Cómo y por qué formarse como Especialista en Data Science

En este artículo trataremos de comprender el perfil de un Data Scientist. Veremos qué hace un científico de datos, qué conocimientos técnicos y habilidades debe desarrollar, y cuáles son los recursos formativos existentes en la actualidad para convertirse en uno.

Qué es Data Science

En nuestro artículo previo Qué es Data Science y su importancia en el futuro encontrarás un extenso detalle sobre la ciencia de datos.

Sin embargo, y a modo de introducción para este post, utilizaremos la siguiente definición de Ciencias de Datos:

Data Science es un campo interdisciplinario que utiliza modelos matemáticos, estadísticos y de aprendizaje automático para extraer conocimiento o información de conjuntos de datos, ya sea que estén estructurados o no estructurados, con el objeto de comprender y analizar fenómenos reales para desarrollar estrategias y soluciones que impulsen el rendimiento de nuestra empresa u organización.

Entonces, para expresarlo de manera sencilla, la ciencia de datos sirve para convertir datos internos o externos en un contenido de valor (información) para la toma de decisiones.

¿Verdad que parece algo sencillo? Pues no lo es tanto, porque nosotros, como todo el mundo, generamos información cada vez que consultamos internet, compramos en internet o consultamos nuestras redes sociales, pero esos datos son externos a la empresa y no tienen la misma estructura. También existe dataset con información pública generada por organismos, gubernamentales o privados, mediante censos o encuestas que nos pueden ser muy útiles y a los cuales necesitamos acceder.

La complejidad es determinar dónde están esos datos importantes para nosotros, luego obtenerlos, analizarlos y, finalmente, presentarlos convertidos en información valiosa.

Qué hace un Data Scientist

Entonces, con la definición dada, podemos inferir lo que hace un Científico de Datos.

En primer lugar, manipula conjuntos de datos internos o externos y, mediante su procesamiento y análisis, logra identificar tendencias y encontrar soluciones a los problemas del negocio. Para ello, debe ser competente en el procesamiento de datos, la estadística, la programación y el aprendizaje automático para hacer predicciones.

Además, un científico de datos tiene como misión fundamental asesorar a las empresas sobre la utilidad de los datos generados, diseñando y creando ideas innovadoras, desarrollando estrategias y soluciones que impulsen el rendimiento corporativo. Entonces, es el experto que realiza los análisis predictivos que ayudarán a tomar mejores decisiones.

Algunas veces un Data Scientist deberá desempeñar el papel de management dentro de un departamento de análisis de datos y por ello será el profesional encargado de establecer estrategias y apoyar la planificación de proyectos para la resolución de problemas.

Este rol lo mantendrá constantemente en contacto con las nuevas tendencias en la industria y le ayudará a hacer recomendaciones innovadoras a la empresa. Esta habilidad también le permitirá profundizar su conocimiento de los problemas y activos de la empresa. Con este conocimiento, puede colaborar en la creación de estrategias y planes útiles para generar crecimiento monetario.

Skills que debe tener un buen Data Scientist

Hard skills o habilidades técnicas

Estas son las habilidades más solicitadas en las descripciones de empleo para científicos de datos. Muchas de estas áreas se desarrollan en los cursos o capacitaciones de negocios formales.

  1. Probabilidad y Estadística. La Ciencia de Datos trata sobre el uso de procesos, algoritmos o sistemas para extraer conocimiento y tomar decisiones a partir de los datos. La probabilidad y los métodos estadísticos ayudan a hacer estimaciones para análisis posteriores.
  2. Programación. Las habilidades de programación para la Ciencia de Datos reúnen todas las habilidades necesarias para transformar los datos en bruto en conocimientos. Aunque no hay una regla específica sobre la selección del lenguaje de programación, SQL, Python y R son los más favorecidos.
  3. Exploración de datos. A menudo los datos que una empresa adquiere o recibe no están listos para ser modelados. La preparación de datos es el proceso de dejarlos listos para el análisis e incluye las tareas de descubrimiento, transformación y limpieza de datos.
  4. Gestión de bases de datos. La administración de bases de datos consiste en un grupo de programas que pueden editar, indexar y manipular la base de datos. El científico de datos debe ser capaz de definir, recuperar y administrar los datos de una base de datos y también de operar a nivel de registro.
  5. Visualización de datos. La Visualización de Datos es una de las habilidades esenciales porque no se trata solo de representar los resultados finales, sino también de entender y aprender de los datos. Histogramas, gráficos de barras, gráficos circulares, gráficos de dispersión, gráficos lineales, series de tiempo, mapas de calor, mapas geográficos, gráficos en 3-D, y una larga lista de visualizaciones se utilizan en ciencias de datos.
  6. Machine Learning. El Machine Learning es un subconjunto del ecosistema de la Ciencia de Datos que contribuye a la modelización de los datos y a la obtención de resultados. El aprendizaje automático para la ciencia de datos incluye algoritmos tales como: K-nearest Neighbors, Random Forest, Naive Bayes y Modelos de regresión.

