El científico de datos en la empresa es responsable de descubrir información a partir de los datos accesibles a la empresa.

Los datos pueden provenir de diversas fuentes, con frecuencia, en cantidades masivas y formato diverso, desde estructurados a no estructurados.

El objetivo del científico de datos es ayudar a dar forma o satisfacer las necesidades y objetivos específicos de la compañía en el plano operativo o comercial.

Las empresas dependen de forma creciente en el análisis de datos para impulsar la toma de decisiones y confían en la automatización y el aprendizaje automático como componentes centrales de sus estrategias IT.

El papel del científico de datos se está volviendo cada vez más importante.

Qué es un científico de datos

El principal objetivo de un científico de datos en una empresa es organizar y analizar, a menudo, grandes cantidades de datos, utilizando un software diseñado específicamente para la tarea.

El enfoque dado por el científico de datos al análisis de datos depende de su industria y de las necesidades específicas del negocio o departamento para el que trabaja.

Los resultados finales del análisis de un científico de datos deben ser lo suficientemente fáciles de entender para todas las partes interesadas, especialmente aquellos que trabajan fuera del departamento IT.

Rol del científico de datos

Antes de que un científico de datos pueda encontrar significado en datos estructurados o no estructurados, los responsables de la empresa y los gerentes de departamento deben comunicar lo que están buscando.

Como tal, un científico de datos debe tener suficiente experiencia en el dominio del negocio para traducir las metas de la compañía o del departamento en productos basados en datos.

Estos productos son del tipo de algoritmos de predicción, análisis de detección de patrones, algoritmos de optimización y similares.

Responsabilidades del científico de datos

La responsabilidad principal de un científico de datos es el análisis de datos, un proceso que comienza con la recopilación de datos y finaliza, en el ámbito de los negocios, con las decisiones estratégicas comerciales tomadas sobre la base de los resultados finales del análisis.

Los datos que analizan los científicos de datos provienen de varias fuentes, y a menudo en gran cantidad. Aquí nace el origen del término big data.

Los datos que componen el Big Data son de dos tipos: datos estructurados y datos no estructurados.

Los datos estructurados están organizados, generalmente por categorías que facilitan que una computadora clasifique, lea y organice automáticamente.

Esto incluye los datos recopilados por los servicios, productos y dispositivos electrónicos, pero rara vez datos recopilados a partir de interacciones humanas, a excepción de las encuestas.

Los datos de tráfico del sitio web, las encuestas, las cifras de ventas, las cuentas bancarias o las coordenadas GPS recopiladas desde un teléfono inteligente son formas estructuradas de datos.

Los datos no estructurados son la forma de Big Data de más rápido crecimiento, es más probable que provengan de la interacción humana: reseñas de clientes, correos electrónicos, vídeos, publicaciones en redes sociales, etc.

Normalmente, esta información es más difícil de clasificar y tecnológicamente menos eficiente de administrar.

Debido a que los datos no estructurados son de origen variopinto y sin un formato en particular pueden requerir una gran inversión para su administración.

Las empresas suelen confiar en las palabras clave para dar sentido a los datos no estructurados, y así, extraer datos relevantes mediante términos de búsqueda.

Sectores estratégicos para el científico de datos

Cada industria tiene su propio perfil de big data para que lo analice un científico de datos.

Estos son algunos de los sectores que incorporan científicos de datos de forma creciente junto con las funciones a las que el científico de datos debe aportar solución.

Negocio: actualmente, los datos dan forma a la estrategia de negocios para casi todas las empresas, pero las empresas necesitan científicos de datos para dar sentido a la información.

El análisis de datos de negocio puede informar sobre la eficiencia, inventario, errores de producción, lealtad del cliente y mucho más.

Estos datos resultan fundamentales en el análisis de la situación de un negocio.

Comercio electrónico: Los sitios web recopilan datos de compra, demográficos y psicográficos sobre una gran cantidad de clientes y usuarios.

La comprensión de estos datos puede resultar determinante para una empresa en la toma de decisiones estratégicas, tácticas u operativas.

Los científicos de datos ayudan a las empresas de comercio electrónico a mejorar el servicio al cliente, encontrar tendencias y desarrollar servicios o productos.

Finanzas: en la industria financiera, los datos sobre cuentas, transacciones de crédito y débito, y, datos financieros similares son vitales para el funcionamiento del negocio.

Los científicos de datos en este campo, además de la información de negocio, debe velar por la seguridad de los datos y el cumplimiento de las diferentes normativas.

Otras preocupaciones importantes van desde la detección de fraudes al establecimiento dinámico de precios.

