En Big Data

Los números no engañan (nunca mejor dicho) y el perfil del Data Scientist se ha convertido en uno de los perfiles profesionales que más demanda el mundo de la informática.

Tanto es así, que se pueden lanzar afirmaciones tan tajantes como que se trata de un tipo de profesional con plena empleabilidad, pudiendo concluir que el número de Científicos de Datos requeridos por las empresas es mucho mayor que los profesionales formados en la gestión del dato disponibles en el mercado.

¿Aún desconoces las características de un perfil tan prometedor? Te explicamos qué es un Data Scientist.

Qué es un Data Scientist

Data Scientist es un perfil profesional informático cuya actividad consiste en el despliegue y uso de las herramientas y conocimiento que le permitan captar y procesar todos los datos que genera o recibe una empresa.  

La principal función de un Científico de Datos consiste en dar forma a esa información para interpretarla y otorgarle valor que sea de utilidad en su relación con el resto de departamentos o de aplicación a los proyectos en los que participa.

Qué hace un Data Scientist, funciones

Es difícil concretar qué hace un Data Scientist, ya que no existe un único tipo de figura especializada en la gestión de la información dentro de la empresa.

Según las necesidades y capacidad de generar e interpretar los datos, los requisitos de su departamento exigirán distintos niveles de experiencia y especialización de sus perfiles Data Scientist.

En cualquier caso, y generalizando bastante, las fases que sigue un científico de datos suelen ser siempre las mismas y están bien definidas:

  1. Extracción de datos. Normalmente, los datos provienen de diversas fuentes y en cantidad muy variable. En esta fase, el científico de datos “exprime” las fuentes disponibles e intenta obtener la mayor cantidad de información de ellas.
  2. Limpieza de datos. Esta fase supone eliminar el ruido que se encuentra en la información, además de prepararla para su procesamiento (por ejemplo, transformando variables categóricas en numéricas, normalizando valores…).
  3. Procesamiento de datos. Este punto es el clave y supone el éxito o el fracaso del flujo. En él, el Data Scientist utiliza todas sus “armas” para extraer conclusiones de la información. Sus armas son modelos y relaciones estadísticas, análisis matemáticos, modelos predictivos o de clustering… El objetivo es poder interpretar los datos de la forma más adecuada, utilizándolos para dar previsiones futuras o buscando la relación entre las distintas variables.
  4. Visualización de resultados. Un Data Scientist debe ser bueno analizando, pero también exponiendo los resultados de su análisis para que otros menos conocedores de los aspectos técnicos puedan comprenderlos. Supone una representación gráfica de los resultados.

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¿Qué es la Ciencia de Datos?

Como ya hemos indicado, el Data Scientist es un perfil profesional experto en la Ciencia de Datos.

Aunque suene como muy moderno, el Data Sciencie está basado en algo tan intrínseco a nuestra sociedad como lo son las propias matemáticas.

Aun así, la Ciencia de Datos, tal y como la entendemos hoy en día, se vincula con otros conceptos muy contemporáneos, la mayoría relacionados con la informática.

Por darle una definición, Data Science o Ciencia de Datos es la disciplina basada en la aplicación de las matemáticas y la estadística como medio para analizar y descubrir señales procedentes de la información recopilada mediante medios informáticos.

Aunque ya se podría incluir en esta definición a cualquier “empleado que opera con datos”, el Data Science se relaciona con el profesional con capacidad de analizar grandes cantidades de datos, relacionándose con la aplicación de herramientas de gestión de bases de datos hasta con otras muy avanzadas como lo son el Big Data o el Machine Learning.

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Data Scientist en el mundo empresarial

El uso de la ciencia de datos en el mundo empresarial se vuelve esencial cuando nos encontramos en un entorno competitivo en el que el resto de las compañías de nuestro sector asumen los principios de la transformación digital.

Dicho esto, el Data Scientist es un perfil necesario para aquellos negocios que no quieren quedar rezagados o que buscan experimentar potentes impulsos gracias a la aplicación de la Ciencia de Datos.

Hacer uso de la información disponible no es, ni más ni menos, que la capacidad de saber aprovechar todos los estímulos que recibe la compañía para retroalimentarla a base de esa información que origina su relación con el contexto, tratando de sacarle partido para impulsar el desarrollo de la propia empresa.

Si cada vez más empresas contemplan la incorporación de una figura de este calibre es porque:

  • Les quita la venda de los ojos, permitiéndoles observar mejor el terreno en el que juega el negocio.
  • Les permite ver allá, explorando nuevas posibilidades o rutas que antes eran inimaginables.

La figura del Data Scientist en la empresa está enfocada principalmente a determinar las fuentes de datos de las que se alimentará la compañía para poder ejecutar sus funciones actuales y la operativa de los proyectos expuestos sobre la mesa.

Pero sus capacidades van más allá participando en eventos tan interesantes como el hallazgo de factores que pudieran estar provocando desviaciones no esperadas en la facturación hasta el descubrimiento de oportunidades que nunca fueron contempladas pero podrían acabar dirigiendo en nuevo devenir del negocio.

Estudios y conocimientos de un Científico de Datos

La especialización en la manipulación, gestión e interpretación del dato nos permite afirmar que se trata de un perfil eminentemente matemático y estadístico.

Por ello, se espera que un Data Scientist tenga formación en alguna ciencia formal relacionada precisamente con las matemáticas, la lógica o ciencia de la computación, siendo de valor que además cuente con algún tipo de especialización relacionada con Big Data, Machine Learning o algún tipo de estadística avanzada.

Otra exigencia para este profesional estaría relacionada, en la mayoría de los casos, con el uso de programas y lenguajes que le permitan manejar grandes cantidades de datos.

Desde aplicaciones como MySQL o MariaDB para gestionar bases de datos más o menos complejas, hasta conocimiento avanzado en lenguajes de programación relacionados con el Big Data como Python, R o Julia.

Entre sus soft skills, se espera que un Data Scientist tenga cierto conocimiento o experiencia en gestión de negocio.

Se trata de un pseudo-requisito que le será de gran utilidad a la hora de interpretar las distintas señales recibidas por la empresa y las conexiones que existen entre la operativa y propósitos del negocio.

Un Científico de Datos debería contar, además, con importantes dotes comunicativas, ya que una de sus funciones será la de gestionar y divulgar la información recopilada con sus equipos, quienes deberán ser capaces de exprimir el conocimiento obtenido.

Cuánto gana un Data Scientist

El sueldo de un Data Scientist o Científico de Datos va de los 24.000 a los 80.000€ en España, dependiendo de la responsabilidad y tareas del puesto y de la experiencia del profesional.

Si comparamos lo que gana un Científico de Datos con otros territorios: en EEUU y algunos países de Europa, el sueldo de un Data Scientist suele partir de los $40.000, pudiendo superar los $120.000 en algunos casos.

En Latinoamérica, el sueldo de un Data Scientist oscila entre los 18.000 y los 40.000 dólares, aunque variará al alza o a la baja según el costo de vida según cada territorio.

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