Científico de Datos: ¿Qúe es y qué hacen exactamente? Spain

Si bien la aplicación de la ciencia de datos es su propio campo, no está relegada a una industria o línea de negocio. Los científicos de datos pueden tener un impacto en cualquier parte de cualquier organización. Se trata de un profesional altamente capacitado que ha desarrollado distintas habilidades en campos como las matemáticas, estadísticas, programación y por supuesto, en el análisis de datos. Los científicos de datos colaboran en equipos con profesionales de informática, estadística y profesiones específicas como finanzas, marketing y sanidad, ya que se trata de un campo interdisciplinar. Se utiliza el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales, el modelado, el análisis de gráficos y los motores de recomendación de aprendizaje automático. Las empresas se encuentran con enormes cantidades de datos en el comercio electrónico, las finanzas, la medicina, los recursos humanos, etc.

Si vienes de estadística, el área de computación es tal vez la más difícil”, explica. Entonces es hora de comenzar a mirar los datos y clasificar para ver si lo que dice la gente sobre el problema es cierto. Si puede determinar cuál de ellos usa una tarjeta de crédito de supermercado, por ejemplo, es probable que abra el correo electrónico y use el cupón.

Importancia de la ciencia de datos

Cuando el departamento de marketing informa que necesita mejorar su comunicación con el cliente, depende del científico crear una solución desde cero. La lista de experiencia técnica en la ciencia de datos o data science en inglés, puede ser larga. Según Lucas Serra, quienes se inician en el área pueden empezar a aprender lenguajes de programación como Python o R, además de SQL.

Por otra parte, si se tiene un conocimiento previo en alguna de las disciplinas mencionadas, también es útil estudiar un posgrado de calidad que permita mantenerse actualizado con los contenidos. Todos los conceptos Por qué deberías aprender ciencia de datos con cursos online mencionados hasta aquí se abordan de manera integral y complementaria en la Licenciatura de Ciencia de Datos. Se trata de una carrera que se ofrece en algunas universidades públicas y privadas de México.

El Lado Oscuro del Análisis de Datos: 8 cosas que NADIE te cuenta ANTES de convertirte en ANALISTA DE DATOS

Un científico de datos, también llamado Data Scientist es un profesional que se encarga de analizar y extraer información valiosa a partir de conjuntos de datos. Esto implica utilizar técnicas estadísticas, matemáticas y de aprendizaje automático para encontrar patrones y tendencias en los datos. Los científicos de datos pueden trabajar en una variedad de campos, como las finanzas, la salud, la tecnología y la investigación.

Al contar con un científico de datos en el equipo, el profesional puede comenzar a liderar proyectos que generen cambios en los sectores de la empresa. Suelen trabajar en equipo, por lo que es importante estar en sintonía con todos los miembros y estar de acuerdo en cómo resolver el problema. Además, al encontrar la solución para aumentar las ventas de las tiendas, por ejemplo, el científico necesita presentarla a los líderes corporativos y al área comercial.

La importancia de un científico de datos[editar]

Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”. Dado que los científicos de datos viven sumergidos en los sistemas diseñados para analizar y procesar datos, también deben comprender el funcionamiento interno de dichos sistemas. Aprende y aplica los lenguajes que sean más relevantes para tu rol, industria y desafíos empresariales. El pensamiento crítico es una habilidad valiosa que se adapta fácilmente a cualquier profesión. Se dedica a buscar tendencias y patrones relevantes entre un gran grupo de datos y a analizarlos utilizando los diferentes lenguajes de programación.

Asimismo, la Oficina de Estadísticas Laborales de EEUU estima que entre el año 2019 y el 2029 los científicos de datos y las ocupaciones de ciencias matemáticas crecerán en un 31%. Es un crecimiento asombroso y abrupto, teniendo en cuenta que la tasa de crecimiento promedio para el resto de trabajos es de 3,7%. Ahora que todas las empresas se están digitalizando y tienen acceso a enormes cantidades de datos, tiene mucho sentido que los Data Scientist sean los profesionales más codiciados del mercado laboral. La ciencia de datos ha resultado para muchos una disciplina de reciente creación, pero en la realidad este concepto lo utilizó por primera vez el científico danés Peter Naur en la década de los sesenta como sustituto de las ciencias computacionales. En 1974 publicó el libro Concise Survey of Computer Methods
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donde utiliza ampliamente el concepto ciencia de datos, lo que permitió una utilización más libre en el mundo académico.

¿Cuándo está lista una empresa para contratar un científico de datos?

Estos datos, que pueden ser cualitativos o cuantitativos, son fundamentales para respaldar y respaldar las conclusiones y descubrimientos en el campo de la ciencia. El salario promedio de un científico de datos en México ronda los $35,000 pesos y varía según la experiencia y puesto del que se trate. De hecho, los profesionales más experimentados pueden llegar a ganar alrededor de $50,000 pesos al mes. En esta aplicación de la ciencia de datos, las técnicas utilizadas mayormente son el machine learning, la predicción y el modelo de datos predictivo.

Los datos pueden ser preexistentes, recién adquiridos o un repositorio descargable de Internet. Los científicos de datos pueden extraerlos de las bases de datos internas o externas, del software CRM de la empresa, de los registros del servidor web, de las redes sociales o adquirirlos de terceros de confianza. Los data scientists determinan https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ las preguntas que debe plantear su equipo y descubren cómo responder a esas preguntas utilizando datos. Es fácil confundir los términos “ciencia de datos” e “inteligencia empresarial” (BI) porque ambos están relacionados con los datos de una organización y el análisis de dichos datos, aunque se centran en cuestiones distintas.