¿Cuál es la mejor descripción de un científico de datos?

Un científico de datos es un profesional de análisis que es responsable de recopilar, analizar e interpretar datos para ayudar a impulsar la toma de decisiones en una organización. El papel del científico de datos combina elementos de varios trabajos tradicionales y técnicos, incluyendo matemático, científico, estadístico y programador de computadoras. Implica el uso de técnicas avanzadas de análisis, tales como: aprendizaje automático y modelado predictivo , junto con la aplicación de principios científicos.

Como parte de ciencias de los datos Las iniciativas, los científicos de datos a menudo deben trabajar con grandes cantidades de datos para desarrollar y probar hipótesis, hacer inferencias y analizar cosas como las tendencias del cliente y del mercado, los riesgos financieros, las amenazas de ciberseguridad, el comercio de acciones, las necesidades de mantenimiento de equipos y las condiciones médicas.

En las empresas, los científicos de datos suelen extraer datos para obtener información que puede utilizarse para predecir el comportamiento de los clientes, identificar nuevas oportunidades de ingresos, detectar transacciones fraudulentas y satisfacer otras necesidades comerciales. También realizan un valioso trabajo de análisis para proveedores de atención médica, instituciones académicas, agencias gubernamentales, equipos deportivos y otros tipos de organizaciones.

El científico de datos fue utilizado por primera vez como título de trabajo en 2008, simultáneamente en Facebook y LinkedIn; cuatro años más tarde, un Harvard Business Review El artículo lo llamó famosamente "el trabajo más sexy del siglo XXI". Los demanda de conocimientos científicos en materia de datos ha crecido significativamente a lo largo de los años, ya que las empresas buscan obtener información útil de los volúmenes crecientes de big data y aprovechar la inteligencia artificial (AI) y las tecnologías de aprendizaje automático para permitir nuevos tipos de aplicaciones analíticas.

Funciones y responsabilidades de los científicos de datos

Los científicos de datos desempeñan el papel principal en aplicaciones de la ciencia de los datos en las organizaciones . Son comúnmente encargados de encontrar información que permita campañas de marketing más eficaces, un mejor servicio al cliente, una mayor gestión de la cadena de suministro y mejores decisiones y estrategias empresariales en general. Para ello, analizan conjuntos de datos cuantitativos y cualitativos, dependiendo de las necesidades de aplicaciones específicas.

También se les puede pedir que exploren los datos sin que se les dé un problema de negocio específico para resolver. En ese escenario, un científico de datos necesita entender tanto los datos como el negocio lo suficientemente bien como para formular preguntas, hacer el trabajo de análisis y ofrecer información a los ejecutivos de negocios sobre posibles cambios en las operaciones, productos o servicios de negocios.

Las responsabilidades básicas de un científico de datos incluyen las siguientes actividades:

recopilar y preparar los datos pertinentes para su uso en aplicaciones analíticas;
utilizar diversos tipos de herramientas analíticas para detectar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos;
el desarrollo de modelos estadísticos y predictivos que se ajusten a los conjuntos de datos; y

En muchas organizaciones, los científicos de datos también son responsables de ayudar a definir y promover las mejores prácticas para la reunión, preparación y análisis de datos. Además, algunos científicos de datos desarrollan tecnologías de IA para su uso interno o por parte de los clientes, por ejemplo, sistemas de IA conversacionales, robots impulsados por IA y otras máquinas autónomas, incluidos los componentes clave en los coches autoconductores.

Características de un científico de datos eficaz

Las características personales y habilidades blandas requeridas por los científicos de datos incluyen curiosidad intelectual, pensamiento crítico, un escepticismo saludable, buena intuición, habilidades para resolver problemas y creatividad. La capacidad de colaborar con otras personas también es crítica. Por lo general, los científicos de datos trabajar en un equipo de ciencia de datos que también incluye ingenieros de datos, analistas de datos de nivel inferior y otros, y el papel a menudo implica trabajar con varios equipos de negocios de forma regular.

