¿Qué es un Data Scientist?

¿Te has parado a pensar que vivimos en un mundo rodeado de datos?

Hoy en día encontramos en cualquier dispositivo electrónico miles de ellos, ya sea en los GPS, en las búsquedas en Internet, en las redes sociales, entre otros. Por ello, han surgido nuevas ocupaciones en el área científico-tecnológica que estudian el significado de estos. Una de las principales es la del experto en Data Science, es uno de los perfiles profesionales que más ha incrementado. En este post hablaremos de forma más detallada sobre ¿Qué es un Data Scientist?.

Definición de Data Scientist

Un Data Scientist es el profesional que se responsabiliza de analizar e interpretar la ciencia de los datos. A partir de identificar y recoger grandes bases de datos mediante herramientas y técnicas, los moldea y extrae información de los mismos, con la finalidad de encontrar patrones y crear modelos predictivos que ayuden a las organizaciones a identificar nuevas oportunidades y encontrar soluciones a posibles problemas. Google y Facebook son dos de las grandes empresas que entre sus profesionales destaca el Data Scientist, el cual se encarga de analizar la cantidad de datos que estas generan y realizar acciones como sugerir amigos en Facebook, el reconocimiento facial o saber en base a qué características pueden clasificar a sus clientes.

¿Qué competencias profesionales debe tener?

En cuanto a las habilidades que más destacan, podemos decir que el perfil de Data Scientist actualmente combina la gestión y el análisis de datos. Es importante tener la capacidad de trabajar con un gran volumen de ellos, dominar el sector de la informática y de las matemáticas; principalmente el análisis estadístico y el Machine Learning (aprendizaje automático).

¿Cuáles son las funciones de un Data Scientist?

Es el responsable de desarrollar toda la gestión de datos: recopilar, procesar, darles un valor y extraer resultados que sean de interés a la organización.

¿Qué procedimiento sigue un Data Scientist?

• El primer paso se basa en extraer los máximos datos posibles, sin tener en cuenta su volumen, Big Data o Small Data; ni tampoco la fuente, pueden ser adquiridos tanto de webs, de registros (logs), sensores, peticiones a APIs, formularios entre otros.
• Una vez recopilados los datos necesarios para realizar la investigación, se aplica un preprocesado, es decir, se seleccionan los datos que se consideran más útiles con diferentes técnicas y métodos como el saneamiento o la discreción de variables. A partir de esta fase, es cuando se procesan mediante diferentes modelos estadísticos como por ejemplo las pruebas de hipótesis, los modelos de regresión o los árboles de decisión.
• Puede ser, que en esta fase haya la necesidad de hacer de nuevo pruebas con los datos o nuevos test.
• Una vez hecho el análisis de todos los datos, para finalizar, se hace una visualización e interpretación de los resultados, es decir, se extraen aquellos datos más relevantes de la investigación y de esta selección, se obtienen las conclusiones de la investigación. La cual tiene como objetivo, tal como hemos comentado anteriormente, ayudar a que las organizaciones obtengan mejores resultados. Finalmente, se crean visualizaciones con softwares para mostrar los resultados de una manera más intuitiva.

Si te ha resultado interesante este artículo sobre qué es un Data Scientist, el profesional que a partir de trabajar con grandes bases de datos, encuentra soluciones para que tu empresa trabaje de una forma más eficiente. Conoce más sobre la demanda del Data Scientist con Juan Águila, director del Máster de Data Science.