Llegamos a ustedes gracias a:



Reportajes y análisis

¿Qué significa ser un científico de datos?

Un rol clave en el análisis de datos

[16/10/2017] ¿Qué es un científico de datos? Los científicos de datos son responsables por descubrir conocimientos provenientes de cantidades estructuradas y no estructuradas de datos para ayudar a darle forma al negocio o a cumplir sus metas, y así satisfacer las necesidades específicas de este. El rol del científico de datos en el análisis de la información se está volviendo cada vez más importante, a medida que los negocios dependen más de big data y del análisis de datos para la toma de decisiones, y a medida que más negocios se apoyan en la tecnología de nube, automatización y aprendizaje de máquina como sus estrategias de TI.

El objetivo principal es organizar y analizar cantidades grandes de datos, con frecuencia usando un software diseñado específicamente para esa tarea. Los resultados finales del análisis de información de los científicos de datos necesitan ser lo suficientemente fáciles como para que todas las partes interesadas que están involucradas los entiendan -especialmente aquellos trabajando fuera de TI.

El enfoque de un científico de datos respecto al análisis de información depende no solo de su industria, sino también de las necesidades específicas del negocio o área en donde trabajan. Antes que un científico de datos pueda encontrar un significado en base a los datos estructurados o no estructurados, los líderes de negocio necesitan comunicar qué es lo que están buscando. Como tal, un científico de datos debe tener las habilidades de dominio de negocio suficientes para traducir las metas del área o compañía en derivables basadas en datos, como lo son los motores de predicción, el análisis de detección de patrones, los algoritmos de optimización y otras similares.

El salario de un científico de datos

En el 2016, el Bureau of Labor Statistics (BLS) reportó que el salario promedio de un científico de datos en Estado Unidos era cerca 111.800 dólares anuales. Es un campo lucrativo y de rápido crecimiento, y el BLS pronostica que los trabajos en este campo crecerán 11% para el 2024. La ciencia de datos se está perfilando como una carrera con un camino satisfactorio y de largo plazo. En el reporte de Glassdoor titulado Los 50 Mejores Trabajos en Estados Unidos, el puesto de científico de datos se posicionó como el mejor trabajo en todas las industrias de acuerdo a número de vacantes, salario y los ratings de satisfacción del trabajo en general.

¿Qué hace un científico de datos?

La responsabilidad oficial de un científico de datos es el análisis de información, un proceso que se inicia con la recolección de datos y termina con decisiones de negocio hechas en base a los resultados finales del análisis de información del científico de datos.

Los datos que los científicos de datos analizan, con frecuencia denominados como big data, son obtenidos de varias fuentes. Existen dos tipos de datos que caen bajo la definición de big data: datos estructurados y datos no estructurados. Los datos estructurados están organizados, frecuentemente, en categorías que le facilitan a una computadora ordenar, leer y organizar automáticamente. Esto incluye a datos recolectados por servicios, productos y dispositivos electrónicos, pero rara vez se trata de datos provenientes de la contribución humana. Los datos del tráfico de una página web, cifras de ventas, cuentas bancarias o coordenadas de GPS recolectadas por su smartphone -estos son ejemplos de formas estructuradas de datos.

Los datos no estructurados, la forma con el crecimiento más rápido de big data, es más probable que provengan de la contribución humana -reseñas de clientes, correos electrónicos, videos, publicaciones en redes sociales, etc. Con frecuencia, resulta más difícil organizar y administrar con tecnología a este tipo de datos de manera eficiente. Debido a que no son transmitidos, los datos desestructurados pueden requerir de una gran inversión para ser administrados. Los negocios generalmente se apoyan en palabras clave para darle sentido a los datos desestructurados como una forma de obtener datos relevantes usando términos capaces de ser buscados.

Típicamente, los negocios emplean a los científicos de datos para administrar la información no estructurada, mientras que otro personal de TI será responsable de administrar y mantener los datos estructurados. Sí, los científicos de datos probablemente lidiarán con muchos datos estructurados en sus carreras, pero los negocios desean cada vez más aprovechar los datos desestructurados para beneficio de sus metas de ganancia, haciendo que los enfoques frente a los datos desestructurados sean clave para el rol de un científico de datos.

Los requisitos de los científicos de datos

Cada industria tiene su propio perfil de big data para ser analizado por un científico de datos. Aquí están algunas de las formas más comunes de big data en cada industria, así como los tipos de análisis que a los científicos de datos se les requerirá desempeñar, de acuerdo a BLS.

* Negocios: Hoy en día, los datos dan forma a las estrategias de negocio en casi todas las compañías -pero los negocios necesitan científicos de datos para darle sentido a la información. El análisis de los datos de negocio puede informar las decisiones relacionadas a la eficiencia, inventario, errores de producción, lealtad del consumidor y más.

* E-commerce: Ahora que las páginas web no se limitan a recolectar solo datos sobre compras, los científicos de datos ayudan a los negocios de e-commerce a mejorar el servicio al consumidor, así como a encontrar tendencias y desarrollar productos.

* Finanzas: En la industria de las finanzas, la información sobre cuentas, transacciones de crédito y débito, así como otros datos financieros, son vitales para un negocio en operación. Pero para los científicos de datos en este campo, la seguridad y cumplimiento regulatorio, que incluye la detección de fraude, también son preocupaciones significativas.

