¿Qué es un científico de datos?

Quiénes son, qué hacen y por qué usted desea ser uno de ellos

Los científicos de datos son una nueva estirpe de expertos en datos analíticos que poseen habilidades técnicas para resolver problemas complejos – y la curiosidad de explorar qué problemas necesitan resolverse.

Son parte matemáticos, parte científicos en computación y parte observadores de tendencias. Y como abarcan los mundos de los negocios y de TI, son muy buscados y bien pagados. ¿Quién no desearía ser uno de ellos?

Son también un signo de los tiempos. Los científicos de datos no estaban en muchos radares hace una década, pero su repentina popularidad refleja la forma en que las empresas conciben ahora el big data. Esa masa de información carente de estructura e inmanejable ya no puede ser ignorada y olvidada. Es una mina de oro virtual que ayuda a incrementar los ingresos – en tanto haya alguien que cave y desentierre insights de negocios que nadie pensó en buscar antes. Bienvenido sea el científico de datos.

¿De dónde vienen?

Muchos científicos de datos iniciaron sus carreras como estadísticos o analistas de datos. Pero conforme el big data (y las tecnologías de almacenaje y procesamiento del big data como Hadoop) comenzaron a crecer y evolucionar, esos roles también evolucionaron. Los datos no son más sólo una idea de último momento de la que TI debe encargarse. Es información clave que requiere análisis, curiosidad creativa y un don para traducir ideas de alta tecnología en nuevas formas de generar utilidades.

El rol del científico de datos tiene también orígenes académicos. Hace algunos años, las universidades comenzaron a reconocer que los empleadores deseaban contratar personas que fueran programadores y supieran trabajar en equipo. Los profesores modificaron sus clases para dar cabida a este requisito – y se desarrollaron algunos programas, como el Instituto de Analítica Avanzada de la Universidad Estatal de Carolina del Norte, se prepararon para producir en serie la siguiente generación de científicos de datos. Ahora hay más de 60 programas similares en universidades de todo el país.

“Mis días pueden ser muy similares, pero el trabajo de una semana a otra puede variar considerablemente. Un par de semanas podría trabajar en un proyecto de minería de texto y después de eso podría estar creando un modelo predictivo en torno al cliente. También se intercalan reuniones con otras personas sobre temas analíticos y cómo puede ayudar ésta a diferentes partes de la empresa”.

Alex Herrington
Científico de datos de una importante cadena de retail de los Estados Unidos
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El Dr. Kirk Borne, científico de datos principal de Booz Allen Hamilton, habla sobre la concepción errónea de que la ciencia de datos es una función de TI – y cómo los científicos de datos pueden ayudar en la nueva era de los datos más grandes y complejos.

Recursos para comenzar

Conviértase en un científico de datos. Aprenda cómo SAS Academy for Data Science puede ayudarle a iniciarse en este campo.
Descargue SAS University Edition – software gratuito de SAS que permite a estudiantes y personas interesadas usar la analítica.

Más acerca de los científicos de datos

Conozca a un científico de datos: Entrevista con Kristin Carney.
Descargue un documento técnico acerca de Cómo obtener valor de sus científicos de datos.

Actividades laborales comunes de los científicos de datos

No existe una descripción definitiva del puesto cuando se trata de definir el rol de un científico de datos. Pero éstas son unas cuantas cosas que hará probablemente:

Recopilar grandes cantidades de datos revueltos y transformarlos a un formato más utilizable.
Resolver problemas relacionados con negocios empleando técnicas basadas en datos.
Trabajar con diversos lenguajes de prohgramación, incluidos SAS, R y Python.
Tener un amplio dominio de la estadística, incluyendo pruebas y distribuciones estadísticas.

Dominar técnicas analíticas como el machine learning, deep learning y analítica de texto.
Comunicarse y colaborar con las áreas de TI y de negocios.
Buscar orden y patrones en datos, además de detectar tendencias que puedan ayudar a la base de operación de una empresa.

¿Qué hay en la caja de herramientas de un científico de datos?

Estos términos y tecnologías son utilizados comúnmente por los científicos de datos:

Visualización de datos: presentación de los datos en un formato pictórico o gráfico para que se puedan analizar con facilidad.
Machine learning: rama de la inteligencia artificial basada en algoritmos matemáticos y automatización.
Deep learning: área de la investigación del machine learning que utiliza datos para modelar abstracciones complejas.

