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 «Data Visualization« 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 Scikit-learn 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 DataScientest 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.
