La constante evolución del Big Data y las nuevas tecnologías han generado el surgimiento de áreas que requieren de personas capacitadas en múltiples campos como programación, matemática, análisis de datos, etc. 

Gracias al enorme potencial que tienen los datos para los negocios, los profesionales de Data Science o Ciencia de Datos son altamente valorados en las empresas. Debido a la escasez de estos perfiles, los científicos de datos cuentan con sueldos altos y reciben múltiples ofertas laborales todos los meses. 

A continuación veremos qué es un Data Scientist, qué valor aportan a las organizaciones, qué conocimientos se necesitan y las constantes oportunidades laborales. 

¿Qué hace un Data Scientist?

Un científico de datos es un profesional dedicado exclusivamente a analizar e interpretar grandes bases de datos. Por este motivo, la carrera de Data Science es una de las más demandadas en distintas industrias a nivel mundial: las empresas necesitan extraer conclusiones de la gran cantidad de información que poseen para la toma de decisiones.

Los científicos de datos cuentan con grandes conocimientos matemáticos y estadísticos, además de dominar distintos tipos de software y programación junto con sistemas de análisis de datos masivos como machine learning. 

La tecnología actual no solo necesita del mejor talento posible, sino también de información, y mucha información. Se estima que la cantidad de datos que había en el mundo a principios de 2020 era aproximadamente 44 zettabytes (ZB). En otras palabras, el número de bytes en todo el universo digital es 40 veces mayor que el número de estrellas en el universo.

Entonces, gracias a la oferta y a la demanda constante de información, la obtención de datos es una práctica frecuente en las empresas, aunque el desafío y lo complejo del área es el procesamiento de grandes volúmenes. Hasta hace poco tiempo no era posible dicho análisis para obtener conclusiones, aunque en los últimos años se ha producido una “democratización” de estas técnicas, con lo cual ha incrementado la popularidad de los Científicos de Datos o Data Scientists.

Se suele pensar que sólo las grandes empresas necesitan hacer Data Science, pero lo cierto es que las pequeñas y medianas empresas (PyMEs) también pueden sacar partido de esta disciplina, ya que en estas estructuras se simplifica el proceso de obtención de datos, que suele ser más complejo y burocrático en grandes empresas.

Una de las áreas donde más importancia tiene el Data Scientist es en Marketing, especialmente en la segmentación de audiencias. El análisis de datos en tiempo real y la anticipación de tendencias aporta información de relevancia para los equipos de Marketing en las empresas. 

La Ciencia de datos permite localizar las fuentes necesarias para un correcto análisis de diversos comportamientos de las personas. Por ejemplo, se puede examinar si es conveniente que una aplicación sea gratuita, de pago, freemium, etc. luego de almacenar todos los comentarios sobre la competencia en una única base de datos. 

Realizando Data Mining, es posible separar los comentarios que contengan algunas palabras claves como “dinero”, “moneda” y “gratis”. Y por último, programar diferentes contadores que analicen las palabras positivas como negativas de dicha base de datos. Así seríamos capaces de analizar toda esa información para descubrir si existen referencias al pago o si los usuarios están conformes.

¿Qué necesito saber para desarrollarme en Data Science?

Un aspecto sumamente positivo de la ciencia de datos es que solamente se necesita poseer conocimientos básicos en matemática e inglés para poder empezar a sumergirse en este mundo. Estos no suelen ser un impedimento ya que también se pueden compensar de manera rápida y sencilla. A partir de ellos, un Data Scientist necesita incorporar conocimientos en estadística y en otras áreas específicas para desarrollar correctamente su tarea:

• Machine Learning
• Modelado estadístico
• Diseño experimental
• Inferencia Bayesiana
• Árboles de decisión
• Aprendizaje automático
• Optimización de datos

Programación y bases de datos

• Ciencia informática
• Dominio de lenguaje y packages de R
• Bases de datos SQL y NoSQL
• Álgebra relacional
• Bases de datos paralelas
• Procesamiento de consultas paralelas

Comunicación y visualización

• Habilidades storytelling
• Representación visual de alta calidad
• Dominio de R packages como ggplot2
• Capacidad para trasladar la información que reside en los datos en decisiones y acciones
• Herramientas de visualización gráfica

Para desarrollarse en Data Analytics es necesario también estar capacitado en habilidades analíticas, manejo de software y teorías de medición y aplicaciones para poder:

• Realizar análisis de datos con la mayor fiabilidad posible.
• Seleccionar herramientas.
• Prever dificultades.
• Aportar tu interpretación de resultados. 

Otra incógnita que suele aparecer mucho en los primeros niveles es qué lenguaje de programación se debe usar y cuál es el mejor. En programación, la elección de esta herramienta suele ser una decisión compleja. Aquí interfieren muchos factores técnicos o formativos como también personales. Lo que sí podemos delimitar es cuáles son los lenguajes de programación más populares, y que estos van cambiando con el tiempo y según avanza la ciencia de datos. 

El índice Tiobe recolecta en tiempo real los datos sobre los lenguajes más usados a nivel mundial. En el número 3 se encuentra el más utilizado por parte de los profesionales de datos debido a su simpleza y múltiples funciones: Python. Este tiene una sintaxis muy buena y moderna. Es cada vez es más competitivo y no para de crecer entre los profesionales de la ciencia de datos. 

Otro de los lenguajes más populares en Ciencia de Datos es R, el lenguaje estadístico por excelencia durante muchos años, lo cual hace que sea posible encontrar códigos y paquetes para casi cualquier situación. Su sintaxis es antigua, compleja y no tan agradable visualmente como otros lenguajes modernos. 

¿Por qué Data Science es una oportunidad?

El perfil del Data Scientist es uno de los que más ha crecido a nivel mundial y también a escala regional. Cada vez más empresas cuentan con datos sobre clientes o posibles usuarios, generando la necesidad de un profesional que sea capaz de extraer valor de grandes cantidades de información. 

No hay una industria específica para Data Science. Cualquier organización ya sea privada o pública puede tener entre sus filas un profesional de estas características. Esto amplía aún más el gran abanico de posibilidades laborales. 

Tampoco importa el tamaño de las organizaciones. Ya sean pequeñas, medianas o grandes empresas, todas y cada una de ellas puede verse altamente beneficiadas por contar con una persona encargada de Data Analytics.

En cuanto a nuestra región, los profesionales de Data Science en Argentina son altamente valorados en toda institución. Según datos de la consultora Mercer, el salario mensual bruto de un gerente de Data Science asciende a $245.000 con un bono por el cumplimiento de la totalidad de sus objetivos de $480.00 anuales. Un científico de datos Senior cobra un sueldo mensual bruto de $108.000, con otro bono anual de $130.000.

Como hemos podido observar, cada vez son más las empresas que necesitan de un experto en este ámbito para poder estudiar y aprovechar la cantidad de datos que poseen. En este sentido, la carrera de Data Science representa una gran oportunidad, ya que el perfil de Data Scientist es uno de los más destacados y tiene un gran potencial de crecimiento en todo el mundo.

Teniendo en cuenta que lo digital es la nueva norma, Data Science es una de las carreras que están transformando el futuro digital, junto con Desarrollo Web Full Stack y Diseño UX/UI.

Si quieres iniciar tu carrera tecnológica, ¿qué esperas para formarte como data scientist y construir un nuevo camino profesional?

¡Nos vemos la próxima!

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