Científicos de datos: ¿Qué es un científico de datos? ¿Qué hace?

Científico de datos Es una de las profesiones más populares en la sociedad actual. Pero ¿sabes qué es un científico, qué hace un científico de datos en una empresa y cómo convertirse en uno? En este artículo, analizaremos a fondo a los científicos de datos e intentaremos responder a las preguntas anteriores.

Científicos de datos

¿Qué es un científico de datos?

científicos de datos Son gestores de big data que recopilan y analizan grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. El rol del científico de datos combina informática, estadística y matemáticas. Analizan, procesan y modelan datos, y luego interpretan los resultados para crear planes ejecutables para empresas y otras organizaciones. Como analistas, utilizan sus habilidades en tecnología y ciencias sociales para detectar tendencias y gestionar datos. Utilizan su conocimiento del sector, su comprensión del contexto y su escepticismo sobre las suposiciones existentes para encontrar soluciones a los desafíos empresariales.

El trabajo de un científico de datos a menudo implica dar sentido a datos desordenados y no estructurados de fuentes como dispositivos inteligentes, canales de redes sociales y correo electrónico que no se pueden colocar de forma ordenada en una base de datos.

Sin embargo, las habilidades técnicas no son lo único importante. Los científicos de datos suelen trabajar en entornos empresariales y son responsables de transmitir ideas complejas y tomar decisiones organizacionales basadas en datos. Por lo tanto, es fundamental que se conviertan en comunicadores, líderes y miembros de equipo eficaces, así como en pensadores analíticos de alto nivel.

Una de las tareas de los científicos de datos experimentados es desarrollar las mejores prácticas de la empresa, desde la limpieza de los datos hasta su procesamiento y almacenamiento. Colaboran de forma interfuncional con otros equipos de la organización, como marketing, éxito del cliente y operaciones. Son muy populares en la economía actual, dominada por datos y tecnología, y esto se refleja claramente en el crecimiento de sus salarios y empleo.

¿Cuáles son las responsabilidades de d?¿Qué científicos?

Las responsabilidades del científico de datos pueden incluir:

1. Resolver problemas de negocios a través de investigación no dirigida y hacer preguntas abiertas sobre la industria;
2. Extraer una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados, consultar datos estructurados de bases de datos relacionales utilizando lenguajes de programación como SQL, y recopilar datos no estructurados a través de captura web, API y encuestas;
3. Utilice métodos analíticos sofisticados, aprendizaje automático y métodos estadísticos para preparar datos para el modelado de predicciones y especificaciones.
4. Limpian completamente los datos, descartan información irrelevante y preparan los datos para el preprocesamiento y modelado;
5. Responsable de realizar el análisis exploratorio de datos (EDA) para determinar cómo manejar los datos faltantes y buscar tendencias u oportunidades;
6. Responsable de descubrir nuevos algoritmos para resolver problemas y construir programas para automatizar tareas repetitivas;
7. Responsable de comunicar pronósticos y hallazgos a la gerencia y TI a través de visualización y generación de informes de datos efectivos;
8. Formular recomendaciones razonables para realizar cambios rentables en los procedimientos y políticas existentes;

Las distintas empresas tienen diferentes perspectivas sobre las tareas laborales en ciencia de datos. Algunas ven a sus científicos de datos como analistas de datos, o combinar sus responsabilidades con ingenieros de datos Mientras que otros requieren expertos en análisis de alto nivel competentes en aprendizaje automático y visualización de datos.

¿Qué hay en la caja de herramientas de un científico de datos?

Los científicos de datos suelen utilizar estos términos y técnicas:

1. Visualización de datos: Presentar datos en formato de imagen o gráfico para facilitar su análisis;
2. Reconocimiento de patrones: La técnica de identificar patrones en datos, a menudo utilizada indistintamente con el aprendizaje automático;
3. Aprendizaje automático: Es una rama de la inteligencia artificial que se basa en algoritmos matemáticos y automatización;
4. Preparación de datos: El proceso de convertir datos sin procesar a otro formato para facilitar su uso;
5. Aprendizaje profundo: Es un área de investigación de aprendizaje automático que utiliza datos para modelar abstracciones complejas;
6. Análisis de texto: Esto se refiere al proceso de examinar datos no estructurados para recopilar información crítica para el negocio.

¿Cuál es la diferencia entre un científico de datos y un analista de datos?

Los trabajos de un científico de datos y un analista de datos pueden parecer muy similares, ya que ambos pueden detectar tendencias o patrones en los datos que pueden proporcionar a las organizaciones nuevas maneras de tomar mejores decisiones operativas. Sin embargo, los primeros suelen tener más responsabilidades y, por lo general, se les considera de mayor jerarquía que los segundos. Los científicos de datos suelen plantearse preguntas sobre los datos, mientras que los analistas de datos pueden apoyar a equipos con objetivos definidos. Los científicos de datos también pueden dedicar más tiempo al desarrollo de modelos, utilizando aprendizaje automático o en combinación con programación avanzada para descubrir y analizar datos. Además, muchos científicos de datos pueden comenzar sus carreras como analistas de datos o estadísticos.

Pasos para convertirse en un científico de datos

Si está interesado en seguir una carrera en ciencia de datos, considere estos seis pasos comunes:

1. Licenciatura en ciencia de datos o campo estrechamente relacionado;
2. Aprenda las habilidades que necesita para convertirse en un científico de datos;
3. Considere una especialización;
4. Consigue tu primer trabajo como científico de datos de nivel inicial;
5. Revisar certificaciones adicionales de científicos de datos y aprendizaje de posgrado;
6. Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos.

Conclusión

Gracias por leer nuestro artículo. Esperamos que le ayude a comprender mejor a los científicos de datos, sus habilidades y responsabilidades en las empresas. Si desea saber más sobre los científicos de datos, le recomendamos visitar Flujo de SQL Para más información. ¡Gracias de nuevo! (Publicado por Ryan el 24 de abril de 2022)