Gobierno: el big data ayuda a los gobiernos a tomar decisiones, apoyar a los gobernantes y monitorizar la satisfacción de la población en general.

Al igual que el sector financiero, la seguridad y el cumplimiento de las normativas son una preocupación primordial para los científicos de datos.

Ciencia: los científicos siempre han manejado datos, pero ahora la tecnología les permite recopilar, compartir y analizar mejor los datos resultantes de sus experimentos.

Los científicos de datos pueden ser de gran ayuda en este proceso.

Redes sociales: los datos de las redes sociales ayudan a focalizar la publicidad sobre un objetivo,  mejorar la satisfacción del cliente, conocer las tendencias según la ubicación y mejorar características y servicios.

El análisis continuo de los datos provenientes de publicaciones, tuits, blogs y otras redes sociales puede ayudar a las empresas a mejorar constantemente sus servicios.

Cuidado de la salud: los registros médicos electrónicos son ahora el estándar para las instalaciones de atención médica en muchos países, lo que requiere dedicación al big data, a la seguridad y al cumplimiento de las normativas.

Aquí, los científicos de datos pueden ayudar a mejorar los servicios sanitarios y descubrir tendencias que de otro modo podrían pasar desapercibidas.

Telecomunicaciones: todos los productos electrónicos tienen el potencial de recopilar datos, y,  todos esos datos deben almacenarse, administrarse, mantenerse y analizarse.

Los científicos de datos ayudan a las empresas a eliminar los errores, mejorar los productos y mantener contentos a los clientes ofreciéndoles las funciones que necesitan.

Otros: no existe una industria que sea inmune al big data, y emergerán empleos en otras áreas de nicho, como la política, los servicios públicos, los electrodomésticos inteligentes…

Habilidades del científico de datos

Los científicos de datos deben poseer una combinación de habilidades diversas que van desde la formación académica y profesional a la propia persona y su capacidad de interacción.

Programación: se considera una habilidad fundamental en un científico de datos.

La programación informática mejora las habilidades estadísticas y ayuda a solucionar el análisis de los grandes conjuntos de datos. Además te proporciona la posibilidad de crear tus propias herramientas.

Análisis cuantitativo: el análisis cuantitativo es una técnica que busca comprender el comportamiento mediante el uso de modelos matemáticos y estadísticos, la medición y la investigación.

El objetivo de los analistas cuantitativos es representar una realidad dada en términos de un valor numérico.

El conocimiento del análisis cuantitativo mejorará tu capacidad para ejecutar análisis experimentales, escalar tu estrategia de datos e implementar el aprendizaje automático.

Intuición del producto: entender los productos es fundamental para realizar el análisis cuantitativo que convenga.

También te ayudará a predecir el comportamiento del sistema, establecer métricas y mejorar las habilidades de depuración.

Comprensión del negocio: un gran científico de datos debe saber relacionar el procesamiento de datos y la creación de modelos con la pertinencia y relevancia para el negocio.

Debe entender la estructura y los matices de los datos y crear modelos que representen valor para el negocio mediante la identificación de las mejores prácticas, tendencias y oportunidades, y, la ayuda en la toma de decisiones.

Comunicación: Posiblemente una de las habilidades más importantes en todas las industrias.

Unas buenas habilidades de comunicación te ayudarán a aprovechar todas las habilidades anteriormente enumeradas.

Trabajo en equipo: al igual que la comunicación, el trabajo en equipo es vital para una carrera exitosa en la ciencias de datos.

Requiere ser desinteresado, atender a los comentarios y compartir tus conocimientos con tu equipo.

Llévate esto

Los datos están en todas partes. Se están produciendo en grandes cantidades a través de lo que hacen las personas, estén donde estén. No sorprende, entonces, que el mercado del análisis de datos crezca de forma exponencial.

Un buen científico de datos es más que un matemático, estadístico o programador de algoritmos, aunque estas habilidades son obviamente centrales para su rol.

Y la ciencia de los datos es más que un simple cálculo numérico: es la aplicación de varias habilidades para resolver problemas particulares en una industria.

Hay cuatro áreas de habilidades básicas en la que un aspirante a científico de datos debe centrarse:

• Estadística: tanto la teoría subyacente como la aplicación en el mundo real.
• Programación: dominar lenguajes como Python o R, así como SQL
• Las mejores prácticas en la ingeniería de datos: recuperación de datos, limpieza de datos, exploración y visualización de datos y modelado estadístico o predictivo
• Empresa: entender la relación entre el crecimiento del negocio y los datos
• Comunicación: tanto con el equipo de trabajo como en la presentación de resultados