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Última actualización: 07 · 06 · 2021

Data scientist: funciones y claves para convertirse en científico de datos

¿Estás buscando aprender a ser data scientist? ¿Quieres saber qué hace un especialista en big data? ¿Quieres saber para qué sirve?

Las nuevas tecnologías han provocado que la información y los datos se multipliquen exponencialmente. La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para entender mejor los datos en sus diferentes formas. El análisis de datos se usa en campos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva. Para procesar todos los datos, hacen falta nuevos perfiles profesionales como son los data scientists.

¿Qué es un data scientist?

Un data scientist es un experto que se encarga de estructurar enormes bases de datos y que aplica sobre ellas sus conocimientos en programación, estadística y matemáticas para recopilar, extraer y procesar la información relevante que contienen. Estos datos se suelen conocer bajo el nombre de big data y se analizan para poder crear valor a partir de ellos.

En España en 2020 este perfil creció un 46,8% respecto a 2019, siendo muy reclamado en sectores como la banca, las telecomunicaciones o la investigación. Ya en 2017, en Estados Unidos, el data scientist era la segunda profesión emergente con más proyección de futuro.

Informe de Empleos Emergentes 2020 de LinkedIn

¿Qué es data?

Son los elementos de las bases de datos que se usan en la mayor parte de las compañías, tanto públicas como privadas, y que se analizan para extraer información de ellos y generar valor con los resultados obtenidos. Data significa datos. Información. En informática los data representan la cantidad de información que el programador utiliza en la construcción de un algoritmo.

La gran cantidad de datos se denomina big data y, los pequeños volúmenes, small data. Para el estudio y la gestión de estas ingentes cantidades de elementos existen diversos profesionales como: data scientist, experto en Marketing Data Analytics, programador para la ciencia de datos, desarrollador de big data, datager, ingeniero de datos y experto en Social Media Data.

El data está por todas partes en internet y cada acción que realiza un usuario es información válida para analizar y crear valor. En 2019, la información que circuló vía online alcanzó cantidades de millones de terabytes por segundo. En 2020, en un solo minuto había 3,47 mil millones de personas viendo vídeos en YouTube y los consumidores de esta plataforma pasaron un 43% más de tiempo dentro de ella.

Traducción de data scientist

La traducción de data scientist es científico de datos. Los americanos conocen este perfil como data analytics, y está presente en el ámbito empresarial porque usa la información para aumentar la eficiencia de un sistema de negocios. 

Su significado viene de la ciencia de datos o data science, término que comenzó a usarse en los años 70 para referirse al procesamiento de datos. En 2001, se declaró la ciencia de datos como disciplina independiente y se reconoció así la figura del data scientist como profesión.

¿Qué hace un data scientist?

Las funciones de un científico de datos son diversas dependiendo del tipo de datos que tenga que gestionar en su puesto de trabajo. Sin embargo, hay una serie de tareas que, se hable del perfil de data scientist del que se hable, son comunes a todos los profesionales de la ciencia de datos.

  • Extracción: el data scientist extrae los datos, de diversas fuentes, y los analiza para obtener la mayor cantidad posible de información. Estos datos pueden ser big data o small data.
  • Limpieza: elimina todo lo que molesta y prepara las cantidades de información para que puedan ser procesadas, normalizando valores o transformando variables.
  • Procesamiento: usando diferentes métodos estadísticos, el data scientist procesa el volumen de datos y extrae la información relevante. Mediante análisis matemáticos, métodos predictivos o clustering (agrupar elementos que tengan características similares), el experto interpreta los datos para dar previsiones de futuro o buscar relación entre las distintas variables.
  • Visualización: expone los resultados obtenidos de forma que todo el mundo los pueda entender, sean o no sean expertos en la ciencia de datos. Se suele acompañar de gráficas para visualizarlos mejor.
científico de datos

¿Qué tiene que saber hacer un data scientist? Soft y hard skills

Un data scientist tiene que ser un profesional polivalente en varios ámbitos para poder dominar diversas técnicas de gestión y extracción de datos y saber adaptarse a cualquier ámbito del mercado laboral. Como profesionales tienen que desarrollar conocimientos —hard skills— en informática, matemáticas y gestión; pero, además, deben tener habilidades innatas relacionadas con su personalidad —soft skills o habilidades blandas—, como por ejemplo:

  • Pasión por los datos.
  • Comunicativo para transmitir los resultados.
  • Curioso.
  • Aprendizaje rápido.
  • Paciente.
  • Visión de negocio.
  • Proactivo.
  • Multidisciplinario.
  • Creativo.
  • Pragmático.

