¿Qué es un Data Scientist y qué necesitas para trabajar en este sector?

  • Tanto las empresas como los profesionales freelance trabajan con gran cantidad de datos.
  • Es información en bruto que se obtiene de la propia organización, de sus procesos o incluso del propio entorno o competencia.
  • En este sentido, y para poder analizar los cambios y la evolución de todo lo que pueda cuantificarse nació el perfil de Data Scientist.

Qué es un Data Scientist

El Data Scientist es un perfil 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 análisis. 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.

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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 y manipulación. 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 imprescindibles como SQL y, en menor medida, MATBLAB, Java o C y C++. Es imprescindible conocer instrucciones de lenguaje de manipulación de datos, como data wrangling, data munging o data tyding.

2. Almacenamiento y análisis de datos. El especialista debe gestionar toda la información de la que se encarga a través sistemas de adquisición como Flume y de almacenamiento como Sqoop para posteriormente centrarse en el análisis de datos con Tableau o Carto. De este modo, el resto de empleados de la organización podrán consumir y utilizar esta información.

3. Visualización de la información. Las responsabilidades no se acaban ahí, el experto debe ser capaz de visualizar y presentar gráficamente los datos sobre todo en materia de business intelligence.

4. Resolución de problemas. Uno de los objetivos finales 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.

5. Formación. En esta profesión suele exigir altos niveles de formación. Un 75% de los Data Scientists poseen un Grado o Master en Big Data y respecto a las carreras más comunes entre estos especialistas destacan informática, estadística, matemáticas, economía, ciencias sociales, ingeniería, ciencias naturales. Teniendo en cuenta estos datos, si quieres alcanzar esta posición necesitarás dedicar gran parte de tu tiempo a formarte.

6. Experiencia. A día de hoy es necesario presentar al menos 2 años de experiencia en el campo. Las profesiones de origen más comunes antes de llegar a convertirse en Data Scientist son las de Analista, Programador, 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 por eso el Data Scientist debe tener siempre presente estos 3 conceptos en su idearium:

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.

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.

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.

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, esfuérzate y accederás a un puesto de trabajo muy demandado respetado y valorado.

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