Los data scientist lideran los rankings de los profesionales más buscados a nivel global, pero ¿de qué se trata exactamente esta disciplina?.

Los científicos de datos recopilan y limpian grandes cantidades de datos, los interpretan para resolver problemas, crean algoritmos y presentan sus hallazgos de forma visualmente atractiva para que los altos ejecutivos de las empresas puedan tomar decisiones de negocios más asertivas.

La buena noticia es que cualquier persona con una buena base de matemáticas y estadística puede convertirse en un data scientist en 7 meses, desde casa y estudiando en base a la práctica, desde su hogar. Para eso, una excelente propuesta es el curso de Data Science de Digital House.

Actualmente hay muchas búsquedas laborales abiertas, pero no hay tantos profesionales por lo que hay pleno empleo en esta disciplina. Además, es fácil acceder a beneficios especiales porque las empresas desean retenerlos. A modo de ejemplo, los científicos de datos cobran en promedio un 40% más que sus colegas de otras especialidades.

Por supuesto, ser científico de datos es una excelente oportunidad para aquellas personas como contadores públicos, economistas, matemáticos, físicos, químicos o con estudios de carreras afines que están buscando reorientar su perfil profesional porque quieren realizar nuevas tareas, obtener mejores salarios o han descubierto nuevas pasiones vinculadas al análisis de los grandes volúmenes de datos (big data).

Además, se trata de una carrera con un futuro promisorio: LinkedIn ubicó el año pasado a los científicos de datos en el tercer lugar en una lista de las 15 profesiones emergentes en Estados Unidos, por detrás de especialistas en inteligencia artificial e ingenieros en robótica. Antes, la revista Harvard Business Review definió a la ciencia de datos como “el trabajo más sexy del siglo XXI”.

Habilidades del data scientist

Para ser un buen data scientist es importante conocer y dominar Python, que es el lenguaje de programación que se utiliza para filtrar y transferir macrodatos y datos no estructurados. Es extremadamente popular.

También es importante contar con conocimientos de SQL. Se trata de una herramienta de administración de relaciones a través de la cual se pueden consultar y unir datos en múltiples tablas y bases de datos. Incluso es preciso saber acerca de técnicas para la aplicación de modelos de aprendizaje automático (Machine Learning).

Si la idea es hacer una carrera gradual hasta convertirse en científico de datos, una opción interesante es primero capacitarse en Data Analytics. Eso sí, hay que tener en cuenta que estamos hablando de dos profesiones diferentes.

Los analistas de datos se encargan de la gestión e identificación de las tendencias que éstos marcan, mientras que los científicos de datos también llevan a cabo la interpretación junto con el uso de código y modelos matemáticos.

Los analistas de datos pueden convertirse en data scientists con facilidad.

Vale decir que los que se dedican al Data Analytics también son extremadamente valorados en las organizaciones de todas las industrias porque tienen la destreza de analizar los datos del negocio para detectar nuevas oportunidades, identificar riesgos y puntos de mejora. Todo esto con herramientas y técnicas específicas.