Un científico de datos debería tener un papel protagónico en cualquier organización.
En plena transición hacia el mundo digital, los datos han adquirido un papel determinante; por lo que, quien sepa analizarlos y obtener conclusiones con ellos será parte importante del futuro de una empresa.
Se trata de un profesional altamente capacitado que ha desarrollado distintas habilidades en campos como las matemáticas, estadísticas, programación y por supuesto, en el análisis de datos.
Su principal función es la de utilizar distintas herramientas y técnicas avanzadas con el objetivo de extraer conocimientos y patrones significativos de los grandes conjuntos de datos.
En esencia, los científicos de datos son expertos en la recopilación, integración de datos, limpieza, organización y análisis de datos para ayudar a quien lo solicite a tomar decisiones informadas y estratégicas. Son capaces de traducir grandes pilas de datos en información clara y concisa.
Estamos en un momento en el que muchas empresas basan sus decisiones en información precisa, por lo que, aquellas que no lo hagan, es probable que dejen de ser competitivas. Es justamente por eso que esta tarea adquiere tanta relevancia en estos días.
¿Quién puede ser un científico de datos?
La tarea de clasificar miles de datos y traducirlos en información veraz y útil no es para nada sencilla. Para ser científico de datos es necesario tener una serie de conocimientos previos y haber desarrollado intuición en diferentes materias tanto técnicas como blandas.
En primer lugar, un científico de datos debe ser alguien que tenga conocimientos sólidos de matemática y estadística para poder aplicar conceptos de álgebra lineal, cálculo y teoría de la probabilidad. La estadística resulta esencial para poder analizar correctamente los datos y a partir de ellos sacar inferencias.
Sin embargo, cabe aclarar que para desempeñar una buena tarea se debe conocer los fundamentos básicos de estos campos, pero no necesariamente se debe ser, por ejemplo, un matemático. Además, hoy en día, muchos de los cálculos necesarios los puede realizar una computadora.
Ahora bien, el conocimiento que debe tener cualquier científico de datos es el del análisis de datos propiamente dicho.
Aquí, lo necesario es poder preparar los datos, visualizarlos, realizar una exploración y una limpieza de los mismos y, con base en ello, poder construir modelos. A fin de cuentas, el objetivo final radica en la presentación de los resultados que arroja la información.
Pero un científico de datos, además, debe tener conocimientos básicos en programación y sus distintos lenguajes. En este sentido, debe poder manejar con cierta facilidad lenguajes de programación, como Python, R o SQL.
Por último, se necesita tener un conocimiento general de tecnologías y herramientas de Big Data. Programas como Hadoop, Spark y SQL son necesarios para gestionar y procesar grandes conjuntos de datos.
Tareas comunes que realiza
La tarea de un científico de datos no se limita solamente a la extracción de la información, sino a saber cómo valorarla. Es por eso que, entre las tareas comunes de un científico, además de la extracción de los datos, podemos destacar la limpieza de los mismos, el procesamiento a través de métodos estadísticos y el rediseño si fuera necesario.
Se dedica a buscar tendencias y patrones relevantes entre un gran grupo de datos y a analizarlos utilizando los diferentes lenguajes de programación. Luego, una vez que analizó lo extraído, realiza pronósticos, marca en qué áreas se puede mejorar y formula recomendaciones. Asimismo, puede que deba hacer uso del machine learning para mejorar la calidad de la información de una organización.
Por último, tiene la tarea de eliminar aquellos datos que sean irrelevantes y que no tengan ninguna utilidad para la compañía
¿Qué se estudia para ser científico de datos?
Algunas de las carreras que pueden ser útiles para tener una base sólida de conocimiento pueden ser la ingeniería informática, la ingeniería en sistemas, la ingeniería de software, Ciencias de la Computación, Licenciatura en matemática o alguna carrera vinculada a la estadística.
Asimismo, también es recomendable adquirir conocimientos en lenguajes de programación, en programas de visualización de datos y en servicios de Cloud Computing.
