Según el World Economic Forum, en su reporte de empleos emergentes del 2020, la ciencia de datos se ha mantenido en la cima de las profesiones más demandas, que crece a un ritmo de casi el 40% cada año.
En una búsqueda rápida en Linkedin aparecen más de 400 vacantes en México como científico de datos. El promedio de ingresos de un puesto como este sin experiencia, alcanza 30 mil pesos. Sin embargo, 90% de las empresas con vacantes dicen no encontrar al talento, al ser un perfil profesional muy nuevo.
Pero ¿qué es exactamente la ciencia de datos ? ¿qué hace un científico de datos? ¿qué tan fácil es aprender? ¿podrías tú convertirte en uno? Bueno, pues aquí te lo explico...
La ciencia de datos es el estudio que utiliza procesos, algoritmos y métodos científicos para obtener valor de los datos, es decir, entender de dónde proviene la información, qué representa y cómo puede utilizarse para la creación de estrategias multidimensionales.
Los científicos de datos desarrollan modelos para analizar datos en prospectiva y retrospectiva; exploran y preparan datos para su análisis, revelan tendencias y despliegan esos modelos en aplicaciones. El objetivo es convertir datos brutos en información, para que instituciones, gobiernos o empresas tomen mejores decisiones y creen productos y servicios necesarios y adecuados.
¿Cualquier profesionista podría convertirse en un Data Analyst?
La respuesta es sí, si tiene habilidades análiticas y conocimientos básicos de estadística, matemáticas, algoritmia y programación. Cabe destacar que existen diversas especializaciones de la ciencia de datos como: Machine Learning o inteligencia artificial (AI), por mencionar algunas.
El científico de datos no trabaja solo, cuenta con un equipo multidisciplinario, desde un analista, un arquitecto de información, desarrolladores y/o programadores especializados, y para que la Ciencia de datos resulte más precisa, deben estar inmersos el equipo los gerentes comerciales y gerentes de IT.
Analizar y utilizar la información tiene un proceso muy particular, de acuerdo con Oracle los pasos para la consolidación de ésta son:
Planificación: Definir un proyecto y sus posibles resultados.
Preparación: Desarrollo del entorno del trabajo, contar con las herramientas adecuadas y acceso a datos correctos.
Asimilación: Carga de datos en el entorno de trabajo.
Exploración: Análisis, exploración y visualización de datos.
Modelado: Construcción, capacitación, y validación de modelos para que funcionen según sea necesario.
Implementación: Implementación de modelos en producción.
¿Qué necesitas para convertirte en un científico de datos?
Si eres un estudiante, lo importante es buscar una institución que tenga dentro de sus programas los cursos que te permitan una interacción presencial con otros estudiantes o expertos, así aprenderás verdaderamente y entrarás a una comunidad.
Si eres ya un profesional, de preferencia debes tener antecedentes como analista de datos o estadística, así como la habilidad de resolver problemas, investigar datos de todo tipo y buscar cómo convertirla en información valiosa.
Existen opciones para estudiar la ciencia de datos, toma en cuenta que los programas académicos deben enseñar la parte técnica (lenguajes de programación, manejo de bases de datos, entre otros), y la práctica (trabajar en equipo, analizar información y utilizar los datos de forma correcta).
Director de Negocio en www.bedu.org
contacto: leon@bedu.org
