Data Scientist, la profesión del futuro

En los últimos años, el sector del Big Data ha ganado una gran popularidad; especialmente, al ser un ámbito que cada vez requiere de más profesionales cualificados para el análisis de datos y el tratamiento de la información. Es una de las profesiones del futuro, si no lo es ya. Si quieres saber cómo ser Data Scientist y conocer más acerca de este perfil profesional, ¡sigue leyendo!

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El Big Data en la actualidad

Los datos son el recurso más abundante del planeta y, depende de cómo se mire, también uno de los más valiosos. Cuando hablamos de Big Data, hacemos referencia a la gestión y al tratamiento de cantidades enormes de datos, casi inimaginables, estructurados o no estructurados. Actualmente, es un ámbito en pleno auge, donde la investigación, la innovación y la tecnología son elementos muy presentes. Es una disciplina bastante compleja y que requiere de formación continuada, ya que los cambios en el ámbito de las Tecnologías de la Información (TIC) se producen cada poco tiempo.

Lo que hace que el Big Data sea tan importante es que los datos permiten identificar problemas de forma más rápida y proporcionan respuestas a los retos de empresas y organizaciones de todo tipo. Ayuda a las organizaciones a identificar nuevas oportunidades gracias a los datos, y permite que los procesos y operaciones se realicen con mayor inteligencia y eficiencia. Algunas ventajas del Big Data son las siguientes:

• Reducción de costes.
• Automatización de aplicaciones
• Permite analizar una gran cantidad de datos que no podrían procesarse de otro modo.
• Mejora la toma de decisiones.
• Mayor rapidez en la realización de operaciones y otros procesos.
• Permite crear nuevos productos y servicios que se adapten a las verdaderas necesidades de los consumidores.

Ser Data Scientist

Los Data Scientist o Científicos de Datos se encargan de recopilar, administrar, analizar e interpretar los datos, es decir, la información. Para ser Data Scientist hay que tener conocimientos relacionados con los negocios, Machine Learning y Deep Learning, matemáticas, estadística y tecnologías de la información. También se recomienda que se tengan conocimientos en programación y estadísticas con Python, un lenguaje de programación muy utilizado en este campo. De estos profesionales, se espera que tengan un perfil matemático y analítico; muy enfocado a lo digital, por lo que se recomienda que tengan conocimientos sobre bases de datos SQL o PL/SQL, de programación, administración de sistemas de almacenamiento, etcétera. Por lo general, los científicos de datos trabajan en equipo, utilizando todo tipo de herramientas de análisis e interpretación.

Estos profesionales proceden de campos de estudio diversos, cuya formación es, habitualmente, técnica (ingenieros, matemáticos, científicos, etcétera). También los hay que provienen de ciencias sociales, aunque en menor medida. Hasta hace escasos años, el análisis de datos no era una disciplina que se estudiase, por lo que muchos profesionales que llevan años dedicándose a ello han aprendido de forma autodidacta.

La profesión del científico de datos es una de las profesiones del futuro más prometedoras. Actualmente, es muy demandada por todo tipo de empresas; en especial, multinacionales o grandes empresas que tienen una gran cantidad de datos que gestionar. Cada vez hay más organizaciones que deciden contar con un profesional de este sector, ya que los datos se pueden transformar en información útil que utilizar en la toma de decisiones, que pueden marcar un antes y un después en el futuro de la empresa o del negocio. Además, es también una de las profesiones mejor pagadas. En España, el sueldo de un Data Scientist está por encima de los 30.000 euros anuales.

Conocimientos del Data Scientist

Machine Learning

Esta disciplina científica pertenece al ámbito de la Inteligencia Artificial, cuyo objetivo es crear sistemas que aprendan de forma autónoma. Las máquinas aprenden mediante algoritmos que revisan los datos y le otorgan la capacidad de predecir comportamientos futuros y detectar patrones de comportamiento. Además, los sistemas mejoran de forma autónoma con el paso del tiempo sin necesidad de que un humano intervenga.

Deep Learning

El Deep Learning, también conocido como aprendizaje en profundidad, es un subcampo perteneciente a las redes neuronales artificiales. Se genera cuando se acumulan grandes cantidades de capas de nodos en los sistemas de redes. El sistema informático es capaz de procesar dichas redes y predecir tendencias, fenómenos o circunstancias varias. Permite mejorar procesos sin la ayuda humana.

Lenguaje de programación

Los lenguajes de programación más utilizados en el ámbito del Big Data son el Python, SQL y R.

• Phyton es el lenguaje de programación más utilizado con diferencia. Su principal objetivo es la legibilidad del código, y se trata de un lenguaje multiparadigma, ya que contempla la orientación a objetos, programación imperativa y programación funcional.
• SQL es un lenguaje de programación de dominio específico. Está diseñado para administrar y recuperar información de sistemas de gestión de datos relacionales.
• R es un entorno de software libre y un lenguaje de programación con un enfoque al análisis estadístico. Ejecuta las instrucciones que le dan de forma directa, por lo que es un sistema planificado.