¿Qué es un científico de datos y qué hace? EAE

Los científicos de datos son una nueva estirpe de expertos en datos analíticos que poseen habilidades técnicas para resolver problemas complejos – y la curiosidad de explorar qué problemas necesitan resolverse. Un científico de datos es un profesional especializado en el análisis y interpretación de grandes cantidades de información para tomar decisiones estratégicas en el ámbito del marketing. No se requiere tener un título en un campo específico para convertirse en un científico de datos, pero puede hacerlo Curso de Ciencia de Datos para pulir tu profesión mucho más fácil. Las personas que tienen un título en estadística o ingeniería informática, pueden no saber todavía todo lo que necesita un científico de datos, pero ya tienen habilidades y conocimientos importantes para convertirse en un profesional en el campo. Para tomar decisiones más acertadas en una empresa, es necesario extraer información de los datos. Esto se logra estructurando, visualizando, analizando y haciendo predicciones acerca de posibles comportamientos del futuro del negocio.

  • Esto se debe a que el científico de datos, recopila datos del historial de pagos y puede ver si los clientes pagan las facturas a tiempo o no.
  • Desde hace algunos años la profesión de científico de datos o data scientist en inglés, figura entre los trabajos de alta calidad en México y el mundo.
  • Como resultado, no es de extrañar que el rol de científico de datos haya sido calificado como la “profesión más sexi del siglo XXI” por Harvard Business Review (enlace externo a IBM).
  • Los ingenieros se encargan de trabajar en el diseño y la construcción de la infraestructura que da soporte a los datos.

Los datos pueden estar incompletos, ser inexactos, incoherentes u obsoletos, lo que puede afectar a la fiabilidad y validez de los resultados del análisis y modelado de datos. Además, los datos pueden ser sensibles, confidenciales o regulados, lo que puede plantear riesgos de violaciones de datos, violaciones de la privacidad o problemas de cumplimiento. Además, los datos pueden ser sesgados, engañosos o dañinos, lo que puede plantear preocupaciones éticas sobre la equidad, la responsabilidad y la transparencia de las decisiones y acciones de la ciencia de datos. Por último, los datos pueden ser complejos, abstractos o técnicos, lo que puede crear brechas de comunicación o malentendidos entre los especialistas en ciencia de datos y otras partes interesadas. Para Serrajordia, uno de los mayores desafíos para el científico de datos es traducir su conocimiento técnico a otra persona en el negocio. “Es necesario tener empatía por el otro que no tiene los mismos conocimientos técnicos que tú.

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La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los profesionales de dicho campo. Los científicos de datos no son necesariamente los responsables directos de todos los procesos comprendidos en el ciclo de vida de la ciencia de datos. Por ejemplo, de los conductos de datos se suelen encargar los ingenieros de datos, pero los científicos de datos pueden emitir recomendaciones sobre qué tipos de datos son útiles o necesarios. Aunque los científicos de datos pueden crear modelos de machine learning, escalar ese tipo de iniciativas a un mayor nivel requiere más habilidades de ingeniería de software para optimizar un programa para que se ejecute más rápidamente. En consecuencia, es habitual que los científicos de datos colaboren con ingenieros de machine learning para escalar los modelos de machine learning. Su función principal es recolectar, procesar y analizar datos para identificar patrones, tendencias y comportamientos de los consumidores.

que hace un cientifico de datos

Esa extracción la hace con una combinación de técnicas de programación, métodos estadísticos, matemáticas aplicadas y conocimientos del negocio. Para lograr esto, un data scientist evalúa las distintas alternativas y elabora https://el-mexicano.com/cienciaytecnologia/curso-de-ciencia-de-datos-para-pulir-tu-profesion/2198980 una respuesta sobre el mejor curso de acción. Aquí se utiliza el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales y los motores de recomendación del machine learning.

Desafíos de los especialistas en ciencia de datos

Esto es todo lo que debes saber sobre qué hace un científico de datos y cómo puedes convertirte en uno. Finalmente, si quieres conseguir un empleo como científico de datos, es probable que debas responder a muchas preguntas técnicas. Esto te dará la confianza para ofrecer un buen rendimiento durante una entrevista. Además, puedes responder estas preguntas siempre con ejemplos realistas de lo que has aprendido durante tu formación académica, en tus prácticas o primeros trabajos. Incluso antes de buscar un trabajo de nivel de entrada para ganar experiencia, puedes hacer prácticas que te ayuden a enriquecer tu portfolio a la hora de presentarlo anteuna empresa que esté contratando. Obtén títulos y certificaciones que aseguren que tienes los conocimientos necesarios para abordar trabajos de ciencia de datos.

Es en este elemento de construcción de modelos donde la narración entra en juego. Sin embargo, contar una historia sin conectarlo a un resultado deseado, enfatizó, no la cortará. «La narración de historias analíticas, para la mayoría de las personas, no va a ser interesante, quieren saber por qué es importante», dijo. «Es crucial que comuniques la importancia y el valor de los modelos que estás construyendo». Esto sugiere que las mujeres enfrentan barreras de género que limitan sus carreras.

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Conecte con otros científicos de datos de su compañía o bien busque una comunidad en línea. Ellos le proveerán de información privilegiada sobre lo que hacen los científicos de datos – y dónde encontrará los mejores empleos. Harvard Business Review publicó un artículo en el que el economista y jefe del sector financiero de Google, Hal Varian, dice que la carrera más sexy es la de científico de datos. Hace tres décadas atrás, nadie pensó que los chicos y chicas que trabajaban con algoritmos y bases de datos serían considerados ‘sexys’. Pero la razón detrás de esta afirmación es que la carrera de Data Scientist tiene una serie de cualidades muy demandadas.

  • La Ciencia de Datos se encuentra en la intersección de diversas disciplinas, lo que la hace extremadamente versátil y aplicable en una amplia gama de industrias y sectores.
  • La salida que tiene actualmente por ser un nicho muy específico y el crecimiento exponencial que tendrá en los años siguientes, producto del crecimiento masivo de los datos.
  • Para cumplir con esta misión, el Analista de Datos debe usar herramientas como SQL o Excel, para importar y analizar datos de forma preliminar.
  • Actualmente las investigadoras en ciencias naturales en Colombia son autoras en aproximadamente el 30 % de las publicaciones científicas registradas en MinCiencias.

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