Seguro que en los últimos meses has oído hablar de cómo las empresas dan cada vez más valor a los datos y, relacionado con ello, del perfil profesional Data Scientist. Y no es extraño que hayas escuchado el nombre de esta posición, ya que es una de las profesiones cuya demanda ha crecido más en el último año en España y una de las mejor pagadas en la actualidad.
No obstante, ¿tienes claro qué es lo que hace un científico de datos y cuál es su papel en una empresa? En este artículo te explicamos de forma sencilla qué es un Data Scientist, cuáles son sus funciones y qué habilidades y conocimientos debes desarrollar si quieres convertirte en uno. ¡Vamos allá!
Qué vas as ver en esta entrada
¿Qué es un Data Scientist y cuál es su rol dentro de una organización?
Un Data Scientist o científico de datos es el profesional que se dedica a recolectar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos para extraer la información relevante de ellos. Son personas que aplican sus conocimientos en matemáticas, estadística y programación para analizar e interpretar los datos de que disponen las empresas y sacar información valiosa de ellos.
Las organizaciones tienen a su disposición una gran cantidad de información, que bien aprovechada puede traducirse en beneficio para la compañía. En un entorno cada día más digital y competitivo, aprovechar la información que las empresas obtienen de relacionarse con su entorno es casi una obligación. De ahí la creciente necesidad de profesionales capaces de analizar y dar sentido a todos estos datos, para que supongan así un verdadero valor.
Gracias al trabajo de los científicos de datos las compañías pueden predecir el comportamiento de los usuarios o descubrir nuevas oportunidades de negocio. Por ejemplo, pueden conocer cuál es el mejor momento para que un cliente adquiera un producto, cuál de todas las opciones disponibles se adapta mejor a sus preferencias o cuál es el riesgo de que esa persona enferme.
En definitiva, el papel de un Data Science dentro de una organización es proporcionar información valiosa sobre el comportamiento de los consumidores y las acciones que la empresa lleva a cabo, para que ésta pueda diseñar estrategias y planes de negocio que la impulsen a cumplir sus objetivos.
Las nuevas tecnologías han multiplicado en los últimos años la cantidad de información disponible y su procesamiento se ha hecho posible gracias a la aparición y evolución de disciplinas como el Machine Learning. Esto, junto con el avance de la digitalización, ha hecho que las empresas estén apostando en la actualidad por aprovechar el potencial de los datos y, por consiguiente, que profesiones como la de los científicos de datos estén en auge.
Funciones de un científico de datos
¿Qué hace un Data Scientist en una empresa? Las funciones de un científico de datos pueden diferir de una organización a otra, pero a grandes rasgos comprenden las siguientes:
- Extracción de datos. Obtener toda la información que considere de utilidad de diversas fuentes. El volumen de los datos puede diferir (Small Data, Medium Data y Big Data).
- Limpieza de datos. Eliminar toda la información que no sea relevante y preparar los datos para su procesamiento (normalizando valores, modificando variables, etc.).
- Procesamiento de datos. Tratar los datos aplicando acercamientos estadísticos, softwares analíticos, Machine Learning, modelos predictivos, etc. para obtener información valiosa.
- Visualización de datos. Representar los datos de diversas formas para que sean comprensibles.
¿Qué se necesita para ser Data Scientist?
Para trabajar como científico de datos las empresas demandan poseer una serie de conocimientos técnicos y habilidades. Vamos a ver en detalle cuáles son:
Titulación superior técnica
Las ofertas de empleo de Data Scientist suelen incluir como primer requisito poseer una titulación superior técnica.
Así, para trabajar como científico de datos se suele pedir una titulación técnica como Ingeniería Informática o Telecomunicaciones. Pero también es frecuente la demanda de titulaciones en disciplinas analíticas, como Matemáticas o Estadística, o del ámbito de negocio, como Economía o Dirección de empresas. En definitiva, se buscan personas con conocimientos en programación, capacidades analíticas y entendimiento del negocio.
No obstante, la titulación superior no es un factor determinante actualmente en el mercado a la hora de contratar a un Data Scientist. Es muy frecuente ver científicos de datos que proceden de otros campos, como los de la física o las ciencias sociales (psicología o sociología, habitualmente). Eso sí, suelen ser personas familiarizadas con el análisis de datos.
Lenguajes de programación que un científico de datos debe conocer
Existen numerosos lenguajes de programación para practicar ciencia de datos (Scala, Pearl, Julia…). No obstante, hay tres que son los más populares y los que se exigen más frecuentemente en las ofertas de trabajo: SQL, Python y R. Pero no es necesario que un Data Scientist sea experto en los tres. Normalmente, se pide que maneje SQL y que trabaje con Python o con R.
- SQL. El lenguaje de consulta estructurado (por sus siglas traducidas al español) es fundamental para manipular datos estructurados. Es un lenguaje de dominio específico diseñado para modificar, localizar y comprobar información de sistemas de gestión de bases de datos relacionales. Permite realizar consultas para recuperar información de bases de datos y realizar cambios.
