Científico de datos: ¿qué tareas hace y qué habilidades necesita?

Muchos científicos de datos tienen una formación académica en campos relacionados con la informática, la estadística, las matemáticas, la física, la ingeniería o disciplinas similares. Sin embargo, el campo de la ciencia de datos es diverso, y algunos profesionales pueden tener antecedentes en ciencias sociales, economía o áreas específicas de la industria. Es común que los científicos de datos tengan títulos avanzados, como una maestría o doctorado, aunque también hay profesionales que han adquirido sus habilidades a través de cursos en línea y certificaciones. Para retener a las mejores personas y enriquecer el entorno laboral, Hobbs recomendó que las empresas ayuden a los científicos de datos a desarrollar trayectorias profesionales únicas y especializadas más allá de la organización. Sin embargo, para Hobbs, no importa qué tan bueno sea el equipo de ciencia de datos de una empresa o qué tan fuertes sean sus algoritmos si sus hallazgos no se comparten con el mundo. En este paso, el científico recopila información de los expertos comerciales para entender cómo ven el problema y obtener conocimientos técnicos sobre la empresa.

Los diferentes tipos de aplicaciones y herramientas generan datos en varios formatos. Los científicos tienen que limpiar y preparar los datos para que sean coherentes. Te dijimos que, en gran medida, los datos científicos son procesados por softwares, https://psicocode.com/miscelanea/curso-ciencia-datos-tripleten/ pero de todas formas debes saber utilizarlos. Algunos de los más famosos dentro de este campo son Spark, Hadoop, Cloudera y Scala. Para saber más al respecto, te invitamos a echar un ojo a nuestros artículo sobre la interpretación de datos.

¿Cuánto ganan los científicos de datos?

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. En España en 2020 este perfil creció un 46,8% Una profesión para el futuro: Qué hay detrás del curso de ciencia de datos de Tripleten 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.

Por eso, en este artículo te contamos qué es un científico de datos, cuál es la carrera de un científico de datos y cómo es un proceso real de data science. El análisis de diagnóstico es un examen profundo o detallado de datos para entender por qué ha ocurrido algo. Se caracteriza por técnicas como el análisis detallado, el descubrimiento y la minería de datos o las correlaciones. Se pueden llevar a cabo varias operaciones y transformaciones de datos en un determinado conjunto con el fin de descubrir patrones únicos en cada una de estas técnicas.

El impulso del big data en el Plan Estadístico Nacional 2023

En pocas palabras, un analista da sentido a los datos existentes, mientras que un científico crea nuevos métodos y herramientas para procesarlos y que los usen los analistas. Las plataformas de data science están diseñadas para la colaboración de una variedad de usuarios, incluidos los científico de datoss expertos, científico de datoss de ciudadanos, ingenieros de datos e ingenieros o especialistas en machine learning. Por ejemplo, una plataforma de ciencia de datos podría permitir a los científicos de datos implementar modelos como API, lo que facilita su integración en diferentes aplicaciones. Los científico de datoss pueden acceder a herramientas, datos e infraestructura sin tener que esperar por la TI. Un Científico de Datos utiliza una variedad de herramientas y tecnologías para recopilar, limpiar y analizar datos. Además, un Científico de Datos puede trabajar en cualquier industria que genere datos, como finanzas, marketing, tecnología, salud, entre otras.

• No se requiere tener un título en un campo específico para convertirse en un científico de datos, pero puede hacerlo mucho más fácil.
• Las soluciones de almacenamiento en cloud, como los lagos de datos, proporcionan acceso a infraestructura de almacenamiento y son capaces de ingerir y procesar grandes volúmenes de datos con facilidad.
• Y no solo eso, sino que además esa cantidad de información va en aumento constantemente.
• Hace tres décadas atrás, nadie pensó que los chicos y chicas que trabajaban con algoritmos y bases de datos serían considerados ‘sexys’.
• Para Serrajordia, uno de los mayores desafíos para el científico de datos es traducir su conocimiento técnico a otra persona en el negocio.

Así que preparé una visualización de datos (data storytelling ) con las tendencias bien definidas para mostrárselo a mi jefe y que me asignara recursos para el desarrollo del proyecto. Según el laboratorio de innovación de la Universidad Politécnica de Cataluña, “un data scientist debe explorar y analizar datos de múltiples fuentes, a menudo inmensas (conocidas como Big Data), y que pueden tener formatos muy diferentes”. Ser un científico de datos se ha puesto de moda, pero eso no significa que se trate de un fenómeno reciente. Por el contrario, según Wikipedia, tiene su origen en 1962, cuando John W. Tukey publicó su artículo The Future of Data Analysis en la revista Anales de estadística matemática. Todo científico de datos entiende que la data, como señala Wikipedia, “es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, espacial, etc.) de un atributo o variable”. En otras palabras, es un valor o referente que se le otorga a un hecho empírico, suceso o entidad.

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Obtén títulos y certificaciones que aseguren que tienes los conocimientos necesarios para abordar trabajos de ciencia de datos. Si bien estas credenciales no son obligatorias, ciertamente pueden ayudar a conseguir una posición dentro de una organización. Asimismo, la Oficina de Estadísticas Laborales de EEUU estima que entre el año 2019 y el 2029 los científicos de datos y las ocupaciones de ciencias matemáticas crecerán en un 31%. Es un crecimiento asombroso y abrupto, teniendo en cuenta que la tasa de crecimiento promedio para el resto de trabajos es de 3,7%. Los científicos de datos son difíciles de encontrar, difíciles de retener y son los protagonistas de un mercado muy competitivo.