¿Qué hace un Data Scientist?

La capacidad de un Data Scientist para transformar grandes volúmenes de de datos en información útil fomenta la toma de decisiones, la innovación, así como la eficiencia en las organizaciones donde se encuentra su puesto

Si estas interesado en el campo del análisis de datos, el Máster en Data Science en Madrid de la Universidad Europea te formará para que puedas hacer frente a los retos laborales.

Asimismo, puedes elegir otras opciones de estudio como es el curso de Experto Universitario en Data Science y el Experto en Big Data así como el Curso en Big data y Bussines Analytics en Tenerife

¿Qué es un Data Scientist?

El Data Scientist es un experto en Ciencia de Datos que aplica sus conocimientos de programación, matemáticas y estadística a los datos para recopilar, depurar y procesar la información relevante que contienen. Este profesional da sentido a los datos estructurados y desestructurados detectando patrones que aportan valor a las organizaciones y permiten predecir tendencias futuras utilizando en muchos casos el pensamiento computacional.

A diferencia del Data Analytics, el Data Scientist trabaja con datos no estructurados y utiliza técnicas de análisis más avanzadas que no solo le permiten proponer soluciones para problemas concretos sino también realizar predicciones a largo plazo, a menudo en escenarios nuevos y desconocidos. Este profesional otea el horizonte para identificar posibles tendencias y definir estrategias de cara al futuro.

Por ejemplo, un Data Analytics se encarga de estimar el impacto de las condiciones meteorológicas en el tráfico urbano en base a los datos históricos mientras que un Data Scientist prevé el impacto de los coches autónomos u otras tecnologías emergentes en el tráfico.

Habilidades de un Data Scientist

Estas son algunas de las habilidades necesarias en un data scientist.

Programación

• Debe aprender Python y otros lenguajes de programación para poder manipular datos y analizarlos posteriormente.

Estadística y matemáticas

• Comprender las técnicas estadísticas y los modelos matemáticos, así como la aplicación del pensamiento computacional.

Manejar base de datos

• Trabajar bases de datos SQL y NoSQL.

Visualización de datos

• Conocer lo que es Power BI y otras herramientas como Tableau o Matplotib para crear vistas de datos que faciliten su comprensión.

Machine learning

• Implementar algoritmos para la predicción y clasificación de forma automática.

Funciones del Data Scientist

• Las funciones del Data Scientist varían según la empresa u organismo para el que trabaje. No obstante, existen algunas tareas comunes a esta profesión:
• Extracción de datos. Los datos se pueden extraer de diferentes fuentes, desde la web y los móviles hasta las redes sociales, el Internet de las Cosas o la información que recopilan las propias empresas. El Data Scientist recopila todos esos datos para obtener la mayor cantidad posible de información.
• Limpieza de datos. Dentro del enorme cúmulo de datos que se recopilan de las diferentes fuentes, algunos tienen más valor que otros, según el objetivo que se persiga. El Data Scientist se encarga de depurar y eliminar todos los datos innecesarios eligiendo aquellos que pueden aportar valor y los prepara para su procesamiento.
• Procesamiento de datos. El Data Scientist también procesa los datos usando diferentes métodos estadísticos, análisis matemáticos, algoritmos de agrupamiento y métodos predictivos o prescriptivos. Luego debe interpretar los resultados para encontrar nexos ocultos entre variables, realizar previsiones de futuro o explicar fenómenos.
• Visualización de los datos. Entre las funciones del Data Scientist también se encuentra la de exponer sus resultados, generalmente en forma de gráficos, de manera que el resto de las personas puedan entenderlos y tomar las decisiones estratégicas necesarias en base a ellos.

Salario de un Data Scientist

El salario a percibir por un Data Science puede ser distinto según factores como la ubicación, experiencia, el sector o tamaño de la compañía o empresa. Según el portal de empleo de InfoJobs estos son los salarios aproximados en función de la experiencia del empleado.

• Nivel junior: 30.000 - 45.000€ al año.
• Nivel intermedio: 45.000 - 60.000€ al año.
• Nivel senior: 60.000 - 90.000€ al año.
• Nivel experto: 90.000 € al año en adelante.

Se trata de cifras aproximadas que pueden variar según la demanda del mercado, la formación académica del individuo, certificaciones y habilidades técnicas específicas como machine learning, deep learnig u otros programas.

Si estas interesado en el campo de la investigación, aprender sobre bases de datos y big data, la Universidad Europea cuenta con una gran variedad de postgrados como elMáster en Marketing Digital y Big Data donde adquirirás los conocimientos necesarios para dedicarte profesionalmente a la rama que más te guste.