Científico de datos: características, funciones y principales salidas laborales

El científico de datos se ha establecido como figura central en la toma de decisiones basadas en datos dentro de las organizaciones contemporáneas. Este profesional posee un dominio avanzado de la estadística, la programación y el análisis para transformar datos en información valiosa para las estrategias empresariales y desarrollo de nuevos productos en diversas industrias. Gracias su capacidad de extraer e interpretar datos complejos, es uno de los profesionales más demandados y mejor remunerados del mercado laboral. 

En este post, te contamos más sobre el puesto de científico de datos, sus funciones y perfil profesional. ¡Sigue leyendo!

¿En qué consiste el puesto de científico de datos? 

Nos encontramos en la era de los datos, donde estos son considerados como el nuevo oro. Se producen infatigablemente por la interacción de los usuarios con diferentes dispositivos electrónicos, interconectados o no, a través de Internet. Gestionarlos, por lo tanto, requiere pericia, conocimiento profundo de programas de recopilación y procesamiento y, desde luego, capacidad para extraer información valiosa de su análisis. Es aquí donde la figura del científico de datos cobra relevancia, puesto que se especializa en transformar su materia de trabajo en puntos de partida para la toma de decisiones, propia del desarrollo estratégico en diversos campos. 

En este sentido, el data scientist comprende conceptos y aplica técnicas estadísticas, así como algoritmos, para extraer, limpiar, procesar, visualizar y obtener perspectivas más exactas en lo que concierne a tendencias y comportamientos en plataformas virtuales; es decir, se ocupa de examinar las huellas digitales de los usuarios en aplicaciones móviles, de escritorio y en otros dispositivos que recopilan información de uso. 

De ahí que, en campos como el marketing o las finanzas, recurran al análisis de datos para extraer patrones, aunque estos sean complejos, extensos y, en ocasiones, dispersos. Al tratarse de una tarea que requiere experticia y cuidado, el científico de datos también recurre a modelos predictivos, contempla riesgos operaciones y, desde luego, atiende al comportamiento de los consumidores, siempre variable. 

Considerando esto, este profesional trabaja de la mano con otros especialistas, quienes le solicitan datos sobre determinados aspectos. En este sentido, aseguran que los datos se conviertan en conocimiento útil para implementar estrategias, desplegar campañas o ejecutar decisiones críticas. Esto demuestra su versatilidad y, por ende, su adaptabilidad a diferentes campos y mercados, en los que su trabajo es valioso, sobre todo, actualmente. 

Funciones de un científico de datos 

Las funciones de un científico de datos, como se vio, incluyen tareas de análisis, manejo y visualización de datos. Pero ¿hay más? Veamos de qué se ocupa este especialista. 

Recolección de datos 

El data scientist conoce las fuentes de datos y domina tanto las herramientas como las técnicas necesarias para extraerlas. Sean estructurados o no, estos datos provienen de fuentes internas y externas, lo que requiere un conocimiento experto sobre cómo manejarlos. 

Limpieza y preparación de datos 

Los datos, contrario a lo que se cree, no se extraer completamente limpios; por el contrario, pueden poseer elementos duplicados, incompletos o, según sea el caso, inexactitudes. El científico de datos se ocupa de identificar estos problemas con el objetivo solucionaros y, así, contar con datos limpios y listos para ser analizados. 

Procesamiento de datos 

Para esta tarea, el científico de datos recurre a métodos, modelos y técnicas estadísticos que le permiten identificar patrones y tendencias. Precisamente, la estadística permite la gestión de estos datos al facilitar la comparación entre datos, lo que deriva en la posibilidad de elaborar conclusiones sobre determinado objeto de interés. 

Desarrollo de modelos predictivos 

Otra de las funciones de este especialista es diseñar test y pruebas de modelos predictivos. Recurre a diferentes herramientas, programas y algoritmos para implementar el aprendizaje automático o machine learning. En este sentido, utiliza datos históricos y recientes para predecir comportamientos y tendencias. 

Visualización de datos 

En la ciencia de datos, la visualización es imprescindible para comprender no solo el alcance, sino también las relaciones entre los datos. Así, de manera gráfica, se entienden proporciones, tendencias, desviaciones, crecimientos, datos estadísticos, etc., que son la base para que los científicos de datos pueden iniciar los análisis. Véanse herramientas como Tableau o Power Bi, muy útiles en este trabajo.

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Perfil profesional y requisitos para trabajar como científico de datos 

Si te has preguntado por el perfil profesional de un científico de datos, se trata de uno de los profesionales con mayor formación y especialización en uso de software especializado, a la vez que cuenta con conocimientos y habilidades avanzados en matemáticas, estadística y otros campos relacionados. Te contamos más en las siguientes líneas. 

Formación académica 

Quienes se dedican a la ciencia de datos cuentan con titulaciones de educación superior o técnica en estadística, informática, matemáticas o ingenierías. Durante estos estudios, se adquieren conocimientos básicos sobre gestión de datos, pero también habilidades en torno a la utilización de modelos, técnicas y metodologías. Tras esto, cada vez más común, existe la posibilidad de seguir el itinerario formativo con formaciones continuas o posgrados –máster o doctorado– que aportan conocimientos incluso más especializados en determinado campo de la ciencia de datos. Esto otorga al científico de datos un conjunto valioso de hard skills. 

Competencias en programación 

Los científicos de datos son expertos en el uso de lenguajes de programación, programas de estadística y otros softwares especialzados para el análisis de datos como R o Python, imprescindibles hoy en día. Estas herramientas permiten el manejo avanzado de grandes volúmenes de datos, proceso en el que participan modelos estadísticos y algoritmos. 

Manejo experto de bases de datos  

Aunque las herramientas anteriores son importantes, estos especialistas deben conocer el uso de bases de datos implementadas en organizaciones y empresas, sea cual fuere su tamaño. Entre ellas, se encuentran Oracle, SQL Server y DB2, fundamentales en big data. Con estas, se procesan datos en tiempo real, así como se recopilan volúmenes históricos relevantes para los análisis descriptivos. 

Comunicación efectiva y trabajo colaborativo 

La comunicación, en data science, es fundamental por su importancia en el trabajo en equipo. Como se vio, los científicos de datos colaboran con especialistas de otras áreas como el marketing o la administración. La información que extraen aquellos les sirven a estos últimos para la toma de decisiones. De este modo, transmitir los resultados del análisis de los datos es tan importante como gestionarlos oportunamente. 

Salidas profesionales de un científico de datos 

El campo de la ciencia de datos ofrece oportunidades de desarrollo profesional en varios sectores, lo que demuestra la importancia y la versatilidad del análisis de datos. A continuación, presentamos algunos de los campos en los que este profesional tiene cabida cono científico de datos: 

• Analista en empresas 
• Consultoría en ciencia de datos 
• Gestión de riesgos 
• Investigación e innovación (I + D)  
• Docencia en diversos niveles 
• Marketing y estudio de mercado 
• Desarrollo de productos 
• Desarrollo de software 
• Ciencia de datos ambientales 
• Industria en general.