Dentro de los nuevos perfiles profesionales que van surgiendo alrededor de las tecnologías, hay una figura que va destacando en importancia y en funciones, y es el Data Scientist.

Hace algunos años esta figura era conocida como Analista de datos y el contenido de sus responsabilidades era muy diferente a todo lo que actualmente se ha ido incorporando a este perfil. Ahora, incluso, se les encuadra como científicos de datos.

En la actualidad se manejan datos que provienen de numerosas fuentes. Incluso, pueden tener hasta distintos formatos, por eso es importante que un Data Scientist sepa buscar, explorar y analizar estos datos que va recabando de distintos lugares.

¿Qué hace un Data Scientist?

La figura de este experto en ciencia de datos empieza a ser clave en determinados sectores y empresas y deberá tener los conocimientos suficientes para interpretar de forma racional los datos que reúne para que luego puedan ser utilizados. 

Es importante que estos datos, que disponen las empresas, puedan ser analizados y tratados para proporcionar una información valiosa a los responsables y decisores del negocio en la empresa.

Independientemente de sus conocimientos como científico en datos, se valorará tener una amplia visión de negocio, ya que podrá usar los datos recopilados y analizados para transmitir recomendaciones a los responsables, pudiendo predecir el comportamiento de los usuarios o detectar nuevas oportunidades de negocio aún no contempladas.

Estos nuevos profesionales se han tenido que adaptar a las nuevas necesidades de los mercados y, por ello, formarse en un amplio abanico de habilidades y formatos técnicos que va a requerir el puesto.

¿Qué estudios requiere un Data Scientist?

La complejidad en las funciones a desarrollar requiere formarse en distintos ámbitos.

Entre los principales es recomendable:

• Ingeniería informática, estadística o matemáticas.
• Además, deberán tener conocimientos de programación en lenguajes como SQL, Python o R.
• Big Data, dominar y manejar grandes volúmenes de datos.
• Tener conocimientos en Machine Learning.
• Conocer herramientas de Big Data como Hadoop o Spark.
• Dentro de las técnicas estadísticas, modelado, clustering, análisis predictivo o visualización de datos.

Dentro de los aspectos menos tecnológicos que se necesitan en un Data Scientist, igualmente se requerirá que este perfil  pueda desarrollar habilidades tales como:

• Resolución de problemas.
• Tener un buen conocimiento en misión y visión del negocio de la empresa.
• Curiosidad intelectual.
• Comunicación efectiva.
• Aprendizaje continuo, ya que es un sector en constante desarrollo y cambio.

En definitiva, un Data Scientist es el profesional que se enfrentará a una enorme base de datos desestructurada a la que tendrá que aplicar sus conocimientos de programación, matemáticas y estadística para extraer y procesar toda la información relevante que contiene. Las empresas saben que en estos datos tienen una mina de oro y a lo que hoy conocemos como Big Data, hay que sacarle el mayor rendimiento posible, tanto en el sector privado como en el público.

Los sectores como la banca, las telecomunicaciones o la investigación son los que más están demandando el perfil de Data Scientist que, en Estados Unidos, ha llegado a ser en los últimos años la segunda profesión emergente con más proyección de futuro.

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