¿Cuál es el objetivo principal de un científico de datos?

¿Qué es un científico de datos?

Los científicos de datos son expertos en datos analíticos que utilizan ciencias de los datos descubrir información a partir de cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados para ayudar a configurar o satisfacer necesidades y objetivos empresariales específicos. Los científicos de datos se están volviendo cada vez más importantes en los negocios, ya que las organizaciones dependen más fuertemente del análisis de datos para impulsar la toma de decisiones y apoyarse en la automatización y el aprendizaje automático como componentes básicos de sus estrategias de TI.

Descripción del trabajo del científico de datos

El principal objetivo de un científico de datos es organizar y analizar los datos, a menudo utilizando software diseñado específicamente para la tarea. Los resultados finales del análisis de un científico de datos deben ser lo suficientemente fáciles de entender para todas las partes interesadas, especialmente aquellas que trabajan fuera de TI.

El enfoque de un científico de datos para el análisis de datos depende de su industria y de las necesidades específicas del negocio o departamento para el que trabajan. Antes de que un científico de datos pueda encontrar significado en datos estructurados o no estructurados, los líderes empresariales y los gerentes de departamento deben comunicar lo que están buscando. Como tal, un científico de datos debe tener suficiente experiencia en el dominio de negocios para traducir los objetivos de la empresa o departamento en entregables basados en datos tales como motores de predicción, análisis de detección de patrones, algoritmos de optimización, y similares.

Científico de datos vs. analista de datos

Los científicos de datos a menudo trabajan con analistas de datos , pero sus funciones difieren considerablemente. Los científicos de datos suelen realizar investigaciones y predicciones a largo plazo, mientras que los analistas de datos tratan de apoyar a los dirigentes empresariales en la adopción de decisiones tácticas mediante la presentación de informes y consultas especiales encaminadas a describir el estado actual de la realidad de sus organizaciones sobre la base de datos actuales e históricos.

Por lo tanto, la diferencia entre el trabajo de los analistas de datos y el de los científicos de datos a menudo se reduce a escala de tiempo. Un analista de datos podría ayudar a una organización a entender mejor cómo sus clientes utilizan su producto en el momento presente, mientras que un científico de datos podría utilizar los conocimientos generados a partir de ese análisis de datos para ayudar a diseñar un nuevo producto que anticipa las necesidades futuras de los clientes.

Según datos de Robert Half’s 2021 Technology and IT Salary Guide, el salario medio de los científicos de datos, basado en la experiencia, se desglosa de la siguiente manera:

Percentil 25: $109.000
Percentil 50: $129.000
Percentil 75: 156.500 dólares
Percentil 95: 185.750 dólares

Responsabilidades de los científicos de datos

La principal responsabilidad de un científico de datos es el análisis de datos, que comienza con la recopilación de datos y termina con decisiones empresariales basadas en resultados analíticos.

Los datos que los científicos analizan provienen de muchas fuentes, incluyendo datos estructurados, no estructurados o semiestructurados. Cuantos más datos de alta calidad estén disponibles para los científicos de datos, más parámetros podrán incluir en un modelo dado, y más datos tendrán a su disposición para la formación de sus modelos.

Los datos estructurados están organizados, normalmente por categorías que facilitan a los ordenadores ordenar, leer y organizar automáticamente. Esto incluye los datos recopilados por servicios, productos y dispositivos electrónicos, pero rara vez los datos recopilados a partir de entradas humanas. Datos de tráfico del sitio web, cifras de ventas, cuentas bancarias o coordenadas GPS recopiladas por su teléfono inteligente, son formas estructuradas de datos.

Los datos no estructurados, la forma de datos de más rápido crecimiento, son más probables de los insumos humanos: reseñas de clientes, correos electrónicos, vídeos, publicaciones en redes sociales, etc. Estos datos son más difíciles de clasificar y menos eficientes de manejar con tecnología, lo que requiere una mayor inversión para mantener y analizar. Las empresas suelen confiar en palabras clave para dar sentido a los datos no estructurados para extraer datos relevantes utilizando términos de búsqueda.

Los datos semiestructurados caen entre los dos. No se ajusta a un modelo de datos, pero tiene metadatos asociados que se pueden utilizar para agruparlo. Ejemplos incluyen correos electrónicos, ejecutables binarios, archivos zip, sitios web, etc.

Por lo general, las empresas emplean a científicos de datos para manejar datos no estructurados y datos semiestructurados, mientras que otros funcionarios de TI gestionan y mantienen datos estructurados. Sí, los científicos de datos se ocupan de un montón de datos estructurados, pero las empresas buscan cada vez más aprovechar datos no estructurados al servicio de la meta de ingresos, haciendo enfoques de datos no estructurados clave para el papel de los científicos de datos.

Financiación: Los datos sobre cuentas, transacciones de crédito y débito y datos financieros similares son vitales para un negocio en funcionamiento. Pero para los científicos de datos de la industria financiera, la seguridad y el cumplimiento, incluida la detección de fraudes, también son preocupaciones importantes.

Gobierno: Los macrodatos ayudan a los gobiernos a tomar decisiones, apoyar a los constituyentes y supervisar la satisfacción general. Al igual que en el sector financiero, la seguridad y el cumplimiento son preocupaciones primordiales para los científicos de datos.

Ciencia: Gracias a los recientes avances de TI, los científicos de hoy en día pueden recopilar, compartir y analizar mejor los datos de los experimentos. Los científicos de datos pueden ayudar con este proceso.

Redes sociales: Los datos de redes sociales pueden informar la publicidad dirigida, mejorar la satisfacción de los clientes, establecer tendencias en los datos de ubicación y mejorar las características y los servicios.

Comunicación: Posiblemente las habilidades blandas más importantes en cada industria, fuertes habilidades de comunicación le ayudarán a “aprovechar todas las habilidades anteriores enumeradas”, dice Chen.
Trabajo en equipo: Al igual que la comunicación, el trabajo en equipo es vital para una exitosa carrera en ciencias de datos. Requiere ser desinteresado, abrazar la retroalimentación y compartir conocimientos con su equipo, dice Chen.

Ronald Van Loon, CEO de Intelligent World, añade perspicacia empresarial a la lista. Van Loon dice que una fuerte perspicacia empresarial es la mejor manera de canalizar las habilidades técnicas de un científico de datos. Es necesario discernir los problemas y desafíos potenciales que necesitan ser resueltos para que una organización crezca.

Educación y formación de científicos de datos

Hay muchas maneras de convertirse en un científico de datos, pero la ruta más tradicional es obtener una licenciatura. La mayoría de los científicos de datos tienen un máster o superior, según los datos de BLS, pero no todos los científicos de datos lo tienen, y hay otras maneras de desarrollar habilidades en ciencia de datos. Antes de entrar en un programa de educación superior, querrás saber en qué industria trabajarás para descubrir las habilidades, herramientas y software más importantes.

Debido a que la ciencia de los datos requiere cierta experiencia de dominio de negocios, el papel varía según la industria, y si usted está trabajando en una industria altamente técnica, es posible que necesite capacitación adicional. Por ejemplo, si trabajas en salud, gobierno o ciencia, necesitarás un conjunto de habilidades diferentes que si trabajas en marketing, negocios o educación.

Otros trabajos de ciencias de los datos

El científico de datos es sólo un título de trabajo en el campo en expansión de la ciencia de datos, y no todas las empresas que hacen uso de la ciencia de datos están contratando para científicos de datos per se. Estos son algunos de los títulos de trabajo más populares relacionados con la ciencia de los datos y el salario promedio para cada puesto, de acuerdo con los datos de PayScale :