¿Qué estudiar para ser un data scientist?

Para llegar a ser un data scientist hay que formarse en diversos ámbitos. En principio, es recomendable formación en informática, matemáticas, estadística o administración y dirección de empresas, con algo más específico (máster, posgrado o curso) en gestión de datos. En este sentido, titulaciones en big data o Marketing Data Analytics son muy útiles.

Por otro lado, un data scientist tiene que saber crear y analizar gráficas, procesar modelos predictivos, dominar las bases de datos, ser experto en la nube para compartir o guardar datos, programar y velar por los datos a través de programas de ciberseguridad.

Hard skills de un científico de datos

Las principales hard skills o aptitudes que tiene que tener un científico de datos para desarrollar su trabajo son:

1. Dominar bases de datos

Para la gestión de los datos es necesario tener todos los elementos recogidos en bases de datos. Un data scientist tiene que dominar su uso y algunas de las más importantes son MySQL, MariaDB, Oracle o AWS Aurora.

2. Big data

Un profesional de este perfil tiene que saber manejar grandes volúmenes de datos, por eso, debe ser un experto en Big Data, tanto si trabaja en el ámbito privado como público.

3. Programación

Entre los conocimientos informáticos que un científico de datos posee destaca saber programar y dominar programas como Python, Hadoop o Julia.

4. Machine learning

Es importante para hacer predicciones saber utilizar la inteligencia artificial. El machine learning o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que consiste en enseñar a las máquinas a que identifiquen patrones entre los datos para desarrollar los modelos predictivos, posteriormente.

machine learning

¿Cuánto gana un data scientist? Sueldos, salarios medios y tarifas

La profesión de data scientist es una de las de mayor proyección de futuro. La retribución que reciben estos expertos por su trabajo depende del sector en el que trabajen, el puesto de responsabilidad que tengan o la tarea concreta que desempeñen.

En España, el sueldo de un científico de datos oscila entre los 24.000 y los 80.000 euros al año. El sueldo anual medio es e 32.678 euros. En el norte de Europa, los salarios son más elevados: en Alemania el sueldo anual probase medio es de 56.850 euros; en Reino Unido, 46.670 libras; en Finlandia, 53.988 euros, y en Irlanda, 50.197 euros. En el sur, los salarios son parecidos a los de España. En Italia se cobran 32.000 euros de sueldo anual probase medio; en Portugal, 26.584 euros; y en Grecia, 14.700 euros.

En Estados Unidos el sueldo medio anual es de 114.000 dólares y, en Canadá, de 86.000 dólares anuales.

Las tarifas medias de científicos de datos que trabajan como freelance varían en función de los años de experiencia que tengan en la profesión.

  • La tarifa media por día con menos de 2 años de experiencia es de 157 euros.
  • La tarifa media por día con una experiencia de entre 2 a 7 años es de 226 euros.
  • La tarifa media por día con más de 7 años de experiencia es de 285 euros.

La mayoría de los data scientist trabajan, en la actualidad, en empresas dedicadas a la banca, en multinacionales o en plataformas web que reciben a diario grandes cantidades de datos de sus usuarios.

El artículo Data scientist: funciones y claves para convertirse en científico de datos fue escrito el 7 de junio de 2021 y guardado bajo la categoría Formación. Puedes encontrar el post en el que hablamos sobre ¿Estás buscando aprender a ser data scientist? ¿Quieres saber qué hace un especialista en big data? ¿Quieres saber para qué sirve? bajo las siguientes etiquetas Analítica, Digital Workers, Profesiones con futuro.

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