En la metodología del Data Science se requiere la implementación de múltiples herramientas y procedimientos de análisis que necesitan de una gran habilidad y experiencia profesional.

Por lo tanto, no es una actividad que debe ser llevada a cabo por un estadístico cualquiera. De hecho, existe una profesión que se basa en estas actividades. En este post conocerás qué es un Data Sciencist o un ingeniero de datos.

Algunos expertos consideran que esta profesión es una combinación de un ingeniero, estadístico, matemático y programador, ya que debe reunir características de todos esos campos para llevar a cabo sus funciones. Igualmente, si aún no tienes claro cuáles son sus tareas específicas, aquí podrás encontrar más información.

¿Qué hace un Data Scientist?

Como se acaba de decir, el científico de datos es un híbrido entre diferentes profesionales, sin embargo, en su formación es capacitado para detectar patrones anomalías o tendencias en el Big Data o macrodatos.

Al mismo tiempo, debe desarrollar hipótesis y conclusiones partiendo de un conjunto de información. Por ejemplo y en el caso del SEO debería partir de hacerse esta pregunta ¿qué es el link building?, antes de abordar otro tipo de estudios relacionados con el sector más complejos.

Igualmente, también es el responsable de la implementación de herramientas estadísticas y algoritmos para predecir o validar con mayor acierto las incógnitas que surjan durante su proyecto. De hecho algunas agencias web en Valladolid cuentan con profesionales en este campo y aplican estos sistemas o metodologías en las estrategias que llevan a cabo para sus clientes.

Dependiendo del sector donde trabaje, le serán asignados distintos objetivos, por ejemplo, si se dedica a la industria de la tecnología debe indagar entre grandes volúmenes de datos para determinar las tendencias o necesidades de los usuarios en la comunicación hombre-máquina.

En el mismo sentido, también puede dedicarse al descubrimiento científico y comparar teorías actuales con un historial de estudios antiguos.

El Data Sciencist también suele involucrarse en algunas actividades de marketing, por ejemplo, para determinar tendencias en el diseño online, nuevos métodos de hacer publicidad en Internet, entender el comportamiento de los usuarios, estudiar a la competencia e investigar nuevas oportunidades de mercado.

¿Cuánto gana un Data Sciencist?

Se trata de una profesión que ha ganado mucha popularidad en los últimos años, sobre todo en Europa.

Según estudio de StitchData, más de 50? los científicos de datos que están laborando actualmente han recibido un título o máster en los últimos 4 años. Actualmente, Estados Unidos cuenta con la mayor tasa de estos profesionales en el mundo, según un estudio de Data Science Central.

Igualmente, según la información arrojada por GoodRebels, España ocupa el octavo puesto en el ranking mundial con el mayor número de científicos. Sin embargo, de los países europeos es el que presenta un crecimiento más rápido en el desarrollo de esta profesión.

Con los resultados de los estudios mencionados, también se ha podido determinar que más del 80?estos profesionales son titulados universitarios, aparte, la mayoría provienen de otras profesiones como informática, matemáticas, física y estadística.

Reuniendo todas sus habilidades y conocimiento, su salario puede ser muy variable, pero éste puede rondar entre los 30.000 € y 80.000 € anuales. En grandes empresas norteamericanas, por ejemplo, como Facebook y Amazon, obtienen los salarios más elevados, estos rondan entre los 150.000 $ y 160.000 $.

Asimismo, también es necesario tener en cuenta otros factores como la experiencia, según los estadísticos de O’Reilly, con 4 años en ejercicio demostrable puede existir un aumento de 2.000 $ a 2.500 $.

¿Cuáles son las características de un científico de datos?

  • Debe tener conocimiento en diferentes lenguajes de programación, el de mayor importancia actualmente es Python.
  • También debe tener la característica de estructurar y modelar la información a través de diferentes formatos como Excel, CSV, TXT, entre otros.
  • Debe ser capaz de realizar gráficos con la información obtenida a través de histogramas y diagramas de dispersión.
  • Entre sus habilidades debe contar con la minería de datos, utilizando diferentes programas como Selenium y Phantomjs.
  • En su formación debe ser capaz de resolver problemas matemáticos y estadísticos.
  • Entender y generar algoritmos de Machine Learning o aprendizaje automático.
  • Igualmente, debe tener buenas habilidades de comunicación para expresar los resultados de sus proyectos de forma sencilla.

¿Cuáles son las funciones del Data Scientist en una empresa?

El profesional debe entender cómo funciona tu negocio y el tipo de servicio que ofreces. Debe conocer todos los procedimientos de ventas y producción, así como cualquier característica especial. Al mismo tiempo, conocer cuáles son las soluciones que ofrece tu empresa a los usuarios y entender el perfil del consumidor ideal.

Igualmente, puede desarrollar su trabajo a partir de los macrodatos proporcionados por la empresa o a través de bibliotecas externas. También debe ser capaz de analizar esta información para hacer una segmentación entre los datos históricos y los que pueden ser utilizados para predicciones.

Durante su trabajo, también debe ser capaz de entender los patrones y organizar toda la información relevante que puede ser útil para futuros proyectos. También puede implementar algoritmos matemáticos para utilizar Machín Learning y probar sus hipótesis.

Diferencias entre Data Science y Data Engineer

En ocasiones, las empresas suelen confundir ambas profesiones debido a que las 2 se dedican a estudiar los madrodatos. Sin embargo, sus funciones pueden diferenciarse en las herramientas que utilizan, en los lenguajes de Software que emplean y en sus responsabilidades.

La diferencia más notable es que el Data Scientist o científico de datos está más capacitado para las habilidades analíticas y aunque cuenta con la capacidad de programar, es el Data Engineer o ingeniero de datos que está más preparado para esta actividad.

Como era de esperar, ambas profesiones se complementan entre sí, de forma que el ingeniero es el encargado de crear la estructura por la cual se proporcionará la información para su posterior análisis por parte del científico.

Igualmente, el ingeniero también está reconocido por su amplia participación en el desarrollo de nuevas tecnologías inteligentes, que también puede ser una gran oportunidad para trabajar con el científico y utilizar la información obtenida para el aprendizaje automático.

Para finalizar, actualmente el Data Sciencist es el profesional más demandado en el mundo, al mismo tiempo también es el mejor pagado. Sin embargo, es importante que sepas que no cualquiera puede desarrollar sus funciones, es necesario tener una gran cantidad de conocimientos técnicos y formativos, así como la experiencia necesaria para proceder con todas sus tareas.

¿A qué esperas para contratarlo? Con este profesional, el futuro de tu empresa será más que brillante. Seovalladolid es una empresa de posicionamiento orgánico Valladolid y cuenta con expertos en data science y SEO, ponte en contacto con nosotros si necesitas más información.