Data scientist: ¡Lo que necesitas para traducir tu data en estrategias!
Andrea Flores - 25 May 21
Articulo
7 min.
En la actualidad, un data scientist es de los profesionales más cotizados por las organizaciones que quieren destacar en la industria. La importancia del análisis e interpretación de datos es cada vez mayor, por ello, ninguna empresa puede prescindir de este proceso.
De esta manera, para tomar decisiones, mejorar procesos y mantener un inventario actualizado en cualquier organización, un data scientist será fundamental. Por lo tanto, si aún estás evaluando la carrera que debes seguir en el futuro, ¿no crees que deberías considerar esta profesión? 😉
Si aún no estás convencido de lo que te contamos y quieres saber más, en esta nota te contaremos qué es un data scientist, las funciones que realiza y los conocimientos que debes tener para ser uno eficiente. Básicamente todo lo que debes saber para ingresar al mundo del desarrollo web con éxito.
¿Estás listo para saberlo todo? Ponte cómodo y no te despegues hasta el final. 🤩
¿Qué es data science?
Para empezar nuestro paso por el mundo de la informática y el análisis de datos, debemos conocer primero qué es la ciencia de datos o data science.
En pocas palabras, podríamos definir esta disciplina como el proceso que se encarga de transformar los datos en información útil. A diferencia del análisis y procesamiento de datos tradicional, el data science se encarga de explorar y analizar la información desde múltiples fuentes.
La ciencia de datos se relaciona en gran medida con el Big data debido a la cantidad de fuentes que se deben tener en cuenta para realizar el proceso de análisis de datos cuantitativos o cualitativos.
Pero, ¿qué es Big data y para qué sirve? Son todos los archivos o fuentes de información de gran tamaño que son útiles para tomar decisiones en un proyecto. Si bien pueden estar en distintos formatos, es tarea de un científico de datos hacerlas comprensibles y manejables para el usuario final.
Imagen: Unsplash
¿Por qué se aplica el data science en las empresas?
Sin un área enfocada en la búsqueda y procesamiento de datos las empresas estarían incompletas. Actualmente, las organizaciones que quieren destacar entre los gigantes de la industria, deben incluir la ciencia de datos en sus procesos.
Con la ayuda del data science, por ejemplo, las empresas son capaces de analizar todos los datos que se generan de los dispositivos electrónicos de sus clientes cuando interactúan con alguno de sus servicios. De esta manera, pueden comprender mejor lo que su cliente quiere y necesita para así ajustar sus procesos.
Las empresas de hoy en día tienen redes sociales, páginas webs o simplemente un banco de proveedores, clientes actuales y potenciales. Esta información sin ser analizada no representa ningún valor, lo importante es saber cómo sacar provecho de ella.
Para esto, las empresas necesitan profesionales que sean capaces de hacer una recolección y análisis de datos cualitativos y cuantitativos que puedan traducirse en estrategias, propuestas de mejoras, etc.
Para cumplir ese fin, y casi como un salvador, aparece el data scientist. ✨
¿Qué es un data scientist?
Entonces, ¿notaste lo importante que es un data scientist para cualquier empresa? Básicamente, todas necesitan contar con un científico de datos. Por ello, la demanda en el mercado de estos profesionales ha crecido en gran medida en los últimos años.
Lo importante es que, si quieres ser uno de estos especialistas cotizados, deberás aprender desde cero qué es un científico de datos y lo que hace. Para empezar, un científico de datos ocupa una de las posiciones más importantes en una empresa en el mundo digital.
Según SAS, compañía dedicada a la transformación de datos, un data scientist es un experto en data que tiene las habilidades técnicas necesarias para resolver problemas complejos y la curiosidad para seguir explorando las dificultades que pueden surgir en el camino.
En otras palabras, un científico de datos es aquella persona que está capacitada para realizar lo que es el procesamiento de datos de manera integral. Es decir, es capaz de cuestionar la información que recibe y aplicar en todas las formas posibles la ciencia de datos en los negocios.