Muchos empleadores esperan que sus científicos de datos sean comunicadores fuertes que puedan utilizar las capacidades de narración de datos presentar y explicar información a los ejecutivos, gerentes y trabajadores de las empresas. También necesitan capacidad de liderazgo y conocimientos empresariales para ayudar a dirigir los procesos de toma de decisiones impulsados por datos en una organización.

Cualificaciones y competencias requeridas

Los científicos de datos deben ser capaces de completar una amplia gama de complejas tareas de planificación, modelado y análisis de manera oportuna. En vista de ello, el trabajo requiere el conocimiento de diversos herramientas y bibliotecas de ciencia de datos ; plataformas de big data, como Spark, Kafka, Hadoop y Hive; y lenguajes de programación que incluyen Python, R, Julia, Scala y SQL.

Los conocimientos técnicos necesarios para el trabajo incluyen: minería de datos , el modelado predictivo, el aprendizaje automático y aprendizaje profundo , así como el procesamiento de datos por adelantado y Preparación de datos . La capacidad de trabajar con una combinación de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados es a menudo un requisito, también, especialmente en entornos de macrodatos que contienen diferentes tipos de datos. La experiencia con la investigación estadística y las técnicas analíticas tales como clasificación, agrupación, regresión y segmentación -- también es una necesidad. En algunos casos, los expertos en Procesamiento de idiomas naturales (NLP) es otro requisito previo.

Entre los ejemplos de competencias necesarias que se enumeran en los puestos de trabajo figuran los siguientes:

conocimientos especializados en todas las fases de la ciencia de los datos, desde el descubrimiento inicial de datos hasta la depuración de datos y la selección, validación y despliegue de modelos;
experiencia con técnicas de análisis tanto cualitativo como cuantitativo;
la capacidad de identificar nuevas oportunidades de aplicar herramientas de aprendizaje automático y extracción de datos a los procesos empresariales para mejorar su eficiencia y eficacia;
experiencia con plataformas y servicios de nube pública;
familiaridad con una amplia variedad de fuentes de datos, incluidas bases de datos y plataformas de macrodatos, así como APIs públicas o privadas y formatos de datos estándar, como JSON, YAML y XML;
la capacidad de agregar datos procedentes de fuentes dispares y de prepararlos para su análisis;
experiencia con herramientas de visualización de datos, como Tableau y Power BI;
la capacidad de diseñar e implementar tableros de información que puedan rastrear las métricas empresariales clave y proporcionar información útil; y
la capacidad de realizar análisis ad hoc y presentar los resultados de manera clara.

Educación, formación y certificaciones

La mayoría de los trabajos de ciencias de datos requieren como mínimo una licenciatura en un campo técnico. Más comúnmente, sin embargo, los científicos de datos tienen un grado avanzado en estadística, ciencia de datos, informática o matemáticas. En la versión 2021 de un Encuesta anual sobre el aprendizaje automático y la ciencia de los datos conducidos por la subsidiaria de Google Kaggle, 47,7% de los más de 3.600 encuestados empleados como científicos de datos dijeron que tenían un máster, mientras que otro 15% tenía un doctorado.

En comparación, el 30,1% tenía una licenciatura, según la encuesta. Sin embargo, Kaggle, que dirige una comunidad de autoaprendizaje y ciencia de datos en línea, señaló que el porcentaje de encuestados con títulos de pregrado sólo ha aumentado en los últimos años. Esto podría reflejar la fuerte demanda de científicos de datos en las organizaciones. (Los resultados de la encuesta de 2022 publicados públicamente por Kaggle no incluyen datos educativos.)

Tanto los científicos de datos prospectivos como los experimentados también pueden aprovechar los campos de entrenamiento y los cursos en línea ofrecidos por plataformas educativas como Coursera, Udemy y Kaggle. Además, hay diversas oportunidades de certificación disponible a través de universidades, proveedores de tecnología y grupos industriales.

La capacitación de profesionales que trabajan en otros puestos o campos para convertirse en científicos de datos es otra opción para las organizaciones. Esto podría incluir desarrolladores de bases de datos y programadores de programas informáticos, así como científicos tradicionales y otros expertos en disciplinas particulares.