Todos los conceptos mencionados hasta aquí se abordan de manera integral y complementaria en la Licenciatura de Ciencia de Datos. Se trata de una carrera que se ofrece en algunas universidades públicas y privadas de México.
Por otra parte, si se tiene un conocimiento previo en alguna de las disciplinas mencionadas, también es útil estudiar un posgrado de calidad que permita mantenerse actualizado con los contenidos.
¿Qué es la ciencia de datos y qué aplicaciones tiene?
La ciencia de datos es una materia que tiene por objeto de estudio a los datos. El fin principal es la posibilidad de extraer información que pueda ser útil para todo tipo de empresas.
Se trata de una ciencia que tiene un enfoque multidisciplinario, ya que tal como vimos, combina conocimientos de diferentes campos de estudio.
El análisis de la información que llevan a cabo los data scientist les permite responder a diferentes preguntas sobre porque se dieron los resultados obtenidos y qué puede hacer una determinada organización para modificarlos o mantenerlos.
Hoy en día, se trata de una disciplina de vital importancia. La digitalización trajo consigo la aparición de una inmensa cantidad de datos que si son leídos correctamente pueden mostrar estados de realidad sobre situaciones concretas.
Análisis descriptivo
Las aplicaciones de la ciencia de datos son diversas. Entre ellas podemos destacar la realización de un análisis descriptivo que consiste en examinar información para determinar que ocurre o que ocurrirá en un determinado entorno de datos. Este tipo de análisis es reconocido por hacerse mediante gráficos de diferente índole.
Exámenes de diagnóstico
Por otra parte, también se aplica para obtener exámenes de diagnóstico. Aquí, la examinación se realiza con el objetivo de entender por qué ha ocurrido algo. Se trata, en otras palabras, de descubrir el porqué de los patrones.
En este sentido, suelen utilizarse técnicas como el análisis detallado, la minería de datos y el trabajo sobre las correlaciones.
Análisis predictivo
A su vez, un científico de datos también es capaz de realizar un análisis predictivo. Esto se trata de tratar de prever cuáles serán los patrones de datos que habrá en el futuro mediante el análisis de otros datos históricos.
En esta aplicación de la ciencia de datos, las técnicas utilizadas mayormente son el machine learning, la predicción y el modelo de datos predictivo.
En línea con el análisis predictivo, también se trabaja con análisis prescriptivos. Es así como no solo se puede determinar que va a ocurrir con una situación determinada, sino que también se puede determinar cómo responder a ella.
Para lograr esto, un data scientist evalúa las distintas alternativas y elabora una respuesta sobre el mejor curso de acción. Aquí se utiliza el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales y los motores de recomendación del machine learning.
Diferencia con la ingeniería de datos
Si bien el término ciencia de datos puede parecer similar a la ingeniería de datos, entre ellos guardan algunas diferencias que vale la pena remarcar.
Por un lado, los científicos de datos se dedican principalmente a seleccionar información dentro de una gran fuente de datos y a analizarla, mientras que los ingenieros de datos crean productos o soluciones software y su fuerte es el conocimiento en programación.
Los ingenieros se encargan de trabajar en el diseño y la construcción de la infraestructura que da soporte a los datos. Es sin duda un perfil más técnico.
Esta infraestructura que mencionamos se compone básicamente de soluciones de software que permite utilizar almacenes de datos y sistemas de procesamiento y movimiento de los mismos.
Por su parte, los científicos de datos no se ocupan de la infraestructura que soportará a los datos si no que se limitan a extraer información relevante y obtener conclusiones a partir de ella.
¿Cuál es el salario y dónde se estudia?
El salario promedio de un científico de datos en México ronda los $35,000 pesos y varía según la experiencia y puesto del que se trate. De hecho, los profesionales más experimentados pueden llegar a ganar alrededor de $50,000 pesos al mes.
Es posible estudiar una Licenciatura en Ciencias de Datos, que integra conocimientos de todas las disciplinas que conforman el campo del análisis de la información.
Algunas de las universidades en México más recomendables para estudiar esta licenciatura son la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), el Instituto Politécnico Nacional (IPN) y el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM).
