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Data Science o ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimientos y percepciones de muchos datos estructurales y no estructurados.
Data Science o ciencia de datos es un “concepto para unificar la estadística, el análisis de datos, el aprendizaje automático y sus métodos relacionados” para “comprender y analizar los fenómenos reales”. Emplea técnicas y teorías extraídas de muchos campos dentro del contexto de las matemáticas, la estadística, la informática y la ciencia de la información. A veces se suele confundir entre estadística, analista o Data Science, y la diferencia está entre explicar que esta pasando con nuestros datos, visualizar o administrar nuestros datos y predecir a partir de nuestros datos.
¿Qué hace un Data Scientist?
Los Data Scientist se han convertido en activos necesarios y están presentes en casi todas las organizaciones. Estos profesionales son personas bien formadas, basadas en los datos y con habilidades técnicas de alto nivel, capaces de construir complejos algoritmos cuantitativos para organizar y sintetizar grandes cantidades de información que se utilizan para responder a las preguntas e impulsar la estrategia en su organización. A ello se suma la experiencia en materia de comunicación y liderazgo necesaria para obtener resultados tangibles para los diversos interesados de una organización o empresa.
Los científicos de los datos deben ser curiosos y estar orientados a la obtención de resultados, con conocimientos específicos de la industria y aptitudes de comunicación excepcionales que les permitan explicar resultados altamente técnicos a sus homólogos no técnicos. Poseen una sólida formación cuantitativa en estadística y álgebra lineal, así como conocimientos de programación centrados en el almacenamiento de datos, la minería y la modelización para construir y analizar algoritmos.
¿Por qué convertirse en un científico de datos?
Glassdoor clasificó a los científicos de datos como el mejor trabajo de EEUU en 2018 por tercer año consecutivo. A medida que la cantidad de datos se hace más accesible, las grandes empresas de tecnología ya no son las únicas que necesitan científicos de datos. La creciente demanda de profesionales de la ciencia de los datos en todas las industrias, grandes y pequeñas, está siendo desafiada por la escasez de candidatos calificados disponibles para llenar los puestos vacantes.
La necesidad de científicos de datos no muestra signos de desaceleración en los próximos años. LinkedIn enumeró a los científicos de datos como uno de los empleos más prometedores en 2018 y 2019, junto con múltiples habilidades relacionadas con la ciencia de los datos como los más demandados por las empresas.
¿Dónde encajas tu como Data Scientist?
Los datos están en todas partes y son muy extensos. Una variedad de términos relacionados con la minería, la limpieza, el análisis y la interpretación de los datos se utilizan a menudo de forma intercambiable, pero en realidad pueden implicar diferentes conjuntos de habilidades y complejidad de los datos.
Data Scientist
Los científicos de los datos examinan qué preguntas deben ser respondidas y dónde encontrar los datos relacionados. Tienen perspicacia comercial y habilidades analíticas, así como la capacidad de extraer, limpiar y presentar datos. Las empresas utilizan a los científicos de datos para obtener, gestionar y analizar grandes cantidades de datos no estructurados. Los resultados se sintetizan y se comunican a los principales interesados para impulsar la toma de decisiones estratégicas en la organización.
Habilidades necesarias de un Data Scientist: Habilidades de programación (SAS, Python), habilidades estadísticas, matemáticas y visualización de datos, Hadoop, SQL, Deep Learning y NLP
Analista de datos
Los analistas de datos tienden un puente entre los científicos de datos y los analistas de negocios. Se les proporcionan las preguntas que necesitan ser respondidas por una organización y luego organizan y analizan los datos para encontrar resultados que se alineen con la estrategia empresarial de alto nivel. Los analistas de datos se encargan de traducir los análisis técnicos en elementos de acción cualitativa y de comunicar eficazmente sus conclusiones a los diversos interesados.
Habilidades necesarias de un analista de datos: Destrezas de programación (SAS, R, Python), destrezas estadísticas y matemáticas, manejo de datos y su visualización
Data Engineer o Ingeniero de datos
Los ingenieros de datos manejan cantidades exponenciales de datos que cambian rápidamente. Se centran en el desarrollo, el despliegue, la gestión y la optimización de los conductos de datos y la infraestructura para transformar y transferir datos a los científicos de datos para su consulta.
Habilidades necesarias de un Data Engineer: Lenguajes de programación (Python, Java, Scala), bases de datos NoSQL (MongoDB, Cassandra DB) y frameworks (Apache Hadoop).