* Gobierno: Big data ayuda a los gobiernos a formar decisiones, respaldar a los constituyentes y a monitorear la satisfacción en general. Como en el sector financiero, la seguridad y el cumplimiento de regulaciones son una prioridad para los científicos de datos.

* Ciencia: Los científicos siempre han manejado información, pero la tecnología actual les permite recolectar, compartir y analizar mejor los datos provenientes de experimentos. Los científicos de datos pueden ayudar con este proceso.

* Networking social: Los datos del networking social ayudan a brindarle información a la publicidad dirigida, a mejorar la satisfacción del cliente, establecer tendencias en datos de locación y a mejorar funciones y servicios. El análisis continuo de datos provenientes de publicaciones, tuits, blogs y otras redes sociales, puede ayudar a los negocios a mejorar sus servicios constantemente.

* Salud: Los registros médicos electrónicos ahora son el estándar de las instalaciones médicas, lo que requiere un compromiso con big data, seguridad y cumplimiento de regulaciones. En este ámbito, los científicos de datos pueden ayudar a mejorar los servicios de salud y descubrir tendencias que, sin la ayuda de los científicos, podrían pasar desapercibidas.

* Telecomunicaciones: Todos los dispositivos electrónicos recolectan datos, y todos los datos necesitan ser almacenados, administrados, mantenidos y analizados. Los científicos de datos ayudan a las compañías a eliminar fallas, mejorar productos y mantener a los clientes satisfechos proporcionándoles las funciones que ellos desean.

* Otros: No existe una industria que sea inmune al impulso de big data, y el BLS resalta que encontrará trabajos en otras áreas nicho como política, servicios, máquinas inteligentes y más.

Habilidades del científico de datos

De acuerdo a William Chen, Científico de Datos de Quora, las cinco habilidades principales de los científicos de datos incluyen una mezcla de habilidades duras y suaves:

* Programación: Chen menciona a la programación como "el conjunto de habilidades más fundamental del científico de datos, resaltando que añade valor a las habilidades de ciencia de datos. La programación mejora sus habilidades estadísticas, le ayuda a "analizar conjuntos de big data, y le otorga la habilidad de construir sus propias herramientas.

* Análisis cuantitativo: Es una habilidad importante para analizar conjuntos de datos grandes. Chen dice que el análisis cuantitativo mejorará su habilidad de operar un análisis experimental, hacer una escala de su estrategia de datos y ayudarle a implementar el aprendizaje de máquina.

* Intuición de producto: Entender los productos le ayudará a desempeñar un análisis cuantitativo, anota Chen. También le ayudará a predecir el comportamiento del sistema, establecer medidas y mejorar las habilidades para resolución de fallas.

* Comunicación: Posiblemente implica a las habilidades suaves más importantes en todas las industrias, las habilidades sólidas de comunicación le ayudarán a "aprovechar todas las habilidades mencionadas previamente en esta lista, afirma Chen.

* Trabajo en equipo: De manera bastante similar a la comunicación, el trabajo en equipo es vital para una cerrera exitosa en la ciencia de datos. Implica ser solidario, aceptar la retroalimentación y compartir su conocimiento con el equipo, anota Chen.

La educación y entrenamiento de los científicos de datos

Existen muchas maneras de convertirse en un científico de datos, pero la ruta más tradicional es obteniendo un grado de bachiller. La mayoría de científicos de datos tiene un grado máster o más alto, según la información de BLS, pero ese no es el caso para todos los científicos de datos, y existen otras maneras mediante con las que puede desarrollar habilidades de ciencias de datos. Antes de atravesar un programa de educación superior, querrá saber en qué industria estará trabajando para descifrar las habilidades, herramienta, y software más relevantes.

Debido a que la ciencia de datos requiere algo de experiencia en el dominio de los negocios, el rol de un científico de datos variará dependiendo de la industria, y si está trabajando en una industria altamente técnica, podría necesitar más entrenamiento. Por ejemplo, si trabaja en salud, gobierno o ciencia, necesitará un conjunto distinto de habilidades si es que trabajara en marketing, negocios o educación.

Si desea desarrollar ciertas habilidades para cumplir con las necesidades de la industria, existen clases en línea, entrenamientos intensivos y cursos de desarrollo profesional que pueden ayudarle a mejorar sus habilidades. Además de los entrenamientos intensivos, existen muchas certificaciones valiosas de big data que pueden impulsar su currículum y su salario.

Convertirse en un científico de datos

Una vez que ha adquirido la educación y entrenamiento necesarios, puede empezar a aplicar sus conocimientos a roles que van de acuerdo con su nivel de habilidades. Sí ya se encuentra en TI, puede hacer uso de su red laboral de contactos para encontrar puestos disponibles u oportunidades potenciales de trabajo.

Querrá averiguar si es que las ofertas de trabajo en su industria y campo de preferencia requieren de un título más alto de educación, o si es que las certificaciones y entrenamientos intensivos son suficientes para satisfacer a un administrador de contratación. Pase algo de tiempo investigando puestos disponibles para encontrar cosas en común dentro de su puesto deseado. Partiendo de ahí, puede trazar un mapa estratégico para convertirse en un científico de datos armado con educación, habilidades y experiencia para obtener el trabajo.

Artículos relacionados