Es una pregunta importante, dada la creciente demanda de profesionales de la ciencia de datos. En pocas palabras, un científico de datos ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones extrayendo el significado de sus datos.
Un científico de datos suele tener una sólida formación en informática y matemáticas. Y utilizan sus habilidades para resolver problemas del mundo real. En los últimos años, la demanda de científicos de datos ha explotado, ya que las empresas de todo tipo están buscando aprovechar el poder de los datos.
Muchos científicos de datos comenzaron sus carreras como estadísticos o analistas de datos. Pero, a medida que el big data comenzó a crecer y evolucionar, el rol de estos profesionales también evolucionó.
Los datos se convirtieron en información clave que requiere análisis, curiosidad creativa y un don para traducir ideas de alta tecnología en nuevas formas de generar utilidades en cualquier negocio.
Así pues, un científico de datos debe tener una gran capacidad de aprendizaje. Debe ser creativo y estar preparado para establecer confianza entre los miembros de distintas áreas de un emprendimiento. Además, ser un buen comunicador para convencer con éxito sus ideas y tener visión de negocio.
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Es imprescindible que tenga conocimientos informáticos, matemáticos y estadísticos para aprender a codificar, crear hipótesis, comprender y comparar los distintos modelos, jugar con la probabilidad y resolver varios cálculos.
Los científicos de datos trabajan en una variedad de tareas, incluyendo pero no limitado a: recopilación y limpieza de datos, análisis exploratorios de datos, construcción de modelos predictivos y análisis de datos para encontrar información relevante.
Recolección y limpieza de datos
Es a menudo el primer paso en cualquier proyecto de ciencia de datos. Estos pueden provenir de una variedad de fuentes, y puede ser difícil manejarlos en un formato que sea utilizable para el análisis.
Los científicos de datos utilizan sus habilidades de programación para crear scripts que pueden limpiar y formatear datos automáticamente.
Análisis exploratorio de datos
Se trata de una parte importante de cualquier proyecto de ciencia de datos. Esto es cuando el científico de datos echa un vistazo a los datos y trata de encontrar patrones y relaciones. Esto se puede hacer a través de visualizaciones, y los científicos de datos a menudo usan herramientas como R y Python para el análisis exploratorio de datos.
Construcción de modelos predictivos
Cuando utilizan sus habilidades en estadística y aprendizaje automático para construir modelos que puedan predecir eventos futuros.
Este es un proceso complejo, y los científicos de datos a menudo utilizan herramientas como R y Python para construir sus modelos.
Análisis de datos
Es el paso final en cualquier proyecto de ciencia de datos. Se requieren habilidades en estadísticas y visualización de datos para encontrar tendencias y patrones.
Este proceso se puede utilizar para averiguar cosas como qué productos se están vendiendo bien, o qué clientes son más propensos a dejar de consumir nuestros productos.
La ciencia de datos es un campo en rápido crecimiento, y hay una alta demanda de científicos de datos. Si tienes las habilidades adecuadas, puedes encontrar un trabajo bien remunerado en este emocionante campo.
Dentro del nuevo paradigma de organizaciones con una cultura de toma de decisiones basada en datos, el papel del científico de datos se convierte en un aliado clave para el éxito de su empresa.
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Hoy en día las empresas más exitosas del mundo están utilizando la ciencia de datos a su favor, y tú, ¿qué esperas para adoptar los beneficios de la ciencia de datos en tu negocio? Comunícate con uno de nuestros expertos y con gusto te orientaremos para alcanzar tus metas y potenciar los resultados de tu empresa.
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*Columna escrita por César Bravo, experto en Ciencia de Datos.
