Qué es y qué hace un Data Scientist

¿Por qué es tan importante el perfil del Data Scientist?

Según el Informe de empleos emergentes de LinkedIn, el Data Scientist es la segunda profesión con más proyección de futuro.
Este perfil profesional ha despertado el interés de personas provenientes de múltiples ámbitos como marketing, economía, finanzas, investigación, tecnología, entre otros.

Sin embargo, como se trata de un rol aún emergente, es habitual preguntarse:

• ¿Qué es un Data Scientist?
• ¿Qué hace realmente un Data Scientist?

¡Vamos a resolverlas!

¿Qué es un Data Scientist?

Un Data Scientist (o Científico de Datos) es un profesional especializado en transformar grandes volúmenes de datos en conocimiento útil para la toma de decisiones estratégicas.

Este perfil nace como respuesta a una necesidad urgente: comprender y aprovechar la enorme cantidad de datos generados diariamente por Internet, aplicaciones, redes sociales, sensores y dispositivos inteligentes.

Hoy en día, la información que circula por Internet cada minuto alcanza millones de terabytes. Esta tendencia también se replica en el entorno empresarial e institucional. La explosión de datos obliga a las organizaciones a ser más eficientes y competitivas. Para ello, necesitan extraer valor de esa información, y aquí es donde entra en juego el Científico de Datos.

¿Dónde trabajan los Data Scientists?

Aunque solemos asociar esta profesión con grandes empresas como Google, Amazon o instituciones públicas como la Agencia Tributaria, los Data Scientists también trabajan en pymes, startups, universidades y administraciones locales.

No es necesario disponer de millones de datos para beneficiarse del análisis de información.

Cualquier organización, por pequeña que sea, genera datos útiles a través de su web, redes sociales o herramientas internas.

¿Qué hace un Data Scientist?

El trabajo de un Científico de Datos combina la estadística, la programación, la visión de negocio y la comunicación.

Su objetivo es convertir los datos en decisiones fundamentadas, y sus competencias clave son:

1. Analizar grandes volúmenes de datos

Recolecta, organiza y limpia datos estructurados y no estructurados para su posterior análisis.

2. Aplicar la tecnología disponible

Utiliza herramientas de software, lenguajes de programación y algoritmos avanzados para dar sentido a los datos.

3. Extraer información valiosa

Identifica patrones, tendencias y relaciones ocultas que permiten mejorar procesos y tomar decisiones más acertadas.

4. Proponer soluciones basadas en datos

Plantea mejoras, automatiza procesos y sugiere estrategias a partir del conocimiento extraído.

Las tres capacidades clave de un Data Scientist (según Bernard Marr)

El consultor tecnológico Bernard Marr, en un artículo de Forbes, destacó tres habilidades fundamentales para ejercer como Data Scientist:

1. Comprender los datos

Antes de aplicar modelos complejos, es necesario entender qué representan los datos. Esta comprensión requiere formación técnica, experiencia práctica y pensamiento analítico.

2. Comprender el problema a resolver

El Científico de Datos debe saber qué pregunta está intentando responder. Para ello, trabaja en dos fases:

• Fase descriptiva: analiza lo que ha sucedido (minería de datos).
• Fase predictiva: anticipa lo que podría suceder, usando técnicas como el bootstrap o el ensamble de modelos.

3. Comprender la tecnología disponible

Debe saber qué herramientas y recursos están disponibles para resolver los problemas en tiempo y forma, optimizando costes y eficiencia.

Cualidades personales de un Data Scientist

Además de conocimientos técnicos, el perfil del Data Scientist se completa con dos cualidades clave:

Curiosidad

La curiosidad impulsa a descubrir, plantear nuevas preguntas y buscar respuestas más allá de lo evidente.

Capacidad de comunicación

No basta con entender los datos: hay que saber explicarlos. El Data Scientist debe traducir el análisis en conclusiones claras para personas no técnicas, usando gráficos y narrativas comprensibles.

En Ciencia de Datos, tan importante es el mensaje como la forma en la que se comunica.

Conclusión: el Data Scientist, una profesión del presente (y del futuro)

El Data Scientist es un profesional estratégico en el siglo XXI. Combina lógica, tecnología y creatividad para resolver problemas reales a partir de los datos.

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