Data Scientist

La ciencia de datos es la evolución de lo que hasta ahora hemos conocido como analista de datos, se diferencia de este último que en lugar de analizar una única fuente de datos el Data Scientist tiene como objetivo analizar y explorar multiples fuentes, a menudo muy complejas y con gran volumen de datos (Big Data). Una vez analizadas estas diversas fuentes debe de ser capaz de tomar decisiones y para ello debe de tener una gran visión de negocio y conocimiento de la empresa.

Pasos para ser un buen Data Scientist

Los científicos de datos son valorados  ya que pueden predecir el éxito de un producto, el comportamiento del cliente y analizar las tendencias del mercado en cuestión. Entre las características que tiene que tener un profesional si se quiere especializar cabe destacar:

  • Conocimiento de herramientas informáticas y lenguajes de programación como R, phyton, Hadoop o Sql.
  • Habilidades avanzadas en informática, matemáticas/estadística.
  • Capacidad para trabajar con datos no estructurados.
  • Dominio de la comunicación escrita y oral, gran capacidad analítica y visión de negocio.

El ciclo de un científico de datos comienza con la captura de los datos, la mayoría de ellos no estructurados, para poder ser analizados y antes de poder ser útiles necesitan que estos datos sean transformados en datos estructurados, una vez que están preparados comienza lo verdaderamente complicado, procesarlos.

Podríamos distinguir entre dos tipos de Data Scientist, los científicos de modelado y los científicos de decisiones, el primero observa las métricas y utiliza las herramientas para el anáisis de los datos y el segundo que se encarga de establecer las relaciones causales con las estadísticas y la toma de decisiones.