Los data scientist son expertos en análisis e interpretación de datos para encontrar patrones ocultos, correlaciones desconocidas e información útil para la toma de decisiones de una empresa.
Parte estadista, parte programador y parte observador de tendencias, para las empresas que quieran estar a la vanguardia es esencial contar con un data scientist o científico de datos, un perfil cuyas funciones son cada vez de mayor relevancia dentro de las corporaciones.
El avance de la tecnología ha permitido crear y almacenar cantidades cada vez mayores de información. Las empresas cuentan con importantes conjuntos de datos sin explotar, inútiles si no se cuenta con la intervención de un data scientist.
Esencialmente, estos profesionales se centran en cuidar, analizar e interpretar bases de big data (macrodatos), en revelar tendencias y generar información para que las compañías tomen mejores decisiones, ya sea para ofrecer servicios más innovadores o crear nuevos productos.
Las habilidades de este experto hacen que sean altamente valorados por las empresas de Ecuador y de todo el mundo, lo cual se refleja en sus niveles de empleabilidad, prestaciones y salarios. El informe The Future of Jobs Report, elaborado por el Foro Económico Mundial, expone que el científico de datos es uno de los profesionales más demandados actualmente y pronostica que seguirá así en el futuro. Para 2030 prevé la incluso aparición de un nuevo rol: el detective de datos, encargado de desvelar los misterios del big data.
Funciones de un científico de datos
Aunque las funciones de un data scientist son variables, dependiendo de la organización en que trabaje, en general deberá:
- Reunir grandes cantidades de datos de diferentes orígenes y convertirlos a un formato que pueda ser utilizado para su análisis.
- Depurar y limpiar los datos para descartar la información sin importancia.
- Ordenar y buscar ciertos patrones.
- Detectar tendencias que sirvan de apoyo a los tomadores de decisiones de la empresa.
- Diseñar soluciones basadas en redes neuronales artificiales.
- Resolver problemas de negocio empleando técnicas basadas en la ciencia de datos.
- Dirigir proyectos y diseñar métodos de captación de datos para mapear ciertos procesos.
- Trabajar en laboratorios virtuales empleando sofisticados softwares de análisis, machine learning (aprendizaje automático) y estadística, para utilizar los datos en modelos prescriptivos y predictivos.
Ejemplos de uso de big data
Para comprender mejor cuál es la labor que realizan los científicos de datos, es importante conocer algunas de las ventajas competitivas que le puede ofrecer a una empresa. Al analizar macrodatos, estos expertos son capaces de:
- Determinar las causas de fuga de los clientes a través de la información que reúnen los centros de llamadas para poder tomar medidas que contribuyan a mantenerlos.
- Mejorar el diagnóstico médico de los pacientes al analizar grandes cantidades de información, entre las que se incluyen registros médicos estructurados y no estructurados, lo que permite detectar antes ciertas enfermedades y tratarlas de manera más eficaz.
- Disminuir los tiempos de entrega y reducir costos en la logística, al analizar los patrones de tráfico, condiciones climáticas y otros factores.
- Detectar fraudes financieros por medio del reconocimiento de acciones y patrones sospechosos.
- Incrementar las ventas creando recomendaciones específicas para cada cliente basadas en sus compras previas.
- Entender las preferencias de votantes para que los candidatos lleguen a ellos por medio de sus canales preferidos.
- Ayudar a optimizar el stock de las empresas del sector de retail, utilizando predicciones generadas con datos de redes sociales, tendencias de búsquedas en la web y pronósticos meteorológicos.
- Crear ciudades inteligentes. El análisis de datos en tiempo real sirve para programar las señales de tráfico y los semáforos de forma automática para minimizar embotellamientos o hacer que un autobús espere a salir automáticamente por el retraso de un avión.
¿Qué se necesita para ser un data scientist?
Derivado de lo anterior, estos profesionales necesitan tener capacidad de análisis, habilidad para resolver problemas y una curiosidad por saber cómo funcionan las cosas. Además, el perfil de un científico de datos deberá contar con conocimientos en:
- Machine learning, una rama de la inteligencia artificial basada en algoritmos matemáticos y la automatización.
- Deep learning (aprendizaje profundo), utilizada para modelar abstracciones complejas.
- Herramientas que sirven para procesar datos masivos y crear infraestructuras para big data, entre las que se encuentran Apache Handoop, Apache Spark, Spark Streaming, Apache Hive, Apache Kafka, R y AparkMLli.
- Diferentes lenguajes de codificación, como SAS, R o Python.
- Bases de datos como Mongo DB, Cassandra, Neo4J, Redis.
- Herramientas para visualizar los datos de manera óptima para su compresión, como HTML, CSS y JS, Google Developers Charts, Data-Driven Documents, Power BI, Tableau y Carto.
Como se puede ver, para incurrir en este campo es fundamental contar con la formación adecuada. Un Grado en Ciencia de Datos será de gran ayuda; sin embargo, si realmente se quiere conseguir un perfil atractivo para los empleadores, cursar la Maestría en Inteligencia Artificial de UNIR Ecuador es la mejor opción.
Hay que tener en cuenta que, para poder acceder a este posgrado reconocible por la Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación (SENESCYT), es indispensable contar con una carrera universitaria en Ingeniería Informática, Telemática o Ciencias Matemáticas y de la Computación.
