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Transformación digital

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 organizaci√≥n, un data scientist ser√° fundamental. Por lo tanto, si a√ļn est√°s evaluando la carrera que debes seguir en el futuro, ¬Ņno crees que deber√≠as considerar esta profesi√≥n? ūüėČ

Si a√ļn no est√°s convencido de lo que te contamos y quieres saber m√°s, en esta nota te contaremos qu√© es un data scientist, las funciones que realiza y los conocimientos que debes tener para ser uno eficiente. B√°sicamente todo lo que debes saber para ingresar al mundo del desarrollo web con √©xito.¬†

¬ŅEst√°s listo para saberlo todo? Ponte c√≥modo y no te despegues hasta el final. ūü§©

¬ŅQu√© 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, podr√≠amos definir esta disciplina como el proceso que se encarga de transformar los datos en informaci√≥n √ļtil. A diferencia del an√°lisis y procesamiento de datos tradicional, el data science se encarga de explorar y analizar la informaci√≥n desde m√ļltiples 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, ¬Ņqu√© es Big data y para qu√© sirve? Son todos los archivos o fuentes de informaci√≥n de gran tama√Īo que son √ļtiles para tomar decisiones en un proyecto. Si bien pueden estar en distintos formatos, es tarea de un cient√≠fico de datos hacerlas comprensibles y manejables para el usuario final.¬†

Programador webImagen: Unsplash

¬ŅPor qu√© se aplica el data science en las empresas?

Sin un √°rea enfocada en la b√ļsqueda y procesamiento de datos las empresas estar√≠an 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 electr√≥nicos de sus clientes cuando interact√ļan con alguno de sus servicios. De esta manera, pueden comprender mejor lo que su cliente quiere y necesita para as√≠ ajustar sus procesos.¬†

Las empresas de hoy en d√≠a tienen redes sociales, p√°ginas webs o simplemente un banco de proveedores, clientes actuales y potenciales. Esta informaci√≥n sin ser analizada no representa ning√ļn valor, lo importante es saber c√≥mo 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. ‚ú®

 

¬ŅQu√© es un data scientist?¬†

Entonces, ¬Ņnotaste lo importante que es un data scientist para cualquier empresa? B√°sicamente, todas necesitan contar con un cient√≠fico de datos. Por ello, la demanda en el mercado de estos profesionales ha crecido en gran medida en los √ļltimos a√Īos.¬†

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. 

Seg√ļn SAS, compa√Ī√≠a dedicada a la transformaci√≥n de datos, un data scientist es un experto en data que tiene las habilidades t√©cnicas 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: 

‚ÄúUn data scientist debe contar con las herramientas necesarias que le ayudar√°n a analizar grandes vol√ļmenes de datos para tomar decisiones de negocios inteligentes. De esta manera, podr√° crear un impacto efectivo‚ÄĚ.¬†

Los cient√≠ficos de datos, sin duda, son profesionales que llegan a las empresas para marcar un antes y un despu√©s, ¬Ņno te parece? ūü§ď

 

¬ŅQu√© hace un cient√≠fico de datos?¬†

Un cient√≠fico de datos capacitado y con ganas de seguir aprendiendo es lo que todas las empresas quieren. Pero, ¬Ņqu√© m√°s 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 an√°lisis de datos para la toma de decisiones.¬†
  • Liderar la recolecci√≥n y an√°lisis de datos cualitativos y cuantitativos.¬†
  • Conocer acerca de la arquitectura de datos, es decir, c√≥mo se forma una base datos y todo lo que comprende.¬†
  • Utilizar las mejores herramientas de business intelligence y desarrollo web para procesar la informaci√≥n que recibas.¬†
  • A trav√©s del procesamiento de datos, deber√°s 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 contar√≠an con grandes limitaciones al momento de lanzar sus campa√Īas o manejar un proyecto. En especial, si el objetivo de una organizaci√≥n es crecer o expandirse, debe tomar en cuenta lo que significa en an√°lisis de datos y su importancia.¬†

