¿Qué hace un Data Scientist y cómo convertirte en uno?

En la era digital, los datos se han convertido en uno de los recursos más valiosos del mundo. Las empresas utilizan los datos para tomar decisiones informadas, impulsar la innovación y mantenerse competitivas. Aquí es donde entra en juego el papel de un científico de datos o más comúnmente llamado "Data Scientist". 

¿Qué es un Data Scientist?

En pocas palabras, un Data Scientist es principalmente responsable de analizar, interpretar y obtener información de conjuntos de datos grandes y complejos. 

Algunas responsabilidades de este cargo serían: 

• Utilizar varias herramientas y técnicas para analizar datos y encontrar patrones que puedan ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos. 
• Diseña y aplica modelos y algoritmos de aprendizaje automático para extraer información significativa de conjuntos de datos grandes y complejos.
• Analiza y interpreta datos para identificar patrones, tendencias y relaciones significativas.
• Trabaja en estrecha colaboración con equipos de ingeniería y tecnología para implementar soluciones de ciencia de datos y análisis.

Además de habilidades técnicas, los científicos de datos también necesitan tener excelentes habilidades de comunicación e interpersonales. Deben ser capaces de comunicar sus hallazgos a los interesados que pueden no tener antecedentes técnicos. Deben ser capaces de explicar conceptos complejos de manera simple y fácil de entender.

¿Qué herramientas maneja un Data Science?

• Lenguajes de programación como Python, R, SQL y Java.
• Herramientas de visualización de datos, como Tableau y Power BI.
• Frameworks de aprendizaje automático como TensorFlow y PyTorch.
• Bibliotecas de análisis de datos, como Pandas y Numpy.

¿Como convertirte en un Data Scientist?

Un Data Scientist puede provenir de diversos campos como ingeniería, matemáticas, informática y estadística. Requieren una sólida base en matemáticas y estadísticas, así como habilidades en lenguajes de programación como Python y R. Además, deben tener habilidades sólidas para resolver problemas y la capacidad de trabajar con conjuntos de datos grandes y complejos.

Al pensar en convertirte en Data Scientist, debes tener en cuenta tres cosas:

• Adquirir habilidades técnicas: es necesario tener un conocimiento sólido de estadísticas, programación, análisis de datos y aprendizaje automático. Se pueden tomar cursos en línea, asistir a talleres y adquirir certificaciones en estas áreas.
• Practicar en proyectos: es importante tener una experiencia práctica en el manejo de datos y la aplicación de modelos. Se pueden trabajar en proyectos personales, participar en hackathons y colaborar con otras personas para crear aplicaciones de análisis de datos.
• Tener una mente curiosa: el campo de la ciencia de datos es un campo en constante evolución, por lo que es importante estar siempre aprendiendo y actualizándose en las últimas tendencias y tecnologías. Es necesario tener una mente curiosa para explorar y descubrir nuevas formas de aplicar la ciencia de datos.

¿Por qué son importantes?

Con la creciente importancia de los datos en los negocios, el papel de un científico de datos es más importante que nunca. La información obtenida de los datos es fundamental para tomar decisiones informadas y mantenerse competitivo en el mercado. 

Los Data Scientist pueden ayudar a las organizaciones a obtener una ventaja competitiva al identificar nuevas oportunidades y áreas de crecimiento. También pueden ayudar a las empresas a mejorar sus procesos y optimizar sus operaciones.

Salario y oportunidades laborales

Los Data Scientist están en alta demanda en diversas industrias, incluyendo la atención médica, las finanzas, el comercio minorista y la tecnología. Pueden trabajar en diversos roles como analista de datos, ingeniero de datos, arquitecto de datos e ingeniero de aprendizaje automático. 

El campo de la ciencia de datos está en constante evolución, y los Data Scientist deben mantenerse actualizados con las últimas herramientas, técnicas y tendencias de la industria.

El salario de un profesional de Data Science varía según su experiencia, ubicación y empresa en la que trabaje. En Insights de Get on Board, vemos que el salario promedio de un Data Scientist junior en Latinoamérica es de aproximadamente 1400 USD, al mes de marzo de 2023. 

Las oportunidades laborales en Data Science son abundantes, y se espera que el campo siga creciendo a medida que las empresas y organizaciones buscan aprovechar al máximo sus datos.