La necesidad de un Data Scientist en una empresa

 

Uno de los perfiles profesionales más atractivos de este siglo es el Científico de Datos o Data Scientist, el cual traduce los grandes volúmenes de información disponibles que provienen de todo tipo de fuentes de información masivas y las convierten en respuestas. 

 

El análisis de los datos a través del Big Data, permite convertirlos en información útil para facilitar la toma de decisiones en las empresas obteniendo ventajas competitivas con el fin de generar beneficios. Un papel muy importante a día de hoy en cualquier negocio. Por eso, el puesto de Data Scientist está tan demanandado y bien pagado. Cabe destacar la importancia de la formación para adquitir los conocimientos que se requieren para ello. Una buena opción es el Máster Data Science online (https://masterdatascience.online), especialización con la que se aprende a capturar, procesar, almacenar y analizar todo tipo de datos. 

 

 

Actualmente, el puesto de Data Scientist es una de las profesiones más demandas del presente y sobre todo del futuro. Además, se trata de uno de los perfiles más difíciles de encontrar en el mercado laboral español, siendo el que más se cotice durante los próximos años. Muchas empresas ya cuentan con un Data Scientist entre su plantilla.

 

Como ya hemos comentado, es unas de las figuras profesionales en auge pero, además, es difícil de encontrar porque debe tener muchas cualidades, y muy concretas. Pero empresas como Amazon, American Express, Caixabank, entre otras ya han apostado por este perfil. 

 

Aunque suene simple, se trata de un concepto que puede ayudar a mejorar el rendimiento y crecimiento de un negocio. Las empresas necesitan interpretar las cantidades de información que han acumulado para extraer conclusiones fundamentadas sobre el presente y su futuro. Puede ayudar a mejorar cualquier área de una empresa donde los datos relevantes estén disponibles.

 

No se trata de un concepto aplicable solo en el campo del marketing. De hecho, se puede usar la data para probar si las horas extras implementadas en la empresas han servido para que el negocio logre más cosas o para determinar el salario óptimo para pagar a los trabajadores. 

 

 

 

Un científico de datos debe conocer los fundamentos, no ser un matemático. La estadística y la probabilidad van muy ligadas a la capacidad de análisis de un científico de datos: axiomas y leyes de probabilidad, distribuciones, variables aleatorias, …También, tiene que manejar el álgebra lineal aplicado a Machine Learning sobre todo, pues se tiene que tener fundamentos sobre factorización, matrices, proyecciones y vectores.

 

Por otro lado, saber de algoritmos, pues es importante para optimizar la eficiencia computacional y la escalabilidad de los proyectos. Además de tener conocimientos sobre estructuras de datos, grafos, métodos estocásticos… También son necesarias nociones sobre derivadas, diferenciales, integrales y funciones vectoriales.

 

 

Dentro de Big Data y Machine Learning hay multitud de lenguajes, frameworks y herramientas pero por encima de todo ello, hay tres básicos que se deben conocer: En primer lugar, el SQL. La mayoría de los científicos lo usan para gestionar bases de datos relacionales gracias a la velocidad que contiene, el rendimiento y el bajo coste al poder ser ejecutado con escasos recursos. 

 

Por otro lado, el R, que durante años ha sido el lenguaje estadístico por excelencia. Es el lenguaje de los que se acercan a este sector desde ciencias matemáticas y otras ramas científicas.

 

Por último, el Python, el némesis de R. Ya es un 51% quienes lo utilizan debido a su sintaxis clara y fácil. Además, es un lenguaje que no tiene únicamente un enfoque estadístico, sino que puede ser utilizado para otros propósitos.

 

 

Esta es la verdadera habilidad que debe tener un científico de datos y por la que será más valioso. Es la más importante. El 80% del trabajo de un Data Scientist se basa en preparación de datos y visualización, así como exploración, limpieza, construcción de modelos y presentación de resultados.

 

 

Antes de especializarse, normalmente, un experto en Data Scientist tiene que haber cursado unos estudios universitarios de Informática, Matemáticas, Estadística o Dirección de empresas. A posteriori, realizar un postgrado o máster.

 

Realizando un máster, se aprende a ser capaces de utilizar programación estadística y aplicar un amplio rango de técnicas analíticas a los datos de manera práctica. Además, manejar herramientas para saber aplicar críticamente los procesos de creación y evaluación de modelos predictivos y de procesos de descubrimiento de información o el uso de los componentes de TI fundamentales. Estudiar siempre será una buena opción. 

 

 

La Universidad de Nebrija, una de las mejores universidades de España, ofrece a los interesados un máster online en Data Science líder en el sector.

 

La metodología online que se emplea en el máster esta enfocada al aprendizaje a través de la práctica (Learn by Doing) que además permite a cada alumno definir su ritmo de aprendizaje y gestionar el tiempo y el esfuerzo de los estudiantes. Esto ayuda a poder compaginar la vida profesional y personal del alumno.

 

El máster es totalmente práctico y técnico, orientado a aprender el know-how de las diferentes tareas a través del uso de herramientas, un temario completamente actualizado y una metodología online de lo más novedosa.