Nos encontramos en un momento en el que se genera una cantidad de datos excesiva, a todas horas, a través de distintos medios. Desde que nos despertamos hasta que nos vamos a dormir. Datos que se encuentran desestructurados, y al no tener un adecuado tratamiento, se quedan en tan solo eso: datos, y no olvidemos cuán importante es obtener información de estos para tomar las mejores decisiones. Es en este punto es donde entra en juego el papel de data scientist o científico de datos.
¿Qué es un data scientist o científico de datos?
El data scientist es uno de los profesionales mejor valorados y pagados de los últimos tiempos, y no por nada, este profesional combina las ciencias de la matemática, estadística, computación, programación y dominio empresarial.
Un científico de datos es aquel que se encarga de dar estructura a una gran cantidad de datos desestructurados y complejos, con el fin de ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas y prever problemas y tendencias futuras, es un profesional esencial en cualquier entorno profesional.
Diferencias entre data scientist vs data analyst
Aunque guarden relación, ya que ambos trabajan con datos, se trata de dos tipos de profesionales totalmente distintos y entre ellos existen diferencias muy significativas en cuanto a responsabilidades y habilidades que deben dominar.
En la siguiente tabla te mostramos sus principales diferencias:
Ambos roles son cruciales para el manejo y aprovechamiento de los datos en las empresas, por un lado, los Data Scientists suelen enfocarse en el desarrollo de modelos predictivos avanzados y tratamiento y manipulación de grandes volúmenes de datos haciendo uso de técnicas y herramientas más complejas, y, por otro lado, los Data Analysts se concentran en el análisis de datos descriptivos y diagnósticos, creación de informes escritos y visuales para la toma de decisiones de la empresa.
¿Cuáles son las habilidades claves de un data scientist?
Como ya mencionamos anteriormente, un Data Scientist combina diferentes ciencias y a su vez habilidades y entre ellas tenemos:
Programación y estadística
Un científico de datos debe tener conocimiento de lenguajes de programación como Python y R, que son ampliamente utilizados en el análisis de datos y la creación de modelos, además de ello, debe poseer una fuerte comprensión de los principios estadísticos y probabilísticos para analizar e interpretar datos correctamente.
Machine learning y big data
Debe poseer conocimiento de técnicas y algoritmos de machine learning, así como experiencia con bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow y Keras. Tmbién, familiaridad con tecnologías de big data como Hadoop, Spark y herramientas de almacenamiento en la nube como AWS, Google Cloud y Azure.
Comunicación y pensamiento crítico
La comunicación efectiva es clave, debe poseer habilidad para comunicar hallazgos y recomendaciones a audiencias no técnicas de manera clara y concisa, trabajar en equipos interdisciplinarios y colaborar con stakeholders de diferentes áreas. En cuanto a pensamiento crítico se debe poseer la habilidad para evaluar y analizar información de manera objetiva y tomar decisiones basadas en datos.
Curiosidad y adaptabilidad
Un científico de datos debe tener inclinación natural hacia la investigación y el descubrimiento de nuevos conocimientos a partir de los datos. Además, de poseer capacidad para adaptarse rápidamente a nuevas tecnologías, herramientas y metodologías, si bien sabemos, la tecnología avanza día a día a pasos agigantados.
Visualización de datos
Por último pero no menos importante, debe poseer habilidad y conocimientos para usar herramientas de visualización como Matplotlib, Seaborn, Tableau y Power BI, para presentar datos de manera comprensible y atractiva. Por otro lado, tendrá que crear visualizaciones efectivas que transmitan información de manera impactante.
¿Cuáles son las funciones de un Data Scientist?
Las funciones de un científico de datos pueden variar dependiendo de la industria y la empresa, pero generalmente incluyen las siguientes responsabilidades clave:
Recopilación y limpieza de datos
Los primeros pasos para llevar a cabo su trabajo consisten en la primera toma de contacto con los datos. Como primer paso tenemos la recopilación de datos, en la cual obtiene datos relevantes de diversas fuentes. Lo que prosigue es su limpieza y procesamiento, detecta y corrige errores, maneja datos faltantes, y normaliza datos para garantizar su calidad y consistencia. Para finalizar esta primera fase hace una exploración de datos, en donde, realiza análisis exploratorios para entender las características básicas de los datos y descubre patrones o anomalías.
Análisis exploratorio
En esta fase el científico de datos se encarga de investiga los datos utilizando técnicas visuales y estadísticas para formular hipótesis y obtener insights preliminares.
Modelado predictivo
Esta fase se divide en 4 etapas: Selección, entrenamiento, evaluación y optimización de modelos. El data scientist elige los modelos estadísticos más adecuados para resolver problemas específicos. Posteriormente, entrena modelos utilizando técnicas de machine learning supervisado y no supervisado, una vez terminada esta etapa, valida y evalúa el rendimiento de los modelos. Finalmente, ajusta hiperparámetros y mejora el rendimiento de los modelos para asegurar su precisión y efectividad.
Papel del data scientist en las empresas
Ahora que ya conoces todo lo que un data scientist hace, todas las habilidades que debe poseer y las funciones que realiza dentro de la empresa.., ¿Crees que su papel dentro de la organización es importante?
En Melit Technologies te resolvemos esta pregunta, y sí, absolutamente, contar con un científico de datos es una pieza clave para la transformación digital, además con este profesional se realiza un aprovechamiento del poder de los datos, (que en ocasiones anteriores hablamos sobre la importancia de los datos para las empresas), para generar valor y ventaja competitiva, lo que se traduce en mayor competencia, mayores ventas, mejores estrategias y mayores ingresos para su industria o empresa.