Soft Skills o habilidades no técnicas

Estas habilidades no requieren la misma capacitación técnica o certificación formal, pero resultan igual de fundamentales a la hora de aplicar con rigor la ciencia de datos para resolver los problemas del negocio.

  1. Conocimiento del negocio. Los científicos de datos tienen una tarea doble: no solo tienen que saber sobre su propia área y cómo explorar los datos, sino que también deben conocer el negocio y el sector en el que trabajan para resolver los problemas actuales y considerar cómo pueden utilizar los datos para respaldar el crecimiento y el éxito en el futuro.
  2. Comunicación efectiva. Un profesional de las ciencias de datos debe poder presentar sus análisis y resultados a otros departamentos de su organización que no utilizan un lenguaje técnico. Por lo tanto, sin una comunicación eficaz, será difícil lograr una comunicación con éxito.
  3. Trabajo en equipo. Los grupos científicos no dependen de un único y brillante pensador para hacer avanzar el trabajo. La cohesión y el poder de colaboración de un equipo suelen ser más importantes que la inteligencia o la creatividad de cualquier miembro.
  4. Curiosidad intelectual. Sentir curiosidad por los problemas de la empresa le permitirá llegar a la solución de los mismos. Un científico exitoso nunca se conforma con “solo lo suficiente”, sino que sale en busca de respuestas.
  5. Pensamiento crítico. Para los científicos de datos es clave analizar los problemas con objetividad a la hora de lidiar con interpretaciones de datos antes de formar una opinión.
  6. Aprendizaje continuo. La ciencia de datos es un campo que está en constante evolución, por lo que hay que estar preparado para adoptar y aprender nuevas tecnologías.

Empresas que necesitan Data Scientists

Cada vez, un mayor número de organizaciones reconoce el valor de los datos como un activo estratégico e invierten en la construcción de infraestructura, recursos, talento y equipos para respaldar la innovación empresarial y crear diferenciadores que impulsarán la competencia y la productividad.

A continuación, describiremos algunos ejemplos:

