Científico de Datos: Qué es y Cómo serlo este 2024 (Guía Paso a paso)

¿Qué es un científico de datos?

Un científico de datos es un profesional que extrae información y conocimientos significativos de conjuntos de datos grandes y complejos. Aplican su experiencia en matemáticas, estadística y programación para analizar datos, identificar patrones y tomar decisiones basadas en datos. 

Los científicos de datos tienen la capacidad de transformar datos brutos en información valiosa que las organizaciones pueden aprovechar para la planificación estratégica, la innovación y la resolución de problemas.

¿Qué hace un data scientist? Funciones

Ahora bien, en cuanto a las funciones de los científicos de datos, suelen ser diversos debidos a que se llevan a cabo en función de la industria u organización en la que trabajen. Dentro de las cosas que deberían hacer se encuentran:

Exploración y preparación de datos 

Los científicos de datos comienzan por comprender los datos disponibles y su calidad. Exploran y visualizan los datos, identifican los valores que faltan, los valores atípicos y las anomalías, y limpian los datos para garantizar su integridad para hacer el análisis adecuado después.

Análisis y modelización de datos

Utilizando técnicas estadísticas, los científicos de datos analizan los datos para identificar tendencias, patrones y correlaciones. Desarrollan modelos predictivos y algoritmos, aprovechando el aprendizaje automático y las técnicas de modelado estadístico para hacer predicciones precisas y descubrir información valiosa.

Aprendizaje automático y desarrollo de algoritmos

De igual manera, los científicos de datos diseñan e implementan algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas complejos. Seleccionan los algoritmos adecuados, entrenan modelos utilizando datos históricos y ajustan los modelos para lograr un rendimiento óptimo.

Visualización y comunicación de datos 

Los científicos de datos son expertos en presentar datos complejos de una manera visualmente atractiva y comprensible. Para esto, crean visualizaciones e informes convincentes que comunican eficazmente los conocimientos a las partes interesadas, lo que permite una toma de decisiones informada.

Aplicación de conocimientos especializados

Por otro lado, los profesionales de esta área aplican su conocimiento de industrias o dominios específicos para obtener conocimientos más profundos de los datos. Comprender los matices y desafíos de una industria en particular les ayuda a identificar patrones relevantes y hacer predicciones más precisas.

Colaboración y comunicación interfuncional

Dentro de sus labores, trabajan en estrecha colaboración con las partes interesadas, incluidos los analistas de negocios, ejecutivos y equipos de TI. Colaboran para comprender los objetivos empresariales, traducirlos en requisitos de datos y garantizar la alineación de las soluciones analíticas con los objetivos de la organización.

Aprendizaje continuo y adaptabilidad

El campo de la ciencia de datos está en constante evolución, con nuevas técnicas, herramientas y tecnologías que surgen regularmente. Los científicos de datos deben mantenerse actualizados con los últimos avances, aprender continuamente nuevas habilidades y adaptarse a las tendencias cambiantes de la industria.

Habilidades para trabajar en data science

Si estás considerando ser parte de los profesionales en esta rama, es fundamental que comprendas algunas habilidades que se requieren para asegurar el éxito. Por supuesto, a medida que estudies y te prepares, podrás adquirirlas todas y hacer el mejor trabajo posible. 

Lenguajes de programación

El dominio de los lenguajes de programación es crucial para los científicos de datos. Python y R son los lenguajes más utilizados en este campo. Python ofrece un rico ecosistema de bibliotecas como NumPy, Pandas y Scikit-learn, mientras que R proporciona amplias capacidades estadísticas y paquetes de visualización.

Estadística y Matemáticas

Por otra parte, los científicos de datos deben  poseer una base sólida en estadística y matemáticas. El conocimiento de la probabilidad, la prueba de hipótesis, el análisis de regresión y el modelado estadístico permite descubrir patrones, hacer predicciones precisas y sacar conclusiones significativas de los datos.

Aprendizaje automático

La comprensión de los algoritmos y técnicas de aprendizaje automático es esencial para los científicos de datos. Deben estar familiarizados con varios algoritmos como la regresión lineal, los árboles de decisión, los bosques aleatorios, las máquinas de vectores de soporte y las redes neuronales. 

Herramientas como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn son ampliamente utilizadas para implementar modelos de aprendizaje automático.

Manipulación de datos 

Los científicos de datos necesitan limpiar y transformar los datos en bruto en un formato adecuado para el análisis. El dominio de herramientas de manipulación de datos como SQL, Excel y lenguajes de scripting les permiten extraer, filtrar y manipular datos de manera eficiente.

Visualización de datos

Dentro de las habilidades necesarias es preciso que sean capaces de presentar los datos visualmente, lo que permite a las partes interesadas comprender fácilmente las ideas. Herramientas como Tableau, Power BI y Matplotlib ayudan a crear visualizaciones atractivas, cuadros de mando interactivos e informes para comunicar ideas complejas de manera efectiva.

Tecnologías de Big Data 

Con el crecimiento exponencial de los datos, la familiaridad con las tecnologías de big data se vuelve esencial. Apache Hadoop, Apache Spark y los marcos de computación distribuida permiten a los científicos de datos procesar y analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente.

