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¿Qué es un Data Scientist?

El Data Scientist o científico de datos (en español) se encarga de extraer y analizar enormes volúmenes de datos procedentes de múltiples fuentes para transformarlos en información de valor.

El científico o la científica de datos desarrolla sistemas analíticos complejos a partir de algoritmos matemáticos basados en machine learning y programación estadística para definir patrones que ayuden a las organizaciones a tomar decisiones estratégicas.

A través de diferentes herramientas de Big Data, el Data Scientist puede predecir el precio de una vivienda, el riesgo de contraer una enfermedad o los gustos de un comprador.

Así pues, se trata de un perfil profesional muy solicitado por empresas de diferentes sectores. Especialmente, aquellas empresas relacionadas con motores de búsqueda, servicios financieros y comercio electrónico.
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Funciones de un Data Scientist

  • Extraer datos independientemente de la fuente y el volumen. 
  • Limpiar datos y eliminar aquello que interfiere en el objetivo de análisis. 
  • Preparar los datos para el posterior procesamiento. 
  • Procesar los datos empleando diferentes métodos estadísticos. 
  • Desarrollar algoritmos de clasificación, modelización o predicción. 
  • Realizar simulaciones para probar la eficacia del diseño de datos. 
  • Visualizar los resultados mediante representaciones gráficas. 
  • Crear sistemas de aprendizaje automático
  • Implementar algoritmos ajustados a los requerimientos del problema.
  • Identificar patrones y detectar tendencias que ayuden a tomar decisiones.
  • Predecir el futuro a partir de patrones del pasado.
  • Realizar análisis para fines específicos. 

Perfil profesional de un Data Scientist

Intereses

Las personas que trabajan como científico de datos suelen tener los siguientes intereses:

  • Analizar volúmenes de datos de diferentes fuentes. 
  • Transformar los datos en información de valor. 
  • Predecir el comportamiento de los datos. 
  • Tener un campo de actuación amplio y diverso. 
  • Resolver problemas y necesidades en empresas de cualquier sector.

Competencias

Algunas de las competencias técnicas recomendables para ejercer como Data Scientist son:

  • Conocimientos matemáticos, informáticos y estadísticos. 
  • Dominio de los lenguajes de programación como Python o R. 
  • Manejo de las técnicas de minería de datos (data mining).
  • Conocimientos avanzados en machine learning. 
  • Habilidades en técnicas y herramientas de visualización de datos. 
  • Uso de bases de datos relacionales.
  • Dominio del lenguaje SQL. 

Asimismo, es conveniente que estos profesionales tengan las siguientes competencias transversales:

  • Análisis numérico.
  • Análisis y resolución de problemas.
  • Visión estratégica.
  • Aprendizaje permanente. 
  • Trabajo en equipo. 
  • Expresión oral y escrita.
  • Pensamiento crítico. 

Rasgos de personalidad

Los aspectos de personalidad que caracterizan a este perfil profesional son:

  • Iniciativa.
  • Pragmatismo. 
  • Proactividad.
  • Flexibilidad. 
  • Objetividad.
  • Meticulosidad.
  • Responsabilidad.
  • Curiosidad.
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Estudios para ser Data Scientist

A continuación se relacionan algunos de los estudios que permiten ejercer esta profesión. Hay que tener en cuenta que, dependiendo del ámbito de especialización, es posible que se tenga que complementar la formación con otros cursos más específicos del sector. La formación continua es un aspecto clave para la mejora profesional.
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