Además, no solo se limita a desarrollar lo que se le presenta en el momento. Para ser un data scientist eficiente, la curiosidad y la iniciativa son fundamentales. Uno de los principales roles que deben cumplir es el de explorar el entorno, así podrán analizar posibles dificultades y minimizar su impacto.
En las palabras de Camila Manera, nuestra profesora del curso Fundamentos de Data Science y Research Data Scientist en Walt Disney Company:
“Un data scientist debe contar con las herramientas necesarias que le ayudarán a analizar grandes volúmenes de datos para tomar decisiones de negocios inteligentes. De esta manera, podrá crear un impacto efectivo”.
Los científicos de datos, sin duda, son profesionales que llegan a las empresas para marcar un antes y un después, ¿no te parece? 🤓
¿Qué hace un científico de datos?
Un científico de datos capacitado y con ganas de seguir aprendiendo es lo que todas las empresas quieren. Pero, ¿qué más se espera de este profesional?
Si tu quieres convertirte en el próximo data scientist para transformar organizaciones, debes tener en cuenta lo que las empresas te solicitarán que hagas. Así, podrás saber si esta, en efecto, es la profesión para ti. A continuación, te lo contamos:
- Impulsar el análisis de datos para la toma de decisiones.
- Liderar la recolección y análisis de datos cualitativos y cuantitativos.
- Conocer acerca de la arquitectura de datos, es decir, cómo se forma una base datos y todo lo que comprende.
- Utilizar las mejores herramientas de business intelligence y desarrollo web para procesar la información que recibas.
- A través del procesamiento de datos, deberás ser capaz de predecir el comportamiento del consumidor e identificar formas de generar ingresos.
Como ves, sin un experto en la ciencia de datos, las empresas contarían con grandes limitaciones al momento de lanzar sus campañas o manejar un proyecto. En especial, si el objetivo de una organización es crecer o expandirse, debe tomar en cuenta lo que significa en análisis de datos y su importancia.
Así lo avala Camila Manera, pues para ella: “la data nos ayuda a analizar tendencias, construir soluciones correctas y expandir negocios”.
Las mejores decisiones se toman con la información adecuada, por eso, es vital contar con un data scientist. 😉
Imagen: Unsplash
Proceso de análisis de un data scientist
Ahora, ya sabes qué es lo que se espera de un científico de datos y lo que debe hacer a grandes rasgos, pues estos varían usualmente de acuerdo a la organización en donde te desempeñas.
No obstante, según el Laboratorio de Innovación e Investigación de Barcelona, inLab FIB, el proceso que sigue un especialista o máster en data science se puede resumir en 5 pasos, los cuales te describiremos, a continuación:
- Extraer los datos de la fuente principal que pueden ser webs, csv, APIs, etc.
- Limpiar los datos con el fin de tener una base de datos sin errores.
- Procesar los datos científicos obtenidos usando la estadística para ciencia de datos.
- Diseñar una nueva metodología para procesar los datos científicos en caso de ser necesario.
- Presentar los resultados en gráficas que sean atractivas y comprensibles visualmente.
Si bien este proceso no aplica para un data scientist junior, es a lo que podrías dedicarte si escoges esta carrera en el futuro. Puede que las funciones parezcan un poco difíciles, pues hemos mencionado algunos conceptos técnicos, pero no te preocupes, ¡todo es cuestión de aprender! 💪🏻
Más adelante, te comentaremos los cursos o programas que debes seguir para dar tus primeros pasos en el procesamiento de datos en informática y obtener un empleo como data scientist.
Data scientist vs data analyst
Antes de poder concentrarnos en los estudios fundamentales para que seas un data scientist excelente, debes diferenciar entre un científico de datos y un analista de datos. Estas dos profesiones suelen confundirse con frecuencio, sin embargo, no son lo mismo.
Tanto los analistas y científicos de datos parten del Big data analytics, sin embargo, el analista de datos se encarga de recolectar información, analizarla, identificar patrones y mejorar procesos.
