¿Qué es la ciencia de datos? Explicación de la ciencia de datos

Hoy en día, el científico de datos es indispensable para trabajar en diferentes áreas como finanzas, salud y marketing. Además, el salario de estos profesionales también suele ser muy atractivo, incluso para puestos de nivel junior. Desde https://www.anobii.com/en/01e2f41955ece6dea8/profile/activity hace algunos años la profesión de científico de datos o data scientist en inglés, figura entre los trabajos de alta calidad en México y el mundo. A su vez, un científico de datos también es capaz de realizar un análisis predictivo.

qué es científico de datos

Los científicos de datos son una nueva estirpe de expertos en datos analíticos que poseen habilidades técnicas para resolver problemas complejos – y la curiosidad de explorar qué problemas necesitan resolverse. Su principal función es la de utilizar distintas herramientas y técnicas avanzadas con el objetivo de extraer conocimientos y patrones significativos de los grandes conjuntos de datos. Se trata de un profesional altamente capacitado que ha desarrollado distintas habilidades en campos como las matemáticas, https://wakelet.com/@david123jdh87278 estadísticas, programación y por supuesto, en el análisis de datos. Su objetivo es la resolución de problemas complejos que requieren el procesamiento y análisis avanzado de datos, aplicados a industrias de cualquier tipo. La ciencia de datos forma parte de la inteligencia artificial que está en boca de todos desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. En octubre de 2012 la revista Harvard Business Review predijo que la profesión de científico de datos sería la “más sexy del siglo XXI”.

Consigue un trabajo de analista de datos de nivel inicial.

Con el aprendizaje continuo y la práctica, estarás en el camino para convertirte en científico de datos. Para retener a las mejores personas y enriquecer el entorno laboral, Hobbs recomendó que las empresas ayuden a los científicos de datos a desarrollar trayectorias profesionales únicas y especializadas más allá de http://www.brenkoweb.com/user/22121/profile la organización. Sin embargo, para Hobbs, no importa qué tan bueno sea el equipo de ciencia de datos de una empresa o qué tan fuertes sean sus algoritmos si sus hallazgos no se comparten con el mundo. Sin embargo, muchas compañías esperan que los científicos de datos tengan una variedad de habilidades similares.

  • Por ejemplo, CaixaBank, ha apostado ya por el Big Data y ha potenciado su departamento comercial y de gestión.
  • No se requiere tener un título en un campo específico para convertirse en un científico de datos, pero puede hacerlo mucho más fácil.
  • Una vez que hayas adquirido las habilidades necesarias, puedes comenzar a buscar oportunidades de trabajo como junior.
  • Hace tres décadas atrás, nadie pensó que los chicos y chicas que trabajaban con algoritmos y bases de datos serían considerados ‘sexys’.
  • Los científicos de datos no son necesariamente responsables directos de todos los procesos involucrados en el ciclo de vida de la ciencia de datos.
  • Obtén títulos y certificaciones que aseguren que tienes los conocimientos necesarios para abordar trabajos de ciencia de datos.

Muchos científicos de datos iniciaron sus carreras como estadísticos o analistas de datos. Pero conforme el big data (y las tecnologías de almacenaje y procesamiento del big data como Hadoop) comenzaron a crecer y evolucionar, esos roles también evolucionaron. Los datos no son más sólo una idea de último momento de la que TI debe encargarse. Es información clave que requiere análisis, curiosidad creativa y un don para traducir ideas de alta tecnología en nuevas formas de generar utilidades. El campo de la ciencia de datos está en constante evolución, y los científicos de datos deben mantenerse actualizados con las últimas técnicas, herramientas y avances en el área.

Obtener conocimientos y habilidades

Aquí, un científico de datos observaría el número de pedidos por delivery de cada mes y se percataría de una curva ascendente. Eso ya te lo habíamos explicado al tocar la importancia de usar gráficos estadísticos. Por su parte, las variables cuantitativas continuas sí admiten valores en medio de dos exactos. Un ejemplo de ello sería el dinero, pues sí admite decimales (0.50, 25.45, 654.56, etc.). De hecho, un científico de datos seguramente va a trabajar con cifras relacionadas a montos.

  • Pero para entender mejor esta evolución, hay que aclarar primero qué es la ciencia de datos y para qué sirve.
  • Puede que seas muy bueno interpretando data, pero si puedes hacerlo desde la perspectiva de un empresario, será mucho mejor.
  • Esta información se puede utilizar como guía para la toma de decisiones y la planificación estratégica.
  • Además, desarrolla modelos predictivos y descriptivos que ayudan a las empresas a tomar decisiones fundamentadas.

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