Por qué un Data Scientist es siempre bienvenido

Si hay un término que se ha estado escuchando mucho en el mundo profesional durante los últimos años es el Data Scientist. ¿En qué consiste exactamente la labor de este profesional? ¿Qué diferencia a un Data Scientist de un estadístico de datos?

El Data Scientist surge de la necesidad por parte de las compañías de procesar toda la información almacenada en los entornos Big Data. Las empresas necesitan de alguien que sea capaz de leer, interpretar y adaptar un gran volumen de información y saque provecho de la enorme cantidad de datos que se generan.

El objetivo de procesar de manera correcta toda esta ingente cantidad de información no es otro que poder presentar la información a las empresas para que éstas realicen análisis en base a los datos recogidos y puedan predecir tendencias y comportamientos, crear nuevos productos e incluso mejorar acciones de marketing.

¿Qué hace exactamente un Data Scientist?

Se podría decir que un Data Scientist es una evolución del analista de datos. Mientras que el analista de datos solo tenía que analizar los datos de una única fuente, un Data Scientist debe explorar y analizar datos de múltiples fuentes. Su tarea no basta con limitarse a recoger e informar sobre los datos, debe también examinarlos cuidadosamente desde muchos ángulos de forma que pueda extraer de ellos informaciones con cierta relevancia.

Lo primero de todo que el Data Scientist tiene que hacer es realizar un proceso de limpieza de la información procesada, esta es una de las fases más importantes. Es crucial que la información no contenga datos incongruentes, incompletos, o que no tengan nada que ver con el objetivo del análisis. Una vez que la información está lo suficientemente limpia, se empieza a trabajar en lo que se conoce como Análisis Exploratorio Estadístico. Esto consiste en conocer los datos, aprender cómo son, su comportamiento, sus medidas, distribuciones, etc. Esta fase es la que permite a un Data Scientist trabajar con datos de cualquier ámbito profesional sin poseer conocimientos específicos en la materia.

Una vez que ya se conoce toda la estructura interna del dato, se puede comenzar a realizar pruebas utilizando modelos predictivos e inteligencia de negocio, así como algoritmos que suelen englobar el campo de la estadística (regresiones, análisis factorial, algoritmos de clustering y clasificación, etc).Por último, los resultados se presentan de forma que sean entendibles para poder llevar a cabo las decisiones pertinentes o diseñar productos en base a esos resultados.

Un Data Scientist debe dominar las técnicas y herramientas de las matemáticas y la estadística, así como, las técnicas y herramientas software que se utilizan para el análisis y posterior procesamiento de los datos.

Y es que según la Harvard Business Review, los expertos en Big Data tendrán la profesión más atractiva del mundo. Además, y según las predicciones de McKinsey & Company, Inc., consultora estratégica global, la brecha entre demanda y oferta de puestos relacionados con la analítica de datos a gran escala será de 50% en el 2018 en países como Estados Unidos.

Comparte:

Escrito por

Equipo de redacción de Solo pienso en TIC, el blog de SIAG Consulting.

Deja un comentario