As√≠ lo avala Camila Manera, pues para ella: ‚Äúla data nos ayuda a analizar tendencias, construir soluciones correctas y expandir negocios‚ÄĚ.¬†

Las mejores decisiones se toman con la informaci√≥n adecuada, por eso, es vital contar con un data scientist. ūüėČ

Lenguaje de programaciónImagen: Unsplash

Proceso de an√°lisis de un data scientist

Ahora, ya sabes qu√© es lo que se espera de un cient√≠fico de datos y lo que debe hacer a grandes rasgos, pues estos var√≠an usualmente de acuerdo a la organizaci√≥n en donde te desempe√Īas.¬†¬†

No obstante, seg√ļn el Laboratorio de Innovaci√≥n e Investigaci√≥n de Barcelona, inLab FIB, el proceso que sigue un especialista o m√°ster en data science se puede resumir en 5 pasos, los cuales te describiremos, a continuaci√≥n:¬†

  1. Extraer los datos de la fuente principal que pueden ser webs, csv, APIs, etc. 
  2. Limpiar los datos con el fin de tener una base de datos sin errores. 
  3. Procesar los datos científicos obtenidos usando la estadística para ciencia de datos. 
  4. Dise√Īar una nueva metodolog√≠a para procesar los datos cient√≠ficos en caso de ser necesario.¬†
  5. 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 podr√≠as dedicarte si escoges esta carrera en el futuro. Puede que las funciones parezcan un poco dif√≠ciles, pues hemos mencionado algunos conceptos t√©cnicos, pero no te preocupes, ¬°todo es cuesti√≥n de aprender! ūüí™ūüŹĽ

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. 

Seg√ļn los expertos en el tema, su funci√≥n es un poco limitada a comparaci√≥n de los cient√≠ficos de datos. De ese modo, estos profesionales est√°n encargados de realizar las funciones de un analista y llevarlas m√°s all√°.¬†

Por lo tanto, si decides desempe√Īarte como un cient√≠fico de datos, deber√°s saber para qu√© sirve el Big data y c√≥mo utilizarlo, adem√°s, debes comprender c√≥mo examinar m√ļltiples datos a trav√©s de las herramientas de anal√≠tica avanzada teniendo en cuenta siempre una visi√≥n global de los problemas.¬†

Si bien puede parecer m√°s trabajoso, no hay duda que la recompensa ser√° mayor. ūüíł

Persona utilizando computadorImagen: Unsplash

¬ŅQu√© estudiar para ser un data scientist?

¬ŅConvencido de que quieres ser un cient√≠fico de datos? ¬°Genial! Ser√°s parte de la transformaci√≥n de muchas empresas. Sobre todo, podr√°s ayudarlas a alcanzar sus metas y objetivos de manera eficiente. ūü§©

Los caminos para llegar a ser un cient√≠fico de la informaci√≥n son varios. Puedes optar por carreras en alg√ļn instituto o universidad de tu ciudad o puedes llevar cursos de corta duraci√≥n. ¬ŅQu√© funciona mejor para ti?

Grados y posgrados

Dentro de las opciones de largo plazo, a trav√©s de los institutos y universidades, puedes optar por grados en Ciencia de Datos Aplicada, Data Science for Business u otros similares. El nombre del t√≠tulo variar√° seg√ļn 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 transformar√°n tus conocimientos y te ense√Īar√°n desde cero c√≥mo puedes transformar una organizaci√≥n a trav√©s del procesamiento y an√°lisis 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. ¬ŅEst√°s listo para desafiar tus habilidades y descubrir si el data science es para ti? ūü§ď

¬ŅQu√© 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 c√≥mo hacer an√°lisis de datos en Excel, te recomendamos darle un vistazo al curso An√°lisis de data con Tableu y Excel. ūüėČ

Programador web usando portatilImagen: 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. 

Desaf√≠a tus conocimientos y atr√©vete a transformar el mundo digital siendo un data scientist. ¬°Te esperamos en el pr√≥ximo post! ūü§©