¿Qué hace un Ingeniero en Ciencia de Datos?

La ciencia de datos es la agrupación y ordenamiento de datos desde distintas fuentes para, luego, realizar su edición en formas más entendibles. Esto con el fin de contar una ‘historia’ con los datos para que pueda ser entendida por todos y de beneficio para determinado objetivos.

La Ciencia de Datos, o también llamada Data Science, es la disciplina que se encarga de convertir los datos en conocimiento útil.  De esta manera, la Ciencia de Datos domina y trabaja el ciclo de vida de los datos de principio a fin. Es decir, no solo se queda en la parte de almacenar datos o en el proceso de ordenarlos, sino que trabaja en el ciclo de vida de los datos de forma completa hasta el punto de que la data sea explotada para un fin específico.

Habilidades que necesita un científico de datos

1. El conocimiento de las matemáticas y la estadística es fundamental en el trabajo de un data scientist. Aunque no es necesario tener un doctorado en dichas ciencias, para tratar los datos es muy importante dominar la regresión lineal y entender sus coeficientes.

2. El dominio en entornos y lenguajes de programación, sobre las bases de datos, la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML), son necesarios para extraer y procesar los datos. Además se requiere de una mente altamente entrenada en algoritmos.

3. El conocimiento específico es muy importante para extraer la información que permita aplicarlo de manera útil. Es decir, saber en qué quieres emplear los datos, cuáles son tus objetivos, problemas y qué preguntas quieres resolver.

4. Visualización de datos: presentación de los datos en un formato pictórico o gráfico para que se puedan analizar con facilidad.

5. Machine learning: rama de la inteligencia artificial basada en algoritmos matemáticos y automatización.

6. Deep learning: área de la investigación del machine learning que utiliza datos para modelar abstracciones complejas.

¿A qué se dedican los Data Scientist?

• 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.

Demanda de los Data Scientist

Casi todas las investigaciones académicas y negocios que se proyectan hacia el futuro se apoyan en la Ingeniería de Ciencia de Datos. Así, por ejemplo, almacenar información y mantenerla segura en el tiempo es ya una gran tarea en la que se ocuparán muchos profesionales. 

Otros se dedicarán a orientar la toma de decisiones en escenarios de incertidumbre reducida. Algunos, orientarán sus esfuerzos en explicar lo que sucedió, sobre todo en el contexto académico y la evaluación de política pública. Y todos al final serán buenos comunicadores, rigurosos, técnicos y aun así con capacidad de llegar a un público amplio. Los profesionales en Ciencia de Datos tienen una amplia demanda laboral. De hecho, se considera que en el mundo existe un déficit de profesionales con competencias relacionadas con esta profesión.  

Si te interesa conocer más sobre esto, te recomendamos revisar el Máster en Data Science que tenemos aquí en CEUPE, en el cual te prepararemos para desarrollar tú carrera profesional en ese perfil tan demandado. De la mano de profesionales del sector, aprenderás todos los conceptos y herramientas, tanto técnicos como analíticos, para poder abordar un proyecto Big Data con garantías.