Cómo ser un científico de datos: formación, habilidades y claves para destacar

¿Por qué ser científico de datos?

Descubre más sobre la profesión más sexy del siglo XXI según la revista Harvard Business Review.

En el anterior post despejamos las dudas más habituales sobre qué es y que hace un Data Scientist.

Ahora te contamos cómo ser un científico de datos: desde la formación necesaria hasta las habilidades que debes desarrollar.

¿Cómo se ser un Data Scientist?

¿Conoces la Ley de Moore? Esta hipótesis formulada por el cofundador de Intel, Gordon Earl Moore, predijo en la década de los 60 que:

La velocidad de procesamiento informático se duplicaría cada 2 años.
La capacidad de procesamiento lo haría cada 18 meses.
Y la cantidad de información digital se mutiplicaría por 10 cada 5 años.

Estos vaticinios, además de cumplirse, se han superado.

Hoy el volumen de datos aumenta a un ritmo más acelerado que la capacidad para procesarlos.

«En el 2019 más cinco mil millones de usuarios y consumidores interactúan con los datos cada día. En 2025, ese número será de seis mil millones. Cada persona conectada tendrá al menos una interacción con datos cada 18 segundos.»

¿Qué hace un científico de datos?

En plena era del 5G y con el auge del big data, el científico de datos tiene una función simple y compleja a la vez: Descubrir y transmitir el valor oculto en los datos.

El Director de Ingeniería de Datos de Slack, Josh Wills, plantea una curiosa definición sobre el rol del Científico de Datos, como «la persona que sabe más de estadística que cualquier programador y que a la vez sabe más de programación que cualquier estadístico».

Diferencias entre un científico de datos y un estadístico

El desempeño del Data Scientist puede prestarse a confusión con el de un Estadístico.

Aunque ambos profesionales se dedican a analizar, resolver problemas e interpretar grandes bases de datos, la gran diferencia es que el Científico de Datos debe desempeñar 4 roles complementarios:

Desarrollador de datos

Aplica la tecnología disponible para dar la mejor solución al problema, selecciona las infraestructuras, los recursos y programa los algoritmos que darán solución al problema.

Investigador de datos

Selecciona la mejor metodología para resolver un problema concreto con los datos disponibles.

Creativo de datos

Su objetivo es hallar soluciones creativas para analizar conjuntos de datos, plantear nuevas hipótesis de trabajo y métodos innovadores para afrontar problemas nunca imaginados hasta el momento.

Empresario

Debe extraer rendimiento y un valor añadido de los datos suponga una ventaja frente a sus competidores.

“Encontrar patrones es muy fácil en un entorno con abundancia de datos y, de hecho, eso es justamente lo que hacen los apostantes mediocres. La clave está en saber decidir si esos patrones son ruido o señal”. Nate Silver (estadístico y escritor estadounidense).

¿Qué formación y conocimientos necesitas para ser un científico de datos?

Como base común, el desempeño como Data Scientist requiere de un sólido conocimiento en Estadística Aplicada y un conjunto de conocimientos específicos divididos en áreas.

Destacamos los siguientes:

Matemáticas y programación

Machine Learning
Modelado estadístico
Diseño experimental
Inferencia Bayesiana
Árboles de decisión
Aprendizaje automático
Optimización de datos

Programación y bases de datos

Ciencia informática
Dominio de lenguaje y packages de R
Bases de datos SQL y NoSQL
Álgebra relacional
Bases de datos paralelas
Procesamiento de consultas paralelas

Comunicación y visualización

Habilidades story telling
Representación visual de alta calidad
Dominio de R packages como ggplot2
Capacidad para trasladar la información que reside en los datos en decisiones y acciones
Herramientas de visualización gráfica

Habilidades prácticas para ser un científico de datos

Para ejercer como Científico de Datos es necesario estar capacitado en habilidades analíticas, en el manejo de software, en estrategias de comunicPara ejercer con solvencia esta profesión necesitas:

Sólidas capacidades analíticas
Dominio de software especializado
Habilidades de comunicación efectiva
Conocimiento de nuevas metodologías y aplicaciones

Tu misión:

✅ Realizar análisis fiables
✅ Prever y resolver dificultades
✅ Elegir herramientas avanzadas
✅ Extraer el máximo valor de los resultados

Una buena estrategia para saber elegir la formación que necesitas para trabajar como Data Scientist es conocer la opinión de otros profesionales como tú sobre su experiencia formativa y conocer los problemas que han podido resolver en su desempeño profesional.