¿Qué es un Data Scientist?

Un data scientist o en español un científico de datos es una persona que da sentido a los datos, vamos que en base a los datos obtenidos, estos los transforma en información que a simple vista no se puede deducir, a nivel general, un data scientist analiza grandes cantidades de datos para tomar decisiones empresariales.

Independientemente del sector o empresa que trabaje el data scientist, todo utilizan la tecnología para recopilar y analizar una gran cantidad de datos.

El resumen de que es un data scientist podríamos decir que es un científico de datos el cual utiliza dichos datos para la resolución de problemas y toma de decisiones. Lo mas normal es encontrar a los data scientists en el mundo empresarial, pero cada vez son mas las agencias gubernamentales y startups que están buscando este perfil para incorporarlos en sus departamentos.

¿Cuánto gana un Data Scientist?

El papel de un data scientist ha cambiado drásticamente a lo largo de los años, a medida que más empresas empiezan a reconocer la importancia de la ciencia de datos en los negocios. De hecho, según la lista de Glassdoor de los mejores trabajos de Estados Unidos en 2018, ¡el científico de datos ocupó el puesto número 2 en general!

Ahora bien para saber el salario de un Data Scientist, este dependerá de muchas variantes como:

• Tamaño de la empresa.
• Sector de la empresa.
• Funciones a realizar.
• Personal a cargo.
• País al que pertenezca la empresa, etc.

Por ejemplo:

• El salario de un Data Scientist en España es de 38.700,00€ Brutos anuales.
• Salario de un Data Scientist en Estados Unidos unos 70.000,00$ Dolares anuales.

¿Qué hay que estudiar para ser un Data Scientist?

Si estás dispuesto a tener un perfil idóneo para ser un data scientist lo primero que tienes que hacer es averiguar qué debes estudiar, pero aquí se puede abrir un amplio abanico ya que hay muchos tipos diferentes de científicos de datos y muchos tipos diferentes de titulaciones que te llevarán a ello. Es por ello que vamos a indicar de una manera aproximada los estudios a realizar:

Podemos empezar por una carrera que nos facilitará el acceso a un máster para poder trabajar como data scientist, en caso de no cursar ninguna carrera y querer hacer directamente el máster se podría realizando un examen de aprobación:

Titulaciones de ciencias de la información

Un buen punto de partida es mirar las distintas titulaciones disponibles. Estos son algunos de los campos más populares en los que se imparten carreras de ciencias de la información:

Estadística

Una licenciatura en estadística puede ser una buena base para una carrera en ciencia de datos. Sin embargo, si quieres trabajar en este campo a tiempo completo, te recomendaría obtener un máster o un doctorado en estadística, ya que la mayoría de las empresas requieren al menos esa formación para sus científicos de datos

Informática y programación

Un título de ciencias de la computación te dará una sólida formación en programación, que es crucial para trabajar como científico de datos, se deben conocer bien los programas como Python o R y ser capaces de codificar para manipular conjuntos de datos.

Y lo que es más importante, deben ser capaces de trabajar con grandes cantidades de datos que pueden ser no estructurados o semiestructurados (por ejemplo, archivos de texto). Esta programación se suele dar en los másteres presentados un poco mas abajo.

Administración de empresas

Muchas empresas prefieren candidatos con títulos de administración de empresas porque están familiarizados con la jerga y los conceptos relacionados con los procesos empresariales, pero lógicamente esta carrera no sería suficiente para poder llegar al puesto de data scientist, es por eso que te dejo un artículo con especializaciones en administración de empresas que te ayudará a ver todas las salidas.

Máster en Inteligencia de Negocios

Una alternativa podría ser Business Intelligence (BI) es un término amplio que se refiere a los procesos y herramientas utilizados para transformar los datos brutos en información significativa, informativa y procesable. BI es esencialmente un término paraguas, ya que abarca una amplia variedad de tecnologías y técnicas que se utilizan para extraer valor de los datos.

Máster en Big data

Big data es esencial para lograr este tipo de trabajo, es cualquier conjunto de datos cuyo tamaño (volumen) o tipo (variedad) desafía a los sistemas tradicionales de procesamiento de datos. Un ejemplo común es un conjunto de datos demasiado grande para que quepa en un ordenador (por ejemplo, un terabyte (TB) o más). Otros ejemplos son las bases de datos muy grandes con millones o decenas de millones de registros (por ejemplo, los archivos de registro de los servidores web), y los conjuntos de datos con estructuras complejas y no tabulares (por ejemplo, las redes de sensores).

Máster en Business Analytics

El análisis estadístico utiliza las matemáticas para determinar las relaciones entre las variables. Por ejemplo, puede querer saber si existe una correlación entre la edad y el nivel de ingresos de sus clientes. Un análisis estadístico te ayudará a determinar si hay una correlación entre los dos factores mediante el uso de análisis de regresión o modelos de regresión logística como los que se encuentran en SAS Enterprise Miner o Rattle.

Funciones de un Data Scientist

Los científicos de datos deben tener una excelente capacidad de análisis, así como buenas habilidades de comunicación. Su trabajo consiste en transformar grandes cantidades de datos en información que pueda ser utilizada por los responsables para determinar cual es la mejor opción empresarial.

Las principales funciones de un científico de datos son:

• Recogida de datos:
  • La primera función de un científico de datos es recoger datos de diferentes fuentes que ayuden a tomar decisiones basadas en la información. Esto incluye la recopilación de datos de encuestas, entrevistas, sitios web y otras fuentes como guías telefónicas, etc.
• Análisis de datos:
  • La segunda función de un científico de datos es analizar los datos recogidos utilizando herramientas estadísticas como el análisis de regresión, el análisis de agrupación, etc. Esto ayuda a hacer predicciones sobre eventos futuros basadas en experiencias o patrones pasados.
• Visualización de datos:
  • La tercera función de un científico de datos, después de analizar e interpretar los resultados, es visualizarlos para que puedan ser fácilmente entendidos por otros y por ellos mismos.
• Aprendizaje automático:
  • creación de algoritmos que puedan aprender de los datos sin ser programados explícitamente; también conocido como análisis predictivo.

• Si quieres mas información sobre todo este punto te dejo un enlace.

A estas funciones elementales del data sciencie podemos añadir:

• Comunicación y colaboración: trabajar con otras personas de la empresa para comunicar los resultados.
• Encontrar formas de visualizar conjuntos de datos complejos;
• Construir modelos predictivos que puedan ayudar a las empresas a predecir acontecimientos futuros.
• Utilizar algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de texto no estructurado, como correos electrónicos o publicaciones en redes sociales.

¿Qué es el Data Sciencie?

La ciencia de los datos es un campo que se centra en la extracción de conocimientos e ideas a partir de los datos. Es interdisciplinar que se basa en:

• Técnicas de estadística.
• Análisis de datos.
• Aprendizaje automático.
• Inteligencia artificial.

La ciencia de los datos también se refiere al conjunto de conocimientos que captan los científicos de datos. Este campo es una combinación de la informática, la estadística y la analítica, además utiliza una variedad de herramientas y técnicas que incluyen lenguajes de programación, algoritmos, métodos de aprendizaje automático, bases de datos y herramientas de visualización para extraer conocimientos de conjuntos de datos.