En términos generales, los científicos de datos son profesionales en análisis de datos y se responsabilizan de recopilar, analizar e interpretarlos para impulsar la toma de decisiones dentro de las organizaciones.
Las tareas de un científico de datos conjuntan elementos de varios trabajos: matemático, científico, estadístico y programador son algunos de ellos. Conllevan el uso de técnicas analíticas avanzadas, como el aprendizaje automático y el análisis predictivo, junto con la aplicación de principios científicos.
Como parte de sus iniciativas, los científicos de datos a menudo deben desarrollar y probar hipótesis a partir de grandes cantidades de datos, además de realizar inferencias y analizar sobre:
- tendencias en el comportamiento de clientes
- tendencias en el mercado
- riesgos financieros
- amenazas a la seguridad cibernética
- operaciones bursátiles
- mantenimiento de equipos
En las empresas, los científicos de datos extraen datos en busca de información que pueda utilizarse para predecir la conducta del cliente, identificar oportunidades de ingresos, detectar operaciones fraudulentas y satisfacer otras necesidades comerciales.
También suelen desempeñar un valioso trabajo de análisis para los proveedores de atención médica, las instituciones académicas, las agencias gubernamentales, los equipos deportivos y demás tipos de organizaciones.
La demanda de habilidades en ciencia de datos ha aumentado bastante en los últimos años, ya que las empresas buscan recuperar información útil en volúmenes cada vez mayores de big data y aprovechar la IA y las tecnologías de aprendizaje automático para idear nuevos tipos de análisis.
¿Qué funciones tiene un científico de datos?
Como miembros de organizaciones, los científicos de datos, por lo general, se encargan de encontrar información que dé lugar a campañas de marketing más efectivas, un mejor servicio al cliente, una cadena de suministro más productiva y estrategias comerciales más satisfactorias.
Para ello, es imprescindible que comprendan suficientemente bien tanto los datos como el negocio en que laboran como para plantear preguntas, ejecutar el trabajo de análisis y brindar información a los ejecutivos acerca de posibles cambios en las operaciones comerciales, productos o servicios.
Algunas de las responsabilidades básicas de un científico de datos son:
- recopilar y preparar datos relevantes para usarse en herramientas de análisis de datos
- emplear distintas herramientas de análisis para detectar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos
- generar modelos estadísticos y predictivos para compararlos con los conjuntos de datos disponibles
- elaborar visualizaciones de datos, tableros e informes para comunicar hallazgos
En muchas empresas, los científicos de datos también son responsables de definir y promover las mejores prácticas para recopilar, preparar y analizar datos.
Asimismo, desarrollan tecnologías de IA para uso interno o por parte de los clientes, por ejemplo, sistemas de IA conversacionales, robots impulsados por IA y otras tecnologías autónomas.
¿Qué competencias necesita un científico de datos?
Aunadas a las habilidades complejas que aprende en su formación profesional, resulta conveniente que un científico de datos posea competencias blandas como la capacidad de trabajar en equipo, habilidades de comunicación, de resolución de problemas y toma de decisiones, curiosidad, creatividad y pensamiento crítico.
En cuanto a las más avanzadas, los científicos de datos deben completar de forma oportuna una amplia gama de tareas complejas de planificación, modelado y análisis; por lo que el trabajo requiere conocimiento de diferentes herramientas de ciencia de datos.
Las actividades técnicas indispensables en su trabajo incluyen: extracción de datos, análisis predictivo, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, así como el procesamiento y la preparación de datos por adelantado.
La experiencia con técnicas de análisis e investigación estadística también es muy útil. En algunos casos, la experiencia en procesamiento del lenguaje natural (NLP) es otro requisito previo.
Ejemplos de competencias necesarias en su labor son:
- experiencia en cada una de las fases implicadas en la ciencia de datos, desde el descubrimiento inicial de datos hasta la limpieza de datos y la selección, validación e implementación de modelos.
- experiencia en el uso de técnicas estadísticas para resolver problemas analíticos.
- capacitación en técnicas de análisis cualitativo y cuantitativo.
- conocimiento y comprensión de estructuras comunes de almacenamiento de datos.
- capacidad de identificar oportunidades para aplicar herramientas de aprendizaje automático y minería de datos a los procesos comerciales con el fin de mejorar su eficacia.
- conocimiento de una amplia variedad de fuentes de datos, incluidas bases de datos y plataformas de big data, así como webs API públicas o privadas y formatos de datos estándar.
- familiaridad con plataformas y servicios de nube pública.
- experiencia con herramientas de visualización de datos, como Power BI y Tableau.
- diseño e implementación de paneles de informes habilitados para rastrear métricas clave y mostrar información procesable.
- capacidad de efectuar análisis precisos y presentar los resultados de manera clara.
¿A qué clase de obstáculos puede enfrentarse?
Las tareas que realiza un científico de datos casi siempre son complejas dada su naturaleza especializada y la gran cantidad de datos que con frecuencia debe analizarse.
Recopilar datos relevantes para usarlos en aplicaciones de análisis también suele ser difícil, sobre todo en organizaciones cuyos conjuntos de datos están aislados de otros sistemas de TI.
Los datos incorrectos o inconsistentes pueden sesgar los resultados de los modelos analíticos y para evitarlo es necesario limpiar y categorizar con rigor los datos para poder identificar y corregir los problemas presentes en la calidad de los mismos.
Distinguir y abordar sesgos en las aplicaciones de ciencia de datos es otro desafío, tanto en los datos que se analizan como en los algoritmos y modelos analíticos. Revisar modelos y asegurarse de que estén actualizados al cambiar grupos de datos u objetivos empresariales tampoco es una cuestión sencilla.
Las tareas de análisis pueden tornarse muy complicadas si las empresas no invierten en profesionales en ciencia de datos.
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