Qué es y qué hace un Data Scientist

Según el último Informe de empleos emergentes de LinkedIn el Data Scientist es la 2ª profesión emergente con más proyección de futuro.

El Data Scientist es uno de los empleos con mayor potencial de crecimiento que ha logrado captar el interés de perfiles profesionales provenientes de infinidad de ámbitos laborales: marketinianos, economistas, analistas financieros, investigadores, etc.

Sin embargo, al tratarse de un rol laboral en plena eclosión es inevitable que surjan dudas más que razonables en torno a esta profesión ¿Qué es un Data Scientist? ¿Qué hace un Data Scientist? 

¡Vamos a resolverlas!

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

¿Qué es un Data Scientist?

Para resolver esta pregunta debemos dar respuesta antes a otra cuestión ¿Por qué surge esta profesión y qué necesidad resuelve?

El uso de Internet a escala global ha dado lugar a una explosión de datos que aumenta de forma exponencial cada día. Un buen punto de partida para encontrar respuestas es saber qué sucede en Internet en un solo minuto.

Como puedes ver…

¡La cantidad de información que se genera a escala global es enorme!

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La información que circula en Internet por minuto alcanza millones de terabytes por segundo.

Este ritmo vertiginoso de creación de información digital también se está produciendo dentro del ámbito institucional y empresarial.

Mantener la competitividad y potenciar la eficiencia de las organizaciones pasa por extraer conocimiento del torrente de información que se genera cada día tanto a nivel interno como externo.

Esto es imprescindible para sobrevivir en el mercado ultracompetitivo de las próximas décadas.

De ahí surge la necesidad de transformar todos estos datos en conocimiento, un proceso requiere del análisis de datos y de las habilidades que aporta un perfil profesional especializado como el de Data Scientist.

Los Data Scientist, también conocidos como Científicos de Datos, abarcan un amplio conjunto de competencias profesionales pero todos ellos tienen unos conocimientos y formación similares que luego abordaremos.

Trabajan tanto para el sector privado como para el público y no solo en grandes multinacionales como Google, Amazon o en instituciones macro como la Agencia Tributaria o la Seguridad Social. También están presentes en organizaciones de tamaño medio.

No es imprescindible disponer de un volumen de datos ingente como el que pueda generar una multinacional para explotar el potencial de la información que se genera en una organización.

En la actualidad la mayoría de las empresas disponen de una web que les genera un tráfico de información que puede ser analizado por un Data Scientist.

Cualquier empresa, sin importar el tamaño, genera datos de forma continua y constante que pueden ser analizados para convertir la información en conocimiento.

¿Qué hace un Data Scientist?

El Data Scientist o Científico de Datos hoy es uno de los profesionales más demandados.

Pero ¿por qué?

Competencias profesionales del Científico de Datos

Porque ante este incesante caudal de información cuenta con 4 competencias profesionales fundamentales:

• Analiza grandes volúmenes de datos.
• Conoce y aplica la tecnología disponible para comprenderlos.
• Extrae la información valiosa que hay en ellos.
• Aporta soluciones para la mejora sustancial de los procesos.

El Data Science es una disciplina que resuelve una de las necesidades clave de las organizaciones del siglo XXI: basar la toma de decisiones en datos objetivos con el mínimo margen de error.

El Data Scientist o Científico de Datos es un especialista en análisis de macrodatos y su objetivo principal es poner al servicio de las organizaciones la información valiosa que reside en los datos.

Los datos son su materia prima y su habilidad está en definir indicadores fiables que ayuden en la toma de decisiones y contribuyan a plantear medidas correctoras en las organizaciones.

Pero, ¿a qué se dedica exactamente un Data Scientist? ¿cuál es su cometido?

Según expuso el afamado consultor tecnológico y conferenciante Bernard Marr en la revista Forbes, las 3 capacidades clave que debe desarrollar un Data Scientist son:

1. Comprender los datos.

Entender qué son y qué representan esos grandes conjuntos de datos es su principal capacidad.

Ni la mejor tecnología ni los algoritmos más avanzados servirán de nada si a priori no se comprenden los datos que van a ser analizados.

Esta habilidad se entrena con la práctica, pero como punto de partida, requiere de una formación específica.

Es posible que en ocasiones puedan hallarse soluciones simples y obvias, pero la mayoría de las veces serán complejas, porque los problemas a los que se enfrenta un Data Scientist son casi siempre nuevos.

Por ello, la comprensión de los datos exige conocimiento técnico y pensamiento creativo a partes iguales.

2. Comprender el problema a resolver.

Comprender el problema a resolver supone dar respuesta a la siguiente cuestión: ¿Qué conocimiento se puede extraer de los datos disponibles?

Para dar respuesta el Data Scientist debe desarrollar su labor en 2 fases:

• Fase 1. Obtener un modelo de descripción de datos > para ello debe valerse del método estadístico adecuado que le permita extraer conocimiento de los datos (minería de datos).
• Fase 2. Predecir el comportamiento de los datos > un problema que deberá solucionar aplicando técnicas basadas en el “bootstrap” y en el “ensamble de modelos”.

3. Comprender la tecnología disponible.

Conocer la tecnología disponible y saber cómo utilizarla para resolver problemas implica contar con:

• Los recursos y la infraestructura adecuadas.
• Dar soluciones en tiempo y forma.

Si los recursos disponibles son costosos o no permiten analizar la información tal y como se necesita, la solución llegará con demora y los costes para la organización pueden suponer un grave problema.

Cualidades personales del Científico de Datos

Además de estas 3 capacidades clave de las que nos hablaba Bernard Marr, todo profesional que quiera desarrollar su carrera como Data Scientist debe contar con 2 cualidades:

Curiosidad

La curiosidad ha conducido al ser humano hacia el progreso.

El Data Scientist debe mostrar curiosidad por los datos, lo que le motivará a estudiarlos y a analizarlos para realizar nuevos descubrimientos.

La mente de un profesional del análisis de datos debe estar movida por la curiosidad no por la convicción de dar los hechos por sentados.

Capacidad de comunicar el conocimiento

El Data Scientist debe ser un buen comunicador ya que debe hacer comprensibles sus conclusiones al resto del equipo.

En la Ciencia de Datos también se cumple la premisa de que tan importante es el mensaje que transmite el emisor como el mensaje que decodifica el receptor.

Por ello, no solo deberá interpretar los datos y extraer conclusiones, sino también, saber comunicarlas de forma clara y concisa y apoyar sus argumentaciones en formatos que garanticen una mejor comprensión, como los gráficos.

En el próximo post abordaremos más cuestiones como:

• ¿Cómo se llega a ser un Data Scientist?
• ¿Qué formación y conocimientos hacen falta?
• Y… la pregunta del millón ¿Cuánto cobra de media un Data Scientist?