Según los expertos en el tema, su función es un poco limitada a comparación de los científicos de datos. De ese modo, estos profesionales están encargados de realizar las funciones de un analista y llevarlas más allá.
Por lo tanto, si decides desempeñarte como un científico de datos, deberás saber para qué sirve el Big data y cómo utilizarlo, además, debes comprender cómo examinar múltiples datos a través de las herramientas de analítica avanzada teniendo en cuenta siempre una visión global de los problemas.
Si bien puede parecer más trabajoso, no hay duda que la recompensa será mayor. 💸
Imagen: Unsplash
¿Qué estudiar para ser un data scientist?
¿Convencido de que quieres ser un científico de datos? ¡Genial! Serás parte de la transformación de muchas empresas. Sobre todo, podrás ayudarlas a alcanzar sus metas y objetivos de manera eficiente. 🤩
Los caminos para llegar a ser un científico de la información son varios. Puedes optar por carreras en algún instituto o universidad de tu ciudad o puedes llevar cursos de corta duración. ¿Qué funciona mejor para ti?
Grados y posgrados
Dentro de las opciones de largo plazo, a través de los institutos y universidades, puedes optar por grados en Ciencia de Datos Aplicada, Data Science for Business u otros similares. El nombre del título variará según tu localidad.
Por otro lado, también existen posgrados o especializaciones para quienes ya cuenten con una carrera y quieran orientar su formación para adecuarse al perfil de un científico de datos.
Cursos de corta duración
Si por ahora no quieres iniciar una carrera de larga duración, la mejor opción para empezar en el mundo de la análitica e informática es a través de los cursos cortos.
En Crehana, tenemos muchas opciones que transformarán tus conocimientos y te enseñarán desde cero cómo puedes transformar una organización a través del procesamiento y análisis de datos en distintos programas.
Para empezar en esta materia, puedes optar por los Fundamentos de Data Science y Big data: en la mente del consumidor. ¿Estás listo para desafiar tus habilidades y descubrir si el data science es para ti? 🤓
¿Qué programas debes conocer?
Independientemente de los grados o cursos que desarrolles, debes tener en cuenta que existen programas que no son negociables en tu formación. A continuación, te describiremos cuáles son para que escojas muy bien los grados o cursos que debes tomar.
SQL
Este lenguaje de programación te ayudará con el análisis de datos cualitativos y cuantitativos a gran escala, ya que a través de él puedes manejar grandes cantidades de información.
R
Si bien este lenguaje de programación es el más antiguo de la lista, también te permitirá cumplir con la recolección y análisis de datos cualitativos. Cuenta con códigos y paquetes que simplificarán las tareas.
Python
El análisis de datos con Python es fundamental. La mayoría de los científicos de datos utilizan este lenguaje de programación debido a que es moderno y funciona muy bien.
Excel
El análisis de datos en Excel no suele ser utilizado a un nivel avanzado, pero es excelente para comenzar a trabajar con tus primeras bases de datos. Te permitirá gestionar una cantidad considerable de información y procesarla.
Si quieres saber cómo hacer análisis de datos en Excel, te recomendamos darle un vistazo al curso Análisis de data con Tableu y Excel. 😉
Imagen: Unsplash
Si llegaste hasta aquí, ahora ya sabes lo que es un científico de datos, sus principales funciones y lo que toda empresa espera de un profesional de este tipo. Además, conoces la importancia de comprender qué es la data y cómo su análisis puede transformar a las organizaciones.
No olvides que, puedes optar por diversos grados y cursos en Data y análitica para iniciar tu camino en el mundo de la informática y encontrar tu primer empleo como data scientist junior. Con la preparación adecuada y algo de experiencia, podrás ser un experto en el área en poco tiempo.
Desafía tus conocimientos y atrévete a transformar el mundo digital siendo un data scientist. ¡Te esperamos en el próximo post! 🤩