Cada vez es más común escuchar hablar sobre la “ciencia de datos” y el rol de los “científicos de datos“. Pero ¿De qué se trata en realidad? En principio, es un experto en estadística que extrae el máximo valor de los datos a través de la programación.

Hace un tiempo, junto a la tecnología están revolucionado el mundo y casi todos los aspectos de nuestra vida cotidiana. Por lo que se trata de una oportunidad en el mercado laboral actual. Si quieres saber cómo convertirte en un científico de datos, te invitamos a seguir leyendo.

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¿Cómo convertirse en un científico de datos?

Si escuchaste hablar de la ciencia de datos y de lo que trata, quizás te plantees convertirte en un profesional de los datos. Pero ¿Qué hace un científico de datos? De acuerdo con un conjunto de definiciones, es una persona con fundamentos en matemáticas, estadística y métodos de optimización, con experiencia en análisis de datos reales y elaboración de modelos predictivos.

Para buscar entre los millones de datos que circulan en Internet a diario, sin clasificar, y poder extraer información valiosa la ciencia de datos se vale del Big Data.

Por otro lado, la creación de algoritmos o máquinas con capacidad para tomar decisiones en forma autónoma y que refuercen su propio aprendizaje se hace a través del Machine Learning. El científico de datos deberá manejar tanto el Big Data como el Machine Learning.

¿Qué necesitarás?

Concretamente para convertirte en un científico de datos deberías reunir los siguientes requisitos:

• Tener sólidos conocimientos en álgebra, cálculo, probabilidad y estadística.
• Saber de Phyton o R como lenguaje de programación y sus librerías para Data Science.
• Conocimientos de SQL para realizar consultas sobre base de datos.
• Saber obtener datos de diversas fuentes (consulta de API´s, web scrapping, etc.)
• Creación de visualizaciones para explicar resultados y demás.
• Conocimientos de dominios y storytelling.
• Formulación de preguntas y elaboración/prueba de hipótesis.

¿A qué te dedicarás?

Una vez que reúnas todos estos conocimientos comenzarás a aplicarlos, a través de:

• Obtención y recolección de datos desde una a varias fuentes.
• Limpieza y preprocesado de datos (feature engineering)
• Machine Learning (algoritmos, modelado, evaluación, optimización)
• Deep Learning, reinforcement learning, natural language processing, computer vision.
• Procesar y saber entender los datos en el contexto de negocio específico de la empresa.
• Desarrollo de modelos estadísticos, de Machine Learning o, Deep Learning, ya sea para análisis predictivo, reconocimiento de patrones o automatización de procesos.

Por su parte, las aplicaciones son infinitas como por ejemplo la programación de una máquina con capacidad de decisión y aprendizaje continuo que aprende sobre la topología de otros planetas y envía información desde Marte.

Por la expansión de Internet, el crecimiento exponencial de la potencia computacional, la digitalización de todo tipo de objetos (autos, refrigeradores, relojes, pulseras), el bajo costo de las capacidades de almacenamiento, el Big Data y el Machine Learning están requiriendo cada vez más profesionales especializados en estas áreas.

¿Quiénes pueden ser científicos de datos?

Las diversas opiniones de los expertos coinciden en señalar que las habilidades de esta profesión provienen de distintos ámbitos. De acuerdo con algunas estadísticas, el 56% de estos profesionales vienen de la matemática y la ciencia, un 16% del mundo de la programación y un 28% de otras áreas.

Una de las dificultades con las que se encuentran quienes buscan un “científico de datos” es la cantidad de habilidades que se requieren. Con la explosión y el abaratamiento del Big Data para todas las empresas, la demanda creció de manera exponencial.

Por su parte, la formación aún no alcanza a satisfacer la demanda del mercado. Es decir, se trata de una excelente oportunidad de formación  para insertarse en el mundo laboral actual.

¿Cómo empezar?

En cuanto a la formación necesaria para ser un científico de datos, las opiniones están divididas entre quienes sostienen que es necesario tener títulos universitarios, incluso a nivel superior como maestrías, y los que afirman que con una buena base de matemáticas y álgebra todo se puede estudiar en Internet.

Sin embargo, la mayoría coincide que lo importante es el conocimiento que tengas, que hayas adquirido. Hay quienes también aconsejan tener un plan de formación y hacer proyectos que involucren todos los conocimientos que se requieren (crear datasets, tu propio flujo de datos, limpiar y preprocesar, elegir algoritmos, comparar e innovar en cada proyecto).

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En síntesis, hay posibilidades de que si reúnes los requisitos y tienes la formación adecuada puedas convertirte en un científico de datos, sin dudas una profesión en pleno auge y crecimiento.

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