El Data Science o ciencia de datos es el campo de estudio que combina las habilidades de programación y el conocimiento de las matemáticas y las estadísticas para extraer información significativa de los datos. El Data Science como carrera especializada, continúa evolucionando como una de las carreras profesionales más prometedoras y demandadas para los profesionales calificados.
Hoy en día, los profesionales de datos exitosos entienden que deben superar las habilidades tradicionales de análisis de grandes cantidades de datos, minería de datos y habilidades de programación. Para descubrir inteligencia útil para sus organizaciones, los Data Scientists o Científicos de datos deben dominar el espectro completo del ciclo de vida de la ciencia de datos, poseer un nivel de flexibilidad y comprensión para maximizar los beneficios en cada fase del proceso y disponer de formación especializada en la materia como un Master en Big Data.
El ciclo de vida del Data Science
La imagen representa las cinco etapas del ciclo de vida del Data Science o “Ciencia de Datos”: Captura , (adquisición de datos, ingreso de datos, recepción de señales, extracción de datos); Mantener (almacenamiento de datos, limpieza de datos, preparación de datos, procesamiento de datos, arquitectura de datos); Proceso (minería de datos, agrupamiento/clasificación, modelado de datos, resumen de datos); Analizar (exploratorio/confirmatorio, análisis predictivo, regresión, minería de texto, análisis cualitativo); Comunicar (informe de datos, visualización de datos, inteligencia empresarial, toma de decisiones).
El término “Data Science” se acuñó en 2008 cuando las empresas se dieron cuenta de la necesidad de profesionales de datos que tuvieran la habilidad de organizar y analizar cantidades masivas de datos. En un artículo de McKinsey&Company de 2009, Hal Varian, economista jefe de Google y profesor de ciencias de la información, negocios y economía de UC Berkeley, predijo la importancia de adaptarse a la influencia de la tecnología y la reconfiguración de diferentes industrias.
“La capacidad de tomar datos, poder entenderlos, procesarlos, extraer valor de ellos, visualizarlos, comunicarlos, será una habilidad muy importante en las próximas décadas”.
– Hal Varian, economista jefe de Google y profesor de ciencias de la información, negocios y economía de UC Berkeley
Los científicos de datos efectivos pueden identificar preguntas relevantes, recopilar datos de una multitud de fuentes de datos diferentes, organizar la información, traducir los resultados en soluciones y comunicar sus hallazgos de una manera que afecte positivamente las decisiones comerciales. Estas habilidades son necesarias en casi todas las industrias, lo que hace que los científicos de datos calificados sean cada vez más valiosos para las empresas.
¿Qué hace un Data Scientist o Científico de Datos?
En la última década, los científicos de datos se han convertido en activos necesarios y están presentes en casi todas las organizaciones. Estos profesionales son personas integrales, basadas en datos con habilidades técnicas de alto nivel que son capaces de construir algoritmos cuantitativos complejos para organizar y sintetizar grandes cantidades de información utilizada para responder preguntas e impulsar la estrategia en su organización. Esto se combina con la experiencia en comunicación y liderazgo necesaria para brindar resultados tangibles a varias partes interesadas en una organización o negocio.
Los científicos de datos deben ser curiosos y orientados a los resultados, con conocimientos excepcionales específicos de la industria y habilidades de comunicación que les permitan explicar resultados altamente técnicos a sus contrapartes no técnicas. Poseen una sólida formación cuantitativa en estadística y álgebra lineal, así como conocimientos de programación con enfoque en almacenamiento de datos, minería y modelado para construir y analizar algoritmos.
También deben poder utilizar herramientas y habilidades técnicas clave¿Por qué convertirse en un científico de datos? que incluyen:
R, Pitón, apache, Bases de datos, Computación en la nube, D3, iPython y GitHub.
¿Por qué convertirse en un científico de datos?
Glassdoor clasificó a los científicos de datos entre los tres mejores trabajos en Estados Unidos desde 2016.4 A medida que las cantidades de datos se vuelven más accesibles, las grandes empresas tecnológicas ya no son las únicas que necesitan científicos de datos. La creciente demanda de profesionales de la ciencia de datos en todas las industrias, grandes y pequeñas, se ve desafiada por la escasez de candidatos calificados disponibles para ocupar los puestos vacantes.
La necesidad de científicos de datos no muestra signos de desaceleración en los próximos años. LinkedIn incluyó al científico de datos como uno de los trabajos más prometedores en 2021, junto con múltiples habilidades relacionadas con la ciencia de datos como las más demandadas por las empresas.
¿Dónde encajas en el Data Science?
Los datos están en todas partes y son expansivos. Una variedad de términos relacionados con la extracción, limpieza, análisis e interpretación de datos a menudo se usan indistintamente, pero en realidad pueden involucrar diferentes conjuntos de habilidades y complejidad de datos.
Científico de datos
Los científicos de datos examinan qué preguntas necesitan respuesta 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 científicos de datos para obtener, administrar y analizar grandes cantidades de datos no estructurados. Luego, los resultados se sintetizan y se comunican a las partes interesadas clave para impulsar la toma de decisiones estratégicas en la organización.
Habilidades necesarias: Habilidades de programación (SAS, R, Python), habilidades estadísticas y matemáticas, narración de historias y visualización de datos, Hadoop, SQL, Machine Learning
Analista de datos
Los analistas de datos cierran la brecha entre los científicos de datos y los analistas de negocios. Se les proporcionan las preguntas que necesitan respuesta de una organización y luego organizan y analizan los datos para encontrar resultados que se alineen con la estrategia comercial de alto nivel. Los analistas de datos son responsables de traducir el análisis técnico en elementos de acción cualitativos y comunicar de manera efectiva sus hallazgos a las diversas partes interesadas.
Habilidades necesarias: Habilidades de programación (SAS, R, Python), habilidades estadísticas y matemáticas, manejo de datos, visualización de datos
Ingeniero de datos
Los ingenieros de datos gestionan cantidades exponenciales de datos que cambian rápidamente. Se centran en el desarrollo, la implementación, la gestión y la optimización de canalizaciones e infraestructura de datos para transformar y transferir datos a científicos de datos para realizar consultas.
Habilidades necesarias: lenguajes de programación (Java, Scala), bases de datos NoSQL (MongoDB, Cassandra DB), Frameworks (Apache Hadoop).
Perspectivas de carrera de Data Science y oportunidades salariales
Los profesionales de la ciencia de datos son recompensados por su conjunto de habilidades altamente técnicas con salarios competitivos y excelentes oportunidades laborales en empresas grandes y pequeñas en la mayoría de las industrias. Con casi 6000 puestos vacantes listados en Glassdoor, los profesionales de la ciencia de datos con la experiencia y la educación adecuadas tienen la oportunidad de dejar su huella en algunas de las empresas más innovadoras del mundo.
Obtener habilidades especializadas dentro del campo de la ciencia de datos puede distinguir aún más a los científicos de datos. Por ejemplo, los expertos en aprendizaje automático utilizan habilidades de programación de alto nivel para crear algoritmos que recopilan datos continuamente y ajustan automáticamente su función para que sean más efectivos.
¿Dónde recibir formación de Data Science?
Puedes recibir formación especializada en Data Science en Universidades e Instituciones especializadas en dichas materias, ya sean nacionales o Internacionales.
La formación más demandada es el Master en Big Data, que aglutina todas las disciplinas y conocimientos prácticos necesarios para esta profesión.