Reconocimiento de patrones: tecnología que reconoce patrones en datos (a menudo se usa de modo intercambiable con el machine learning).
Preparación de datos: proceso de convertir datos crudos a otro formato de modo que se puedan consumir con mayor facilidad.
Analítica de texto: proceso de examen de datos no estructurados para obtener insights de negocios clave.

“En un día ordinario, genero una lluvia de ideas y soluciones al problema de cómo responder preguntas que provienen del área de negocios con mi equipo, reviso el análisis y recomendaciones que realiza mi personal y asisto a diversas reuniones”.

Kristin Carney
Científica de datos, World’s Foremost Bank
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¿Cómo se puede convertir en científico de datos?

Posicionarse para hacer carrera en la ciencia de datos podría ser una decisión inteligente. Tendrá muchas oportunidades de empleo y además es la oportunidad de trabajar en el terreno de la tecnología con espacio para experimentación y creatividad. ¿Así que cuál es su estrategia?

Si es estudiante
Elegir una universidad que ofrezca un título en ciencia de datos – o al menos una que ofrezca clases en ciencia de datos y analítica – es un primer paso importante. La Universidad Estatal de Oklahoma, la Universidad de Alabama, La Universidad Estatal Kennesaw, La Universidad Metodista del Sur, La Universidad Estatal de Carolina del Norte y Texas A&M son todos ejemplos de escuelas con programas de ciencia de datos.

Si usted es un profesionista que desea cambiar de carrera
Aunque la mayoría de los científicos de datos tienen antecedentes como analistas de datos o estadísticos, otros provienen de campos no técnicos como negocios o economía. ¿Cómo pueden los profesionales de campos tan diversos terminar en el mismo campo? Es importante apreciar lo que tienen en común: un don para resolver problemas, la habilidad de comunicarse bien y una curiosidad insaciable por saber cómo funcionan las cosas. Aprenda cómo SAS Academy for Data Science le provee de las herramientas para convertirse en un científico de datos certificado.

Aparte de esas cualidades, también necesitará un sólido entendimiento de:

Estadística y machine learning.
Lenguajes de codificación como SAS, R o Python.
Bases de datos como MySQL y Postgres.
Visualización de datos y tecnologías de reporte.
Hadoop y MapReduce.

Si no desea adquirir estas habilidades por cuenta propia, tome un curso en línea o inscríbase en un campamento de capacitación. Y después, por supuesto, debe relacionarse. Conecte con otros científicos de datos de su compañía o bien busque una comunidad en línea. Ellos le proveerán de información privilegiada sobre lo que hacen los científicos de datos – y dónde encontrará los mejores empleos.

¿Cuándo está lista una empresa para contratar un científico de datos?

Antes de aceptar un empleo como científico de datos, hay algunas cosas acerca de la organización que debe evaluar:

¿Maneja grandes cantidades de datos y tiene problemas complejos que necesitan una solución? Las organizaciones que verdaderamente necesitan científicos de datos tienen dos cosas en común: gestionan cantidades masivas de datos y enfrentan problemas de peso todos los días. Normalmente pertenecen a industrias como las finanzas, el gobierno y la farmacéutica.
¿Valora los datos? La cultura de una compañía afecta la decisión de si debe contratar o no un científico de datos. ¿Tiene un entorno que emplea la analítica? ¿Tiene aceptación ejecutiva? Si no, invertir en un científico de datos sería dinero tirado en saco roto.
¿Está lista para cambiar? Como científico de datos, usted espera ser tomado con seriedad, y parte de eso implica ver que su trabajo rinde frutos. Usted dedica su tiempo a buscar formas en que su empresa pueda funcionar mejor. Como respuesta, una empresa necesita estar lista – y dispuesta – a dar seguimiento a los resultados de sus descubrimientos.

Contratar un científico de datos que oriente las decisiones de la empresa con base en datos puede ser un salto de fe para algunas organizaciones. Asegúrese de que la empresa para la que podría trabajar tiene la mentalidad correcta – y está lista para hacer algunos cambios.

“Trabajo para una compañía ágil, la cual requiere que yo sea flexible y me adapte a las circunstancias. Por ejemplo, la semana pasada estaba realizando varias tareas, incluyendo mejorar las evaluaciones de recomendación; optimizar la integración con el sistema de gestión de contenido operacional; crear nuevas variables transformadas con base en el comportamiento del consumidor para utilizarlas para modelos de afinidad; y llevar a cabo alguna reorganización de reportes de desempeño/tableros de instrumentos analíticos existentes".

Manuel-David García
Científico de datos de una compañía mediana de Heidelberg, Alemania
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