¿A qué se dedica un Científico de Datos o Data Scientist?
Como indica el artículo citado anteriormente, dentro de cada área o sector donde se localice la compañía, las funciones que puede desempeñar son diferentes; aunque podemos agrupar las siguientes:
Recopilación y Limpieza
- Búsqueda y obtención de fuentes como bases de datos internas
- Limpieza y transformación con el propósito de eliminar errores y valores incompletos.
Análisis
- Capacidad de relacionar y encontrar patrones significativos
- Desarrollo de modelos predictivos para la toma de decisiones y realización de predicciones.
Visualización de datos
- Capacidad de exponer de forma visual y fácil los datos para comunicar los resultados con herramientas como gráficos, mapas y tablas.
- Colaborar con las diferentes áreas de la empresa gracias a la investigación de los datos.
Comunicación y colaboración
- Ser capaz de explicar los resultados de forma precisa a cualquier área
- Aplicar los resultados a la toma de decisiones
Habilidades adicionales
- Dominio de herramientas de análisis de datos como: Python, R o SQL
- Conocimientos de estadística y matemáticas
¿En qué sectores puede trabajar un Data Scientist?
El impacto de un Data Scientist es global y por tanto ofrece un valor añadido a los siguientes sectores:
- Finanzas: detección de fraudes, optimización de las inversiones…
- Marketing: segmentación de clientes, creación de campañas personalizadas, análisis del comportamiento del consumidor…
- Industria: optimización de procesos, mejora de la calidad de producto y/o servicio…
Lenguajes de Programación para Data Science
Para un Data Scientist los lenguajes más comunes son: Python, R o SQL.
Cabe destacar que, según el PYPL (Índice de Popularidad de Lenguajes de Programación), se encuentran dentro de los 10 primeros lenguajes más usados del mundo. Por tanto, ejerciendo dicha profesión, te encuentras a la vanguardia de las tendencias del mercado.
Python
Se trata del primer lenguaje más usado debido a la simplicidad, ya que es eficiente y fácil de aprender. La sintaxis, el software y la velocidad del programa hacen una experiencia muy gratificante.
R
Fue creado para tratar grandes conjuntos de bases de datos lo que le convierte en el compañero ideal para un Data Scientist. A su vez, es altamente escalable y puedes generar gráficos y análisis estadísticos a partir de los datos.
SQL
El almacenamiento de bases de datos y la capacidad de procesarla en forma de tablas, filas y columnas es una ventaja que presenta este lenguaje de programación. Al mismo tiempo, el uso de SQL te permite optimizar el rendimiento de una gran base de datos.
Data Analyst vs. Data Scientist: ¿Cuál es la diferencia?
Los roles profesionales de Data Analyst y Data Scientist son importantes en el campo del Big Data, de ahí que usualmente se confunda su cometido y se entienda de forma errónea.
Mientras que un Data Analyst ordena, facilita y analiza los datos; un Data Scientist investiga esos datos descubriendo tendencias, patrones y realizando predicciones tras evaluar los datos.
Cabe destacar que el enfoque que tiene cada perfil es, que un Data Analyst se centra en entender el presente y el pasado, y el Data Scientist se enfoca en el futuro formulando preguntas nuevas y haciendo predicciones
La importancia de la ética en Data Science
En un mundo donde la información y el dato se ha transformado en un valor añadido, es imprescindible saber manejar esta información de forma respetuosa y ética. Por ello, surge la data ethics, un código que garantiza las buenas prácticas de los datos.
La creación del código data ethics, debe garantizar una buena práctica del uso de los datos, tanto hoy como en el futuro, donde la tecnología continuará evolucionando.
Según indica un informe realizado por el IAB, es de vital importancia que los Data Scientists cumplan la ética del código data ethics. Esta serie de normas que muestra este código son necesarias para asegurar la seguridad de los datos y su uso responsable, siempre en base a la autorización del usuario.
Asimismo, desde Harvard Business School, se proponen 5 principios de ética del dato para profesionales de Data Scientist, los cuales son: la propiedad, la transparencia, la privacidad, la intención y los resultados.
¿Cuál es el salario de un Data Scientist en España?
De acuerdo con un análisis realizado por el banco Santander, el rango salarial anual de un Data Scientist es mínimo de 30.000€ y máximo de 80.000€, una brecha muy amplia que depende de la experiencia y las habilidades demostradas de cada persona.
Sin embargo, portales de empleo especializados como Glassdoor o Indeed indican que el salario promedio se sitúa en torno a los 45.000€ brutos anuales
¿Cómo puedo aprender sobre datos aplicados al negocio?
Si estás interesado en formarte en una de las profesiones con más futuro y quieres aprender a impulsar tu empresa mediante una buena gestión de los datos, te recomendamos nuestro MBA Online. Aprenderás de la mano de las figuras más relevantes del sector desde cualquier lugar, sin importar tu ubicación.
