¿Qué es un Data Scientist o científico de datos?

Es una de las profesiones de la que más se habla. Los expertos en Recursos Humanos señalan que el software y las tecnologías de la información son los grandes protagonistas, de manera que entre los profesionales más demandados están la de data scientist, analista web, arquitecto web, especialista en ciberseguridad, en inteligencia artificial, etc.

Nos centramos en la figura del científico de datos y te explicamos qué hace exactamente, cuáles son competencias y habilidades, cómo se presenta su horizonte profesional y cómo se forman.

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En qué consiste su trabajo

Los data scientists son expertos en análisis de datos. Durante décadas, a medida que ha aumentado el uso de las tecnologías digitales, se ha ido acumulando información como una masa sin estructura e ingobernable, pero de mucho valor para las empresas.

Hacía falta una figura que pudiera enfrentarse a esa fuente inabarcable y extrajera información útil con la que tomar decisiones, por eso la figura del científico de datos es tan relevante.

Ese es el marco general en el que trabaja un científico de datos, lo que supone una amplia variedad de tareas. Estas engloban la recolección de datos y su transformación en un formato utilizable, la resolución de problemas en negocios basándose en esos datos o la detección de tendencias que puedan ayudar a una empresa en sus operaciones.

Cuáles son sus competencias y habilidades

Para resolver los problemas complejos que a veces plantea el análisis de datos, se necesita una base científica y una computacional. Además, se requiere una actualización constante de conocimientos para estar al día en tendencias de análisis y herramientas útiles.

Para manejar la enorme cantidad de datos con la que hay que trabajar y extraer información relevante para una organización, hay que tener mucha curiosidad y creatividad, a fin de transformar lo abstracto en algo útil.

También es necesario que domine las siguientes áreas:

  • Lenguajes de programación como R y Python.
  • Técnicas y herramientas analíticas dentro del machine learning, el deep learning y el texto.
  • Habilidad para la divulgación y la comunicación. Deberá comunicarse con otras áreas de negocios y con clientes que no son duchos en la materia.

Cuáles son sus perspectivas profesionales

Cada vez son más las empresas que manejan grandes cantidades de información, porque, aún sin ser grandes, los van almacenando. La tendencia dentro de la cultura empresarial nos dice que los datos cada vez se valoran más, y que, si no se puede formar a alguien del equipo, habrá que contratar a un experto. De ahí que el perfil del científico de datos esté tan bien valorado en la actualidad.

Según datos recopilados como El Economista, las formaciones en Ciencia de Datos son los programas con mayor empleabilidad en el ámbito tecnológico y digital. El 88% del alumnado de la materia consigue empleo durante los primeros nueve meses.

La de las perspectivas salariales también es una variable a tener en cuenta. Según datos de Glassdoor recopilados por La Vanguardia, el salario promedio de un Data Scientist en España es de 34.000 euros brutos anuales. Una cifra que mejora significativamente en otros países como Alemania, con una media anual de 65.000 euros según Glassdoor; o como Estados Unidos, con una media anual de casi 145.000 dólares según Indeed.

Además, no hay una única profesión dentro del Big Data, aunque la de Data Scientist es una de las principales. Si te formas para ejercerla, también estarás capacitado para ser:

  • Analista de datos. Procesan y realizan análisis estadísticos a partir de los macrodatos.
  • Ingeniero/a de datos. Extrae y prepara los datos para su posterior tratamiento, usando herramientas específicas.
  • Arquitecto de datos. Construyen la plataforma que soporte un volumen de datos a gran escala.
  • Jefe de datos. Es el máximo responsable del área de datos en una empresa, quien define las estrategias y coordina profesionales.

Cómo se forma un Data Scientist

A pesar de tratarse de una profesión relativamente reciente, la oferta es amplia. Veamos a qué tipos de programas formativos puedes acogerte:

1. Grado universitario

Ideal si aún no eres profesional y tienes que escoger carrera. Los estudiantes provienen del Bachillerato de Ciencia y Tecnología, de forma preferente.

Dentro de la formación reglada, encuentras opciones como el grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, el de Ciencia e Ingeniería de Datos, el de Matemática Computacional y Análisis de Datos o el de Ingeniería de Datos en Procesos Industriales.

2. Máster

El abanico se abre mucho, porque a lo que se ofrece dentro de la formación reglada se añade lo de la no reglada. Para estudiar un máster, deberías tener un perfil específico forjado por la vía académica o por la profesional. Dan preferencia a quienes provengan de la Ingeniería Informática, las Matemáticas, la Física y la Ingeniería de las Telecomunicaciones, además de las carreras mencionadas más arriba.

Si no estás graduado, como decimos, podrías entrar demostrando tu experiencia laboral. Depende de los requisitos que establezca el comité de admisión.

Si quieres tener más información de un Master, que oportunidades te brinda o los requisitos de acceso puedes consultar en Nuclio Digital School sobre su Máster de Data Science.

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3. Bootcamp

El bootcamp es un programa formativo intensivo, de manera que te forma en una materia concreta en poco tiempo. Por ejemplo, cinco o seis meses. Son estudios muy orientados a la práctica y tan personalizados que sales convertido en un profesional, gracias a un profesorado especialista que te acompaña en todo el proceso.

Como sucede con los másteres, el grado de aprovechamiento de un bootcamp será mayor si provienes de áreas afines. Sin embargo, hay programas intensivos para los que ni siquiera se requiere experiencia, sino que se encaminan a una reconversión profesional desde cero. Tienen cursos de adaptación muy completos para hacer la transición.

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4. Cursos

Tanto si formas parte del área de Ciencia y Tecnología como si no, los cursos son una opción flexible: no te demandan tanto compromiso, generalmente, y la oferta es tan amplia que podrás hacerlos a tu ritmo y siguiendo tu propio itinerario.

Hay cursos generales e introductorios, otros que profundizan y otros que abordan una herramienta concreta de entre las más conocidas del sector, o que conducen a una certificación.

Con todo, la profesión de Data Scientist plantea retos, tanto que la demanda por parte de los estudiantes no es significativa en comparación a lo que necesita el mercado en la actualidad. Si tienes base, te gusta el trabajo que plantea y estás dispuesto a formarte, las múltiples oportunidades profesionales y el buen salario compensarán ampliamente el esfuerzo.