Conocimiento del sector 

Es preciso comprender que estos profesionales se benefician de tener conocimiento de dominio específico de la industria. Comprender los matices y los retos de un sector concreto les ayuda a formular las preguntas adecuadas, identificar las variables relevantes y extraer información significativa de los datos.

¿Qué herramientas usa un data scientist?

Para que los procesos sean más simples y exactos, los científicos de datos usan diferentes herramientas que los ayudan a obtener mejor información y asegurarse de su precisión. Algunas de las más empleadas son:

Cuadernos Jupyter

Los cuadernos Jupyter proporcionan un entorno interactivo para la exploración, el análisis y la documentación de datos. Permiten a los científicos de datos escribir y ejecutar código, visualizar datos y compartir su trabajo con otros.

Bibliotecas Python

En cuanto a Python, ofrece una amplia gama de bibliotecas específicas para la ciencia de datos. NumPy y Pandas se utilizan para la manipulación y el análisis de datos, Scikit-learn para el aprendizaje automático, y Matplotlib y Seaborn para la visualización de datos.

R y RStudio

R es un potente lenguaje para el análisis estadístico y la visualización de datos. Por su parte, RStudio es un entorno de desarrollo integrado (IDE) que proporciona una interfaz fácil de usar para escribir, ejecutar y visualizar código R.

SQL

El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es esencial para consultar y manipular datos almacenados en bases de datos relacionales. El dominio de SQL permite a los científicos de datos extraer, transformar y analizar datos de manera eficiente.

Apache Spark

En cuanto a Apache Spark, es un marco de procesamiento de big data rápido y escalable. Los científicos de datos utilizan Spark para realizar tareas de procesamiento de datos distribuidos, aprendizaje automático  y procesamiento de gráficos en grandes conjuntos de datos.

Tableau

Tableau es una popular herramienta de visualización de datos que permite a los científicos de datos crear cuadros de mando interactivos, informes y visualizaciones sin necesidad de codificación extensa.

Git y GitHub

Git es un sistema de control de versiones que permite a los científicos de datos gestionar y ejecutar un seguimiento de los cambios en su código y colaborar con otros. Mientras que GitHub, una plataforma web, permite compartir código y colaborar entre científicos de datos.

¿Cómo puedes convertirte en un científico de datos? Paso a paso 

Convertirse en un científico de datos requiere una combinación de habilidades técnicas, conocimiento del dominio y pasión por trabajar con datos, tal como lo hemos mencionado antes. Para ello, deberías seguir estos pasos:

Construir una base sólida

Lo principal es dedicarte a una formación académica. Con una licenciatura en un campo cuantitativo como matemáticas, estadística, informática o ingeniería es un gran punto de partida. Proporciona una bbase sólida en matemáticas, programación y habilidades para resolver problemas.

También es preciso que te dediques a familiarizarte con lenguajes de programación de uso común en la ciencia de datos, como Python y R. Esto te ayudará a tener una buena base sobre las herramientas que te ayudarán a desempeñar un buen trabajo.

Adquirir habilidades técnicas

Es preciso aprender a trabajar con datos de forma eficaz. Familiarízate con herramientas como SQL para la consulta y manipulación de bases de datos. Adquirir destreza en bibliotecas como Pandas y NumPy en Python para la manipulación y análisis de datos.

También es preciso comprender los fundamentos de los algoritmos y técnicas de aprendizaje automático. Aprender a implementar y evaluar modelos utilizando librerías como Scikit-learn y TensorFlow es importante.

Por otro lado, adquirir habilidades en la visualización de datos para comunicar eficazmente ideas. Aprende a manejar herramientas como Matplotlib, Seaborn y Tableau para crear visualizaciones convincentes y cuadros de mando interactivos.

Adquirir experiencia práctica

Trabajar en proyectos personales de ciencia de datos para aplicar tus habilidades y construir una cartera es fundamental. Elige proyectos que se alineen con tus intereses y muestren tus habilidades en manipulación, análisis y modelado de datos.

Es recomendable participar en competiciones de Kaggle, que proporcionan conjuntos de datos y desafíos del mundo real. Esto te permite practicar tus habilidades, aprender de los demás y obtener exposición a diferentes dominios de problemas.

Además, busca prácticas u oportunidades de trabajo autónomo para adquirir experiencia práctica en un entorno profesional. Esto te ayudará a comprender las prácticas del sector, a trabajar en proyectos reales y a generar una red de contactos.

Aprendizaje continuo y trabajo en red

La ciencia de datos es un campo que evoluciona rápidamente. Mantente al día de las últimas herramientas, técnicas y tendencias del sector. Sigue a científicos de datos influyentes, lee artículos de investigación y únete a comunidades en línea relevantes.

Trabajar en red y colaborar Participe en la comunidad de la ciencia de datos, es preciso, asegúrate de asistir a conferencias, reuniones y seminarios web para ponerte en contacto con profesionales del sector. 

