Data Science: ¿Qué es y cómo optar por el puesto?

Ya hemos dicho miles de veces lo importantes que son los datos actualmente. Sencillamente, aquel que maneja los datos es capaz de controlar el mercado y el público al poder saber qué es lo que quiere cada quien.

Pero no solo esto, la Data Science o ciencia de datos va mucho más allá del simple marketing y las ventas. El análisis de datos permite incursionar y mejorar cualquier área, de aquí que haya nacido la profesión de Data Scientist, la cual está fuertemente ligada con la Big Data.

Sin embargo, estos términos son bastante nuevos, por lo que puede que creas que lo que estás leyendo es chino. Tú tranquilo, en este post te explicamos qué es un Data Scientist, en qué consiste la Data Science y cómo se implementa actualmente.



¿Qué es la Data Science o Ciencia de Datos?

La ciencia de datos nace como un término bastante nuevo que va muy de la mano con la Big Data. En pocas palabras, la Big Data es un conjunto de datos estructurados que pueden provenir de diversas fuentes y que son demasiado grandes.

Por esta misma razón, se trata de datos que no pueden ser tratados comúnmente, por lo que entra en juego la IA como una ayuda en la resolución de este problema.

Igualmente, la ciencia de datos es aquella encargada de extraer, purificar, analizar y utilizar toda la información que se puede encontrar dentro de la Big Data.

 

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¿Qué es un Analista de datos?

El científico de datos es el encargado de llevar a cabo esta tarea de extracción, análisis, purificación y procesamiento de datos. Sin embargo, sus tareas no solo se limitan a esto, ya que el científico de datos también es el encargado de visualizar y representar gráficamente los datos para entenderlos mucho mejor y también de diseñar algoritmos, tests o experimentos que permitan utilizar correctamente los datos.

Regularmente se suelen confundir los términos data scientist y data engineer. Aunque ambas ramas tienen trabajos parecidos, analista de datos se enfoca más en el diseño de algoritmos para la extracción o utilización de la Big Data.

Lo complejo de esta profesión, es que más allá de la capacidad para aprovechar los datos, se requieren de otras aptitudes.

Y esto es bastante normal. Por ejemplo, si nos basamos en la carrera de ingeniería de sistemas, los ingenieros de datos requieren de un alto conocimiento en programación, pero también de un conocimiento general en diferentes temáticas, ya que podrían contar con clientes que le soliciten pedidos especiales relacionados con otras temáticas como salud, química, redes, etc.

De la misma forma, el analista de datos requiere de conocimiento en gestión y análisis de datos combinado con habilidades para la informática, matemática y estadística, capacidad para la comunicación de los datos extraídos, visión de negocio utilizando dicha data, aprendizaje automático y mucho más.

Y es que la Data Science es más compleja de lo que parece, ya que el científico no solamente se quedará analizando el mismo tipo de datos siempre, lo que se podría convertir en un martirio si esta información varia siempre.

¿Cómo ser un Data Scientist?

Querer ser un científico de datos no es una tarea sencilla. Y esto es normal, ya que la cantidad de requisitos requeridos es bastante alta. Sin embargo, si te interesa, puedes cursar algunos de los cursos online que ofrecen algunas plataformas como Coursera, aunque la mayoría de esta información se encuentra en inglés. Te dejamos un articulo sobre los mejores masters en Data Science.

También puedes consultar en las universidades cercanas si se ofrecen carreras relacionadas con la Big Data y el análisis de datos, aunque la mayoría de universidades aún no adoptan este tipo de carreras.

 

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