Un Data Scientist o científico de datos es el profesional que se dedica a recolectar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos para extraer la información relevante de ellos. Son personas que aplican sus conocimientos en matemáticas, estadística y programación para analizar e interpretar los datos de que disponen las empresas y sacar información valiosa de ellos. La inteligencia empresarial (BI) es un término general para la tecnología que permite la preparación, la minería, la gestión y la visualización de datos. Las herramientas y procesos de inteligencia empresarial permiten a los usuarios finales identificar información procesable a partir de datos en bruto, lo que facilita la toma de decisiones basadas en datos en organizaciones de distintos sectores.
También tenemos que hablar del concepto de Big Data, que refiere a volúmenes de datos increíblemente grandes y que debido a su tamaño necesitan ser organizados y depurados para su explotación, dependiendo de la utilidad que se les quiera dar. No parece tan relevante, pero sí pensamos que Google busca más y más clics, tiene sentido para su El curso de ciencia de datos que te prepara para un trabajo en la industria de TI científico de datos. De acuerdo con Camila Manera, “el 80% del trabajo del data scientist es la limpieza de los datos para tener datos de calidad, por eso, la arquitectura es fundamental. Si bien el término ciencia de datos puede parecer similar a la ingeniería de datos, entre ellos guardan algunas diferencias que vale la pena remarcar.
El salario de un científico de datos y demanda actual
Su objetivo con esta minería de datos también es mejorar procesos, productos y servicios de la compañía. Los científicos de datos también adquieren competencias de uso de plataformas de proceso de big data, como Apache Spark, el marco de trabajo de código abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL. Para crear modelos de machine learning, los científicos de datos suelen recurrir a distintos marcos de trabajo, como PyTorch, TensorFlow, MXNet y Spark MLib. La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los profesionales de dicho campo.
- Asimismo, la Oficina de Estadísticas Laborales de EEUU estima que entre el año 2019 y el 2029 los científicos de datos y las ocupaciones de ciencias matemáticas crecerán en un 31%.
- Es decir, puede convertirse en el punto de contacto entre sectores y por tanto necesita saber interactuar con todos ellos.
- Hoy más que nunca las empresas encuentran su ventaja competitiva en el uso que hacen de la información.
- Una cantidad de información tan grande, que exigirá la presencia de profesionales especializados en la gestión de estos datos, para colaborar con las empresas que verán en ellos una forma de crecimiento útil y rentable.
La tarea de un científico de datos no se limita solamente a la extracción de la información, sino a saber cómo valorarla. Es por eso que, entre las tareas comunes de un científico, además de la extracción de los datos, podemos destacar la limpieza de los mismos, el procesamiento a través de métodos estadísticos y el rediseño si fuera necesario. Ahora bien, el conocimiento que debe tener cualquier científico de datos es el del análisis de datos propiamente dicho. En primer lugar, un científico de datos debe ser alguien que tenga conocimientos sólidos de matemática y estadística para poder aplicar conceptos de álgebra lineal, cálculo y teoría de la probabilidad. La estadística resulta esencial para poder analizar correctamente los datos y a partir de ellos sacar inferencias.
Analista y Científico de Datos: sus principales funciones y diferencias
El data scientist combina las habilidades de programación con matemáticas y estadística y conocimiento de negocio. Todo ello se resume perfectamente en el diagrama de Venn que mostramos en la imagen que te invitamos a revisar nuevamente en el punto número 1. El científico de datos utiliza la programación para explicar al ordenador qué necesita y después la estadística para extraer el conocimiento de los datos procesados. Por otro lado, debe ser capaz de comunicar los resultados obtenidos a los departamentos pertinentes. Los datos son importantes para la toma de decisiones de las empresas, pero cuando estos datos llegan a una velocidad y con una dimensión inimaginable, el trabajo se complica. Arquitecto de Datos con más de 6 años de experiencia en el sector del Big Data.
Se dedica a buscar tendencias y patrones relevantes entre un gran grupo de datos y a analizarlos utilizando los diferentes lenguajes de programación. Luego, una vez que analizó lo extraído, realiza pronósticos, marca en qué áreas se puede mejorar y formula recomendaciones. Asimismo, puede que deba hacer uso del machine learning para mejorar la calidad de la información de una organización.
Dónde pueden trabajar los científicos de datos
Así, recibes una selección de los productos más relevantes y la tienda puede aumentar las ventas. El científico de datos automatiza muchos procesos de trabajo a través de la programación. Los egresados en la Maestría en Data Science están capacitados para perfiles profesionales como Científico de datos (Data Scientist), Analista de datos (Big Data Analyst) y Arquitecto de Big Data. Para cumplir con esta misión, el Analista de Datos debe usar herramientas como SQL o Excel, para importar y analizar datos de forma preliminar. También deberá usar programas de Business Intelligence como Microsoft Power BI, Qlik o Tableau.
- Concretamente, se suele pedir que disponga de comprensión y dominio teórico/práctico de algoritmos Machine Learning y Deep Learning, así como el manejo de bases de datos SQL.
- Para ello se valen de sus conocimientos en programación, matemáticas y estadística.
- Investigadores están explorando cómo los ciberdelincuentes podrían capturar y replicar los sonidos de la fricción de los dedos para acceder a información personal.
- Por eso, en este artículo te contamos qué es un científico de datos, cuál es la carrera de un científico de datos y cómo es un proceso real de data science.
- El término “Big Data” se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que superan la capacidad de las herramientas de procesamiento de datos tradicionales.
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. A partir de ahí, puede determinar si el cliente es un riesgo o no para el banco. Puede ser el encargado de evaluar el perfil de un nuevo cliente y ser resolutivo a la hora de ajustar el límite de la tarjeta de crédito de esa persona, por ejemplo. Además de hablar con profesionales expertos, puede investigar cómo otros profesionales ya han resuelto https://www.elbravo.mx/el-curso-de-ciencia-de-datos-que-te-prepara-para-un-trabajo-en-la-industria-de-ti/ el mismo problema y más que eso, necesita saber cómo adaptar y aplicar la solución a la empresa. Al interactuar con diferentes profesionales debe saber comunicarse, tanto para entender las particularidades de otros sectores, como para explicarles a otros especialistas cómo desarrolla las soluciones. Por ejemplo, imaginemos que un científico de datos trabaja en un hospital y está en un proyecto de reconocimiento de imágenes para que la identificación de un tumor se haga automáticamente.