Podemos decir que, a grandes rasgos, el Data Scientist es un profesional familiarizado con sistemas de gestión de datos y procesos IT.

Requisitos para convertirte en Data Scientist

Todo Data Scientist debe ser flexible, puesto que se espera que pueda gestionar y analizar los datos. Antaño, estas dos actividades podían hacerse por separado, pero debido al gran volumen de información con la que se trata diariamente es necesario que los profesionales se responsabilicen de todo lo relacionado con el entorno de los datos. Entre las habilidades más destacadas que todo Data Scientist necesita encontramos:

  1. Programación. El mundo de la ciencia de los datos requiere de habilidades en programación. Principalmente, los lenguajes más utilizados son R y Pyhton. Sin embargo, encontramos otros lenguajes que también pueden utilizarse en este sentido, como SQL y, en menor medida, MATBLAB, Java o C y C++.
  2. Visualización de datos. A menudo, la gestión de los datos es algo extremadamente complicado. El especialista debe facilitar toda la información de la que se encarga a través de programas de visualización de datos. De este modo, el resto de empleados podrán consumir y utilizar esta información.
  3. Resolución de problemas. Uno de los objetivos primordiales del Data Scientist es partir de estrategias Data-Driven para mejorar los procesos de la empresa. Además, toda la información gestionada debe aportar valor y es el Data Scientist el encargado de extraerlo.
  4. Formación. En esta profesión suele exigir altos niveles de formación. Según Indeed, un 75% de los Data Scientists poseen un doctorado o un master. Respecto a las carreras más comunes entre estos especialistas destacan informática, estadística, matemáticas, economía, ciencias sociales, ingeniería, ciencias naturales o, evidentemente, Data Science y análisis. Teniendo en cuenta estos datos, si quieres alcanzar esta posición necesitarás dedicar gran parte de tu tiempo a formarte.
  5. Experiencia. Al tratarse de un empleo relativamente joven no es necesario presentar una gran experiencia laboral en el campo. De hecho, una gran parte de los profesionales que se dedican a esto no lo hicieron con anterioridad, sino que sus conocimientos les catapultaron hacia esta posición. Las profesiones de origen más comunes antes de llegar a convertirse en Data Scientist son las de analista, académico, especialista IT o consultor

Por lo general, podemos afirmar que tendrás que contar con conocimientos matemáticos, estadísticos e incluso de gestión empresarial. Hay que poner el foco en la formación y en las capacidades analíticas. Todos estos elementos, combinados con una visión creativa y organizada del trabajo te ayudarán a convertirte en Data Scientist.

 El Data Scientist es un profesional familiarizado con sistemas de gestión de datos y procesos IT, todo un profesional en el tratamiento e interpretación de los datos de mejorar la toma de decisiones

Big Data y las 3 V

El mundo del Big Data es complejo y, en ocasiones, confuso. Es por ello que el Data Scientist debe conocer perfectamente sus bases y, entre otras cosas, hay tres conceptos que definen las necesidades de este ámbito:

  1. Volumen. El peso de los datos alojados en Internet es de petabytes y petabytes, por lo que prácticamente es incontable. Encontramos todo tipo de formatos, cada cual más pesado que el anterior.
  2. Variedad. Como decíamos, los formatos de datos son muy variados. En Internet encontramos texto, vídeo, música, imágenes y otros tipos de documentos. La información no solo es casi infinita sino que se presenta de modos distintos en cada caso.
  3. Velocidad. El movimiento de los datos se sucede prácticamente en tiempo real. La información relativamente antigua pierde valor enseguida, por lo que hay que mantenerse al día, con números totalmente actualizados. Un ejemplo de este fenómeno lo encontramos en las Redes Sociales, entornos en los que los usuarios esperan feedbkack instantáneo y de forma continua.

 

Es evidente que el mundo de la ciencia de los datos no es simple. Para acceder a él hay que demostrar una gran cantidad de habilidades y conocimientos, pero si lo consigues accederás a un puesto de trabajo respetado y valorado.