¿Qué necesitas para formarte como un Data Scientist?
Actualmente, las empresas más competitivas presentan una gran demanda de profesionales conocidos como Data Scientist. Se trata de profesionales expertos en la ciencia de datos, capaces de llevar a cabo la gestión y análisis de datos para convertirlos en información valiosa e interpretar dicha información. Cada día son más necesarios porque la ciencia de los datos es clave en la toma de decisiones.
Aunque aún carece de reconocimiento como carrera, un Data Scientist es un profesional capacitado en distintas áreas relacionadas con la informática. De hecho, para poder ser considerado data scientist y trabajar en puestos de gestión y data analytics es necesario poseer dominio en áreas como la matemática, estadística, programación, codificación, etc. Hoy en día, el éxito de las empresas depende enormemente de las capacidades analíticas de sus data scientists.
El data scientist y su importancia para las empresas
Sin lugar a dudas, el data scientist es uno de los perfiles profesionales más requeridos por las empresas modernas inteligentes. Es tan importante para la gestión de empresas de la época actual que se puede afirmar que es mayor la demanda de profesionales de este tipo que la cantidad de personas competentes en la especialidad. Esto solo se trata de la importancia del data scientist para las compañías, en donde es realmente notoria.
Con el desarrollo del concepto del Big Data y el crecimiento a pasos agigantados de la tecnología, las empresas han ido modificando sus objetivos, a la vez que sus necesidades han cambiado. Un data scientist está estrechamente relacionado con el cumplimiento de los objetivos que se plantea una empresa, pues entre sus responsabilidades está la de proporcionar conocimientos determinantes en la toma de decisiones.
El data scientist se encarga de procesar y analizar todo el big data que entra o que genera la empresa. La finalidad de sus funciones es darle forma de información valiosa a todos esos datos, interpretarla y hacer que el resto de departamentos comprendan la información. Esto es de suma importancia porque gracias a la interpretación de la información proveniente de datos masivos es posible tomar decisiones empresariales trascendentales coherentemente.
Actividades de un data scientist
Para definir concretamente qué hace un data scientist es necesario mencionar a grandes rasgos las funciones básicas que puede desempeñar este tipo de profesional. Las labores de un data scientist son sumamente amplias, este profesional puede encargarse de múltiples funciones.
Pero, la verdadera razón de su presencia en la plantilla de una empresa es su adaptabilidad a las necesidades de la empresa en cuanto al aprovechamiento de la información y convertirla en un activo invaluable. A pesar de no tener una lista de funciones totalmente estructurada mientras cumple una rutina, el data scientist sí que cumple una serie de funciones generales aplicables a cualquiera de los entornos en los que puede desarrollarse esta profesión.
Entre dichas funciones más generales e importantes destacan:
- El procesamiento de datos
- Depuración de datos.
- Extracción de datos.
- Presentación e interpretación de resultados.
El procesamiento de datos
Es una de las actividades imprescindibles en las labores de un data scientist. En este caso, el científico de datos será el responsable de interpretar la información utilizando todas las herramientas y conocimientos a su disposición. Se trata de la función en la que se emplean las capacidades necesarias para desempeñar este tipo de trabajo.
Para completar el procesamiento de datos un científico de datos se apoya en análisis matemáticos y estadísticos, crea modelos predictivos, etc. La finalidad de procesar los datos amparándose en toda clase de herramientas de Data Analytics es presentar previsiones mientras ofrece una percepción en relación con la toma de decisiones.
Depuración de datos
Es una función y a la vez un periodo de gran importancia en la labor del data scientist. Esta función tiene que ver con convertir la enorme cantidad de datos en bruto de todo tipo que genera y recibe la empresa. Es el momento en el cual los datos estructurados y no estructurados pasan a convertirse en información útil y con propósito.
Extracción de datos
La cantidad de fuentes de donde provienen los datos es realmente masiva. El trabajo del data scientist se centra en extraer la mayor cantidad de datos útiles de todas las fuentes disponibles y así asegurarse de sacar el mejor provecho de los datos disponibles.
Presentación e interpretación de resultados
El data scientist debe tener gran capacidad de análisis e interpretación de resultados. Pero, a su vez también debe tener aptitudes para compartir su visualización e interpretación con el resto de departamentos. Debe saber presentar los resultados de una forma que sea comprensible para el resto de elementos que componen el equipo de trabajo.
Cómo puedes llegar a convertirte en un data scientist
Para cumplir con los parámetros de un científico de datos es necesaria una capacitación técnica en el área de la analítica de datos. Además, esta clase de perfil profesional suele desarrollarse en carreras relacionadas con las matemáticas, informática, estadística, programación, entre otras.
Lo anterior implica que el científico de datos debe tener dominio en todo tipo de herramientas de Big Data como por ejemplo Hadoop, MapReduce o Hive. También debe manejar lenguajes de programación como Python, SQL, entre otros. Lógicamente, los conocimientos de Data Mining, Machine Learning y Deep Learning son esenciales. Convertirte en un profesional apto para desempeñar las exigencias de un data scientist es posible iniciando la especialidad que más se adapta a este tipo de perfil. Sin lugar a dudas, la forma más conveniente de prepararte en esta área es completando nuestra Maestría en Data Science.