Educación avanzada 

Considera la posibilidad de obtener un título de maestría en ciencia de datos o un campo relacionado. Los títulos avanzados proporcionan un conocimiento profundo, la exposición a la investigación de vanguardia y el acceso a las conexiones de la industria.

Elige un ámbito o sector en el que especializarte, como las finanzas, la sanidad o el comercio electrónico. Adquirir conocimientos específicos de un sector mejora tu capacidad para resolver los retos que plantean los datos específicos de ese sector.

Búsqueda de empleo y desarrollo profesional

Ahora bien, busca oportunidades de trabajo en ciencia de datos que se ajusten a tus habilidades e intereses. Aprovecha los portales de empleo en línea, las redes profesionales y las plataformas específicas de la ciencia de datos como LinkedIn, Kaggle y GitHub.

La ciencia de datos es un campo que requiere un aprendizaje continuo. Mantente al día de las nuevas herramientas, técnicas y prácticas del sector. Considera la posibilidad de obtener certificaciones como Certified Data Scientist (CDS) o Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate para mejorar tus credenciales.

A medida que adquieras experiencia, busca oportunidades de crecimiento profesional dentro de las organizaciones o considera la transición a roles más especializados, como el liderazgo o la investigación en ciencia de datos.

¿Qué salidas tiene ciencia de datos?

Una vez culminas tus estudios en ciencia de datos, es momento de tomar una decisión sobre el sector en donde desempeñarás tus conocimientos. Como profesional, tienes diferentes salidas profesionales a las que puedes optar, tal como: 

• Analista de datos: serás el encargado de identificar tendencias y patrones dentro de diferentes bases de datos. 
• Científico de datos: eres el encargo de aplicar diferentes modelos matemáticos y estadísticos complejos dentro de los análisis de datos. 
• Jefe de proyecto o analista de sistemas de información de inteligencia de negocio. 
• Desarrollador de soluciones basadas en Inteligencia Artificial: usarás la Prompts IA basados en el curso de IA generativa para encontrar e implementar soluciones útiles en un negocio o proyecto. 
• Arquitecto de datos: es el encargado de diseñar soluciones software para el manejo y estructuración eficiente de los datos. 
• Gestor de proyectos de Bussiness Intelligence: se trata del máximo responsable de un proyecto o empresa que se encuentra dentro del sector de la ciencia de datos. 
• Consultor de datos: tienes la labor de liderar, gestionar y tomar decisiones estratégicas dentro de una empresa. 

¿Dónde trabaja un científico de datos?

• Como científico de datos puedes asumir varios roles en diferentes industrias, todo depende del lugar donde prefieras especializarte, puedes trabajar en:
• Finanzas: en la industria financiera, los científicos de datos analizan las tendencias del mercado, desarrollan modelos de riesgo y optimizan las estrategias de inversión para impulsar la rentabilidad. 
• Atención médica: en la atención médica se centran en analizar datos de pacientes, desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades y mejorar los resultados de los pacientes a través de intervenciones basadas en datos. 
• Comercio electrónico: dentro del comercio electrónico aprovechan los datos de los clientes para personalizar recomendaciones, optimizar las estrategias de precios y mejorar la satisfacción y retención del cliente.
• Marketing: los científicos de datos en marketing analizan el comportamiento del consumidor, segmentan a los clientes y desarrollan modelos predictivos para optimizar las campañas de marketing y mejorar la orientación al cliente. 
• Fabricación: siendo parte de la fabricación, los científicos de datos analizan los datos de los sensores de los equipos, desarrollan modelos de mantenimiento predictivo y optimizan los procesos de producción para aumentar la eficiencia.

¿Cuánto gana un científico de datos?

Es normal tener la duda de las ganancias que se pueden obtener una vez te certificas como científico de datos. Si hablamos de España, en ciudades como Madrid y Barcelona, puedes tener salarios de entre 30.000 euros en un puesto Junior hasta 90.000 euros teniendo una posición Senior. 

Por otro lado, si hablamos de especialistas en países como Estados Unidos,  los salarios pueden posicionarse en $113.396 para quienes ocupan un puesto Junior, mientras que la posición Senior puede tener salarios de hasta $142.258.

Ahora bien, tus conocimientos y especialización tienen mucha influencia en el puesto que encuentres y, por ende, las ganancias obtenidas. Si estudias el  Máster en Ciencia de Datos Online  de EBIS, tienes buenas posibilidades considerando que es una escuela líder en nuevas tecnologías. 

Certificándote en su máster en Data Science e inteligencia artificial generativa puedes acceder a muy buenos puestos de trabajo gracias a los conocimientos especializados que adquieres. 

Conclusión

Las carreras especializadas en tecnología se han convertido en la mejor alternativa para acceder a buenos puestos de trabajo y asegurar un buen futuro al tener un trabajo altamente demandado. Sin embargo, debes tener en cuenta que como científico de datos es esencial que tengas vocación e interés por el aprendizaje de la carrera. 

Se trata de una especialización que requiere de muchas habilidades para ofrecer buenos resultados en cada trabajo. Una buena recomendación es completar un máster o curso especializado antes de comenzar de lleno en una licenciatura, de ese modo, puedes asegurarte de que es la profesión que deseas desempeñar.