Sueldos de científicos de datos

Debido a que la combinación deseada de habilidades analíticas, rasgos de personalidad y experiencia todavía es algo difícil de encontrar, los científicos de datos calificados generalmente pueden obtener salarios de seis cifras, al menos en los EE.UU. De acuerdo con el sitio de publicación de empleo De hecho, el salario promedio científico de datos en los EE.UU. era de 144.959 dólares en octubre de 2022, basado en alrededor de 3.800 salarios reportados. De hecho, dijo que el salario promedio fue de $122,591 para los científicos de datos con menos de un año de experiencia y $167.038 para aquellos con tres a cinco años de experiencia.

Búsqueda de empleo y reseñas de empresas sitio Glassdoor clasificado científico de datos No. 3 en su lista de "50 mejores empleos en América para 2022", que se basa en una combinación de salario base medio, niveles de satisfacción laboral y vacantes disponibles. En octubre de 2022, los datos de Glassdoor mostraron una mediana de compensación total de $124.100 para científicos de datos basados en EE.UU., incluyendo el salario base más bonos y otros pagos. Esto aumentó a un promedio de 159.957 dólares para un científico de datos principal y 162.262 dólares para un científico de datos superior.

Científico de datos vs. analista de datos

El papel del científico de datos se confunde a menudo con el de analista de datos. Sin embargo, si bien hay solapamiento en muchas de las responsabilidades laborales y las cualificaciones requeridas, también hay algunas diferencias significativas entre los distintos tipos de trabajo. científicos de datos y analistas de datos .

Las funciones de un analista de datos pueden variar dependiendo de la empresa. En general, sin embargo, no tienen el nivel completo de habilidades técnicas que los científicos de datos necesitan, y también podrían tener menos experiencia. Siguen recopilando, procesando y analizando datos, así como creando visualizaciones y paneles de control para reportar hallazgos; algunos analistas de datos también diseñan y mantienen las bases de datos y otras tiendas de datos utilizadas en aplicaciones analíticas.

Sin embargo, los analistas de datos a menudo apoyan el trabajo de los científicos de datos y son supervisados por ellos en iniciativas analíticas. Las responsabilidades y expectativas adicionales de los científicos de datos también equivalen a salarios mucho más altos. La compensación mediana en los EE.UU. es de $ 71.645 para un analista de datos y $ 102.831 para un analista de datos senior, de acuerdo con Glassdoor. De hecho, de manera similar lista un salario base promedio de $ 71,072 y un bono de $ 2.000 para los analistas de datos.

Científicos de datos vs. científico ciudadano de datos

Además de los científicos especializados en datos, muchas organizaciones confían ahora en ciudadanos científicos de datos para hacer un poco de trabajo de análisis. Pueden incluir: inteligencia de negocios (BI) profesionales, analistas de empresas, usuarios de empresas con conocimientos de datos y otros trabajadores que participan en iniciativas de ciencia de datos. Las diferencias entre los dos grupos son las siguientes:

Educación. Mientras que los científicos de datos suelen tener títulos relevantes, los científicos de datos ciudadanos pueden tener una amplia variedad de antecedentes educativos y poca o ninguna formación formal en ciencias de datos. Pero normalmente han adquirido experiencia con herramientas y sistemas de análisis que les permiten crear modelos y realizar trabajos de análisis relativamente complejos.
Codificación. Los científicos de datos ciudadanos generalmente confían en software que incluye herramientas de modelado analítico preconstruidas, funciones de arrastrar y soltar y algoritmos fáciles de usar para realizar análisis estándar. Eso no les impide descubrir patrones útiles o puntos de datos, pero los científicos de datos profesionales son capaces de crear algoritmos personalizados complejos y abordar el análisis de datos de maneras más avanzadas.
Salario. Como se señaló anteriormente, el científico de datos es un trabajo bien remunerado. Por otro lado, los científicos de datos ciudadanos podrían ser aficionados o voluntarios a los que no se les pague nada adicional más allá de sus salarios regulares, aunque algunos reciben compensación adicional por el trabajo de ciencia de datos que hacen.