  • Medicina. En el análisis de imágenes médicas se utilizan diferentes técnicas provenientes de Data Science. En entornos clínicos, la aplicación de estas técnicas mejora los sistemas de apoyo a la toma de decisiones mediante el análisis de grandes volúmenes de imágenes, ayudando a mejorar la precisión del diagnóstico y también reduciendo el tiempo y los costos necesarios.
  • Cuidado de la Salud. El cuidado de la salud está produciendo un enorme volumen de datos y la naturaleza de los mismos es heterogénea, y con gran cantidad de variables. Las fuentes de datos en salud pueden ser internas (generadas por la institución) o externas (registros nacionales, registros de financiadores, redes sociales, etc.). Esto, sumado a la velocidad a la que deben gestionarse convierten al campo de la salud en un desafío para el análisis inteligente de datos.
  • Biotecnología. Los científicos de datos de este espacio emergente se encargan de desarrollar plataformas de análisis genómico de alto rendimiento; identificar nuevos objetivos moleculares para el hallazgo de nuevos fármacos u optimizar los procedimientos de ensayos clínicos.
  • Industria eléctrica. La habilidad de predecir el consumo de energía a través del tiempo permite planificar la cantidad de energía que se debe generar, mejorando la eficiencia de los sistemas de producción y transporte de las empresas de suministro eléctrico y, por lo tanto, maximizando la rentabilidad.
  • Energías renovables. Las técnicas de ciencia de datos tienen muchas aplicaciones en el campo de energía renovable; particularmente se utilizan modelos de aprendizaje profundo para predecir condiciones ambientales o climatológicas que son importantes para la generación de energía, incluso con las nuevas dificultades de cambio climático.
  • Marketing y publicidad. Para las empresas, es esencial disponer de información sobre sus clientes o potenciales clientes: intereses, gustos, empleos, relaciones afectivas, sus patrones de comportamiento en red, etc. Actualmente, utilizando técnicas de data análisis y big data, esta información puede ser recolectada desde entornos de redes sociales para diseñar campañas publicitarias y promocionales verdaderamente rentables.
  • Telecomunicaciones. Una de las formas de mejorar el negocio de las telco pasa por maximizar la cartera de abonados y, por lo tanto, la disminución de las tasas de abandono. A partir de la opinión de los usuarios en encuestas masivas, y utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural para analizar sus comentarios, las empresas pueden determinar el nivel de satisfacción del cliente y con ello planificar acciones para mejorar las tasas de la retención.
  • Finanzas. Un ejemplo en este sector es la detección de fraudes en compras con tarjetas de créditos mediante data análisis, Big Data, minería de datos y machine learning. Con estas disciplinas se determinan las tendencias, patrones y comportamientos de los consumos de un cliente para detectar y prevenir actividades sospechosas en procesos de compras electrónicas. Un proceso similar se aplica a actividades crediticias, transacciones, juegos y apuestas online.
  • Ciberseguridad. La identificación de ciberamenazas se realiza a partir de los datos de acceso a los sistemas y recursos de red que provienen de logs con abrumadoras cantidades de datos recopilados en archivos históricos. De ellos, se extraen patrones de actividad que son utilizados como referencia, y cuando se detectan situaciones que no responden a un patrón predefinido se procede a dar alerta.
  • Capital Humano. Particularmente sobre este tema te invito a leer el artículo Data Science para optimizar los recursos de las personas en nuestro blog.

Cómo formarse para ser un Científico de Datos

A diferencia de profesiones más tradicionales, no es necesario tener una licenciatura técnica o un máster para convertirse en un científico de datos. Simplemente, se necesitan los conocimientos, las habilidades y la experiencia adecuada.

En la actualidad, se dispone de una amplia gama de opciones formativas:

  • Carreras de Grado y Posgrados en Data Science. Numerosas universidades ofrecen grados para formarse en Data Science. También en el mundo de los posgrados y másteres especializados en ciencia de datos existen una multitud de programas ofertados tanto por universidades públicas como por centros privados.
  • Cursos y Bootcamps de especialización en Ciencia de Datos. Un curso especializado en ciencia de datos o un bootcamp puede ser una forma ideal de adquirir o desarrollar los fundamentos de la ciencia de datos. Puedes encontrar cursos online en centros y universidades de todo el mundo.
  • Certificación en Data Science. Empresas como IBM o Google ofrecen certificaciones para acreditar tus conocimientos en Data Science,

Especialización en un sector o tecnología de Data Science

Luego de lograr una base sólida en tu formación, y como en cualquier industria, siempre es una buena idea especializarse en un área determinada. La especialidad puede ser en cualquiera de los campos en el que se aplica la ciencia de datos, tales como la inteligencia artificial, el big data, el marketing o el business intelligence.

Conclusiones

La ciencia de datos es reconocida cada vez más como la principal fuerza impulsora de la innovación, la economía y la educación de la próxima generación.

Empresas de todas las industrias lanzan acciones estratégicas para crecer en big data, IoT y computación en la nube, siguiendo la tendencia de transformación basada en productos de datos e innovación. Otros sectores comerciales tradicionales, como bancos, compañías de seguros, telecomunicaciones, el turismo y el comercio minorista también están invirtiendo en análisis de datos para transformar su productividad y ventaja competitiva.

Con la aceleración de la digitalización y el creciente interés de las empresas por los datos, los científicos de datos se proyectan como un perfil muy necesario en las compañías en los próximos años.

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