Descubre todo lo que necesitas saber sobre el perfil de Data Scientist: funciones, responsabilidades, competencias, sueldo, formación existente, etc.
Con el auge del Big Data, las empresas disponen ahora de un inmenso volumen de datos. Para analizarlos, darles sentido y extraer su información útil, recurren a los servicios de los Data Scientists.
¿Qué hace un Data Scientist?
El Data Scientist tiene varias responsabilidades principales. En primer lugar, y como sugiere su nombre, el
Data Scientist es un científico, y se espera que
ponga la ciencia de datos al servicio de la empresa. Su función es resolver los problemas de la empresa mediante el análisis de datos.
Procesa, analiza y modela los datos, y después interpreta los resultados.
Se encarga de
determinar la mejor manera de satisfacer las necesidades de la empresa y los datos necesarios para ponerlas en práctica.
Define los algoritmos de análisis más pertinentes para las distintas necesidades y
desarrolla modelos descriptivos y predictivos.
Deberá
supervisar los modelos de análisis de datos y compartir las mejores prácticas con el resto del equipo.
Por último, puede encargarse de
recopilar grandes volúmenes de datos no estructurados y transformarlos en un formato utilizable. Sin embargo, en esta tarea
suele contar con la ayuda del Data Engineer.
¿Cuáles son las funciones y responsabilidades de un Data Scientist?
El Data Scientist tiene varias
responsabilidades principales. Se encargan de
recopilar grandes volúmenes de
datos no estructurados y posteriormente debe
transformarlos en un formato
utilizable. Sin embargo, en esta tarea suelen contar con la ayuda del Data Engineer.
Su papel también consiste en
resolver los problemas de la empresa mediante el análisis de datos. Procesa, analiza y modela los datos, y después interpreta los resultados.
Al identificar tendencias y patrones, es capaz de
detectar los puntos fuertes y débiles de la empresa. A continuación, la empresa puede utilizar los resultados de estos análisis para tomar
mejores decisiones o crear
nuevos servicios y productos que satisfagan las expectativas de los consumidores.
¿Qué competencias tiene un Data Scientist?
El Data Scientist es tanto
matemático como
experto en informática. Para analizar los datos, utiliza distintos
lenguajes de programación, como
Python y R.
El Data Scientist también es experto en
estadística. A diferencia del Data Analyst, también utiliza técnicas de
inteligencia artificial para analizar los datos, como
Machine Learning, Deep Learning y análisis de texto.
Un Data Scientist también debe saber
interactuar con bases de datos y otras soluciones de almacenamiento de información como
Data Warehouses o
Data Lakes. En la era del Cloud, también deben estar familiarizados con las principales plataformas como
AWS, Microsoft Azure y Google Cloud.
Este profesional también es capaz de
crear programas para automatizar las tareas más repetitivas. También tienen talento para
identificar problemas y tendencias.
Para compartir los resultados de sus análisis con los responsables de la toma de decisiones y otros empleados de la empresa, también debe tener
buenas habilidades de comunicación y de trabajo en equipo. Las técnicas de
«
« le permiten presentar sus conclusiones de forma gráfica.
Hay que tener en cuenta que
cada empresa encargará
tareas diferentes a sus Data Scientists. En algunos casos, el científico
contará con el apoyo de analistas e ingenieros. En
otros, tendrá que
hacerlo todo solo y dominar técnicas punteras como el Machine Learning.
¿Qué herramientas utiliza un Data Scientist?
El Data Scientist tiene suerte en cierto sentido, porque no necesita muchas herramientas para hacer su trabajo. Su
principal aliado es el código, y prefiere lenguajes de programación como Python o R, que tienen
bibliotecas que pueden hacer casi cualquier cosa.
Editará su código en notebooks Jupyter, o en otros entornos de desarrollo de Python (IDE) como Pycharm. Merece la pena conocer algunas bibliotecas esenciales de Python:
Matplotlib y Seaborn para la visualización, Pandas y Numpy para la gestión y el preprocesamiento de datos y
para implementar métodos de Machine Learning. Los más experimentados trabajarán con Tensorflow y Pytorch para implantar modelos de Deep Learning.
El Data Scientist puede conformarse con estas herramientas para la gran mayoría de su trabajo, pero si tiene que
trabajar con grandes cantidades de datos o cálculos que requieren mucho tiempo, hay algunas herramientas que hay que conocer. Por nombrar solo las más conocidas, se pueden utilizar
servicios de AWS como Athena para ejecutar consultas SQL,
S3 para el almacenamiento de datos y
EC2 para desplegar máquinas virtuales de distinto rendimiento.
¿Cuál es el sueldo de un Data Scientist y sus salidas profesionales?
La profesión de Data Scientist ofrece un
amplio abanico de oportunidades. Según un estudio realizado por el Bureau of Labor and Statistics de Estados Unidos,
se espera que el número de ofertas de trabajo aumente un 16 % al año de aquí a 2028.
Empresas de todos los tamaños y sectores
demandan Data Scientists de élite. Es el caso, por ejemplo, de gigantes tecnológicos como
Google, LinkedIn y Amazon.
Hoy en día, a los Data Scientists se les suelen asignar
responsabilidades directivas como el cálculo del rendimiento de la inversión, la planificación financiera o la gestión de presupuestos.
El
sueldo de un Data Scientist
suele ser alto, pero depende del nivel de experiencia, la empresa y la ubicación geográfica. En Estados Unidos, según Burtchtworks, el
sueldo medio es de 118 370 dólares al año, o incluso de
171 755 dólares anuales para un perfil
senior.
En
Francia, según Payscale, el sueldo medio ronda los
45 000 euros. Según una
encuesta más reciente realizada en julio de 2020 por Liora entre 30 empresas del CAC40, un
principiante puede ganar entre
35 000 y 55 000 euros al año. Con un poco de experiencia,
podría ganar entre
45 000 y 60 000 euros al año.
Ahora ya sabes lo que hace un Data Scientist. Si quieres adquirir las competencias necesarias para este trabajo,
tienes varias opciones.