- Python. Es el lenguaje de programación más utilizado por los científicos de datos. Es un lenguaje de propósito general, orientado a objetos y con una sintaxis legible, que permite implementar Machine Learning a gran escala. Se pueden realizar todo tipo de trabajos relacionados con la ciencia de datos a través de sus librerías, como Pandas. Python es más replicable que R, por lo que es la mejor opción si es necesario utilizar los resultados del análisis en una app o sitio web. Suele ser la opción por la que se decantan los desarrolladores o los profesionales que ya dispongan de conocimientos en programación. Podríamos utilizar Python, por ejemplo, para desarrollar una aplicación de Machine Learning.
- R. Es un lenguaje que se utiliza para realizar análisis estadístico y tiene, por tanto, un uso más específico. Es la opción preferida por estadísticos y académicos. Dispone de infinidad de paquetes para realizar cualquier acción relativa al análisis de datos. Uno de sus puntos fuertes es que facilita mucho la visualización de la información, permitiendo generar informes y presentaciones de forma sencilla. Podríamos usar R, por ejemplo, para analizar el comportamiento de los clientes.
Python y R son dos lenguajes ampliamente utilizados en Data Science, con los que podemos hacer prácticamente lo mismo, si bien cada uno de ellos parece tener un enfoque distinto. Decantarte por uno u otro dependerá de tu nivel de experiencia programando y trabajando como científico de datos y de tus funciones dentro del proyecto en el que vayas a participar.
En este vídeo repasamos los siete lenguajes de programación más populares en la actualidad para aplicar Ciencia de Datos:
Conocimientos técnicos, plataformas y tecnologías
Además de las capacidades técnicas y analíticas que el profesional haya desarrollado durante su formación superior y de trabajar con los lenguajes de programación que acabamos de mencionar, un Data Scientist debe poseer una serie de conocimientos adicionales y controlar una serie de herramientas y plataformas para desempeñar su labor.
Concretamente, se suele pedir que disponga de comprensión y dominio teórico/práctico de algoritmos Machine Learning y Deep Learning, así como el manejo de bases de datos SQL. A menudo se valora también tener conocimientos en bases de datos noSQL. A todo esto suele acompañarle la necesidad de conocer técnicas de investigación estadísticas, como modelado, clustering, visualización de datos, análisis predictivo, etc. Por otra parte, un científico de datos puede necesitar trabajar con entornos de Big Data como Hadoop o Spark, entre otros.
Cada puesto de trabajo puede exigir unos conocimientos técnicos u otros, que dependen de las necesidades de la empresa que lo oferta. No obstante, estos son los que se suelen pedir para trabajar como científico de datos de forma generalizada.
Skills de un Data Scientist
Además de estos conocimientos técnicos, un científico de datos debe desarrollar algunas habilidades. Las más frecuentes son:
- Capacidad de resolución de problemas
- Aprendizaje continuo
- Comunicación efectiva
- Visión de negocio
Todas ellas resultan fundamentales para que un Data Scientist realice su trabajo de forma exitosa.
Experiencia trabajando con datos
Por último, la experiencia que se demanda para trabajar como Data Scientist varía en función de si la oferta de trabajo va dirigida a perfiles más junior o senior. Para perfiles más inexpertos, las empresas suelen pedir 1 o 2 años de experiencia trabajando con datos. Mientras que, en posiciones más experimentadas, se piden al menos 4 o 5 años de experiencia trabajando como científico de datos.
¿Cómo formarse en Data Science?
En la actualidad, existen multitud de opciones formativas para convertirte en un científico de datos. Encontramos infinidad de grados universitarios y posgrados, cursos y certificaciones. Vamos a hacer un repaso de ellos:
Grados universitarios y posgrados en Data Science
Numerosas universidades españolas ofrecen grados para formarte en ciencia de datos. Algunos de los programas más conocidos son el Grado de Ciencia de Datos Aplicada de la Universitat Oberta de Catalunya; el Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos de la UC3M; el Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid; y el Grado en Ingeniería Matemática en Ciencia de Datos de la Universitat Pompeu Fabra.
Asimismo, existen también dobles grados dedicados a desarrollar las competencias necesarias para trabajar como Data Scientist. Uno de ellos es el Doble Grado en Informática y Matemáticas, que se oferta en universidades como la Autónoma de Madrid, la Universitat de Barcelona o en la Universitat Politècnica de València.
Por su parte, el mundo de los posgrados y másteres especializados en ciencia de datos es amplísimo en España. Existen multitud de programas ofertados tanto por universidades públicas como por centros privados. Por mencionar algunos, disponen de programas superiores especializados en Data Science la Universidad Complutense de Madrid, la Universitat Autònoma de Barcelona o la Universidad de Navarra. Numerosas escuelas de negocios también lo hacen, como EAE, ESIC o IEBS.
Cursos para convertirte en científico de datos
Además de los grados y másteres de las universidades, existen multitud de cursos online para aprender ciencia de datos. Así, plataformas como edX y Coