Las organizaciones de hoy en día se enfrentan a cómo dar sentido a una cantidad desmesurada de datos dispares.
La capacidad de transformar un mar de datos en información procesable puede tener un profundo impacto, desde la predicción del mejor tratamiento para la diabetes hasta la identificación y la neutralización de las amenazas a la seguridad nacional. Por eso las empresas y los organismos públicos se apresuran a contratar a profesionales de la data science que puedan ayudar a hacer precisamente eso.
Un data scientist es un experto en datos que extrapola ideas de grandes conjuntos de datos para ayudar a las organizaciones a resolver problemas complejos. Para ello, los científicos de datos combinan las ciencias de la computación, las matemáticas, la estadística y la modelización con un sólido conocimiento de su negocio y su sector para desbloquear nuevas oportunidades y estrategias.
¿Cuáles son las responsabilidades de un data scientist?
Las tareas específicas de un científico de datos varían mucho según el sector en el que se encuentre y la empresa para la que trabaje. Sin embargo, en términos generales, un data scientist puede esperar encontrarse con algunas o todas las siguientes tareas y responsabilidades.
- Investigar un sector y una empresa para identificar los puntos débiles, las oportunidades de crecimiento y las áreas de mejora de la eficiencia y la productividad (entre otras cosas).
- Definir qué conjuntos de datos son relevantes y útiles, y luego recopilar o extraer esos datos de diversas fuentes.
- Limpiando los datos para eliminar todo lo que no sea útil, y probándolos para confirmar que lo que queda es preciso y uniforme.
- Crear y aplicar los algoritmos utilizados para implementar las herramientas de automatización.
- Modelar y analizar los datos para identificar patrones y tendencias latentes.
- Visualizar los datos u organizarlos en cuadros de mando que puedan consultar otros miembros de la organización.
- Presentando los resultados y haciendo recomendaciones a otros miembros de la organización.
¿A qué dedican su tiempo los profesionales de los datos?
Para saber a qué dedican su tiempo los profesionales de los datos, una encuesta de Habilidades Digitales examinó cinco trabajos principales en este campo: Analista de datos, investigador, analista de negocios, gestor de datos y análisis, y data scientist. Lo que descubrió fue que, en todos estos puestos de trabajo, la «manipulación y limpieza de datos» ocupa la mayor parte del tiempo.
En la misma encuesta, los encuestados que trabajan en la ciencia de los datos dijeron que el objetivo final de su trabajo es, en la mayoría de los casos, la optimización de una plataforma, producto o sistema existente (45%), o el desarrollo de otros nuevos (42%). Desgranando sus respuestas, descubrimos que el trabajo de «optimización de las soluciones existentes» tiende a recaer en los Analistas de Negocio y los Analistas de Datos, mientras que el trabajo de orden superior de «desarrollo de nuevas soluciones» recae más a menudo en los Investigadores y los Científicos de Datos. Lo que esto sugiere es que los Científicos de Datos, que suelen tener más experiencia y conocimientos más especializados, tienen más probabilidades de participar en la toma de decisiones a nivel de liderazgo.
Títulos de trabajo habituales de los científicos de datos
Las carreras más comunes en la data science incluyen los siguientes roles.
- Científicos de datos: Diseñan procesos de modelado de datos para crear algoritmos y modelos predictivos y realizan análisis personalizados
- Analistas de datos: Manipulan grandes conjuntos de datos y los utilizan para identificar tendencias y llegar a conclusiones significativas que sirvan de base a las decisiones empresariales estratégicas
- Ingenieros de datos: Limpian, agregan y organizan los datos de fuentes dispares y los transfieren a los almacenes de datos.
- Especialistas en inteligencia empresarial: Identifican las tendencias en los conjuntos de datos
- Arquitectos de datos: Diseñan, crean y gestionan la arquitectura de datos de una organización
Aunque las funciones de los científicos de datos y los analistas de datos se confunden a menudo, sus responsabilidades son en realidad muy diferentes. En pocas palabras, los científicos de datos desarrollan procesos para modelar los datos, mientras que los analistas de datos examinan conjuntos de datos para identificar tendencias y sacar conclusiones. Debido a esta distinción y a la naturaleza más técnica de la ciencia de los datos, el papel de un científico de datos se considera a menudo de mayor rango que el de un analista de datos; sin embargo, ambos puestos pueden alcanzarse con una formación similar.