Principales esferas de la ciencia de los datos

Los aspectos clave del trabajo de un científico de datos incluyen las siguientes disciplinas:

Preparación de datos. El primer paso en las aplicaciones de ciencia de datos es recopilar y preparar los datos que se analizarán. La preparación de datos es el proceso de reunión, limpieza, organización, transformación y validación de conjuntos de datos para su análisis. Científicos de datos a menudo trabajar conjuntamente con ingenieros de datos durante la fase de preparación de los datos.
Análisis de datos. El análisis de datos para identificar tendencias, correlaciones, anomalías y otra información útil es el objetivo principal de las iniciativas de ciencia de datos. En general, el trabajo analítico realizado por los científicos de datos está dirigido a mejorar el rendimiento empresarial y ayudar a las organizaciones a ganar una ventaja competitiva sobre los rivales de negocios.
Minería de datos. Como parte de los esfuerzos de análisis de datos, esto implica trabajar para descubrir patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos. La minería de datos normalmente se hace mediante la aplicación de algoritmos avanzados a los datos que se están analizando. Los científicos de datos luego utilizan los resultados generados por los algoritmos para crear modelos analíticos.
Aprendizaje automático . Cada vez más, la extracción de datos y el análisis son impulsados por el aprendizaje automático, en el que se construyen algoritmos para aprender sobre conjuntos de datos y luego encontrar la información deseada en ellos. Los científicos de datos son responsables de formación y supervisión de algoritmos de aprendizaje automático según sea necesario. El aprendizaje profundo es una forma más avanzada que utiliza redes neuronales artificiales.
Modelado predictivo. Los científicos de datos comúnmente también deben ser capaces de crear modelos predictivos de diferentes escenarios de negocio para analizar los resultados potenciales y el comportamiento. Por ejemplo, se pueden construir modelos para predecir cómo los diferentes clientes probablemente responderán a las ofertas de marketing o para evaluar los posibles indicadores de enfermedades.
Análisis estadístico. El trabajo de ciencia de datos también implica el uso de análisis estadístico técnicas para analizar conjuntos de datos. El análisis estadístico es una faceta central de lo que hacen los científicos de datos para explorar los datos y encontrar las tendencias y patrones subyacentes para el análisis y la interpretación.
Visualización de datos. Los resultados de las aplicaciones de la ciencia de los datos se suelen organizar en gráficos u otros tipos de visualizaciones de datos para que los ejecutivos de negocios y los trabajadores puedan entenderlos fácilmente. En muchos casos, los científicos de datos combinan múltiples visualizaciones en informes, tableros interactivos o historias detalladas de datos.

Desafíos que enfrentan los científicos de datos

Aunque tienen lo que se considera uno de los mejores trabajos disponibles, los científicos de datos todavía experimentan algunos desafíos y complicaciones. El trabajo de la ciencia de los datos es generalmente complejo debido a su naturaleza avanzada y a la gran cantidad de datos que a menudo deben ser analizados. Además, debido a que a los científicos de datos no siempre se les dan preguntas analíticas específicas para responder o instrucciones sobre cómo enfocar su investigación, a veces puede ser difícil asegurarse de que lo que hacen satisface las necesidades de los negocios.

Recopilar datos relevantes para aplicaciones analíticas también puede ser difícil, especialmente en organizaciones con silos de datos que están aislados de otros sistemas de TI. Los datos incorrectos o inconsistentes pueden distorsionar erróneamente los resultados de los modelos de análisis; para evitar eso, se requiere una rigurosa elaboración de perfiles y limpieza de datos por adelantado para identificar y corregir calidad de los datos cuestiones. En general, la preparación de los datos requiere mucho tiempo: una máxima común es que los científicos de datos dedican el 80% de su tiempo a encontrar y preparar los datos y sólo el 20% los analiza.

Identificación y abordar los sesgos en las aplicaciones de la ciencia de los datos es otro gran reto, tanto en los datos que se están analizando como en algoritmos y modelos analíticos. Mantener los modelos y asegurarse de que se actualicen cuando cambien los conjuntos de datos o los requisitos empresariales también puede ser problemático. Y las cargas de trabajo analíticas podrían ser difíciles de manejar si las empresas no invierten en un equipo completo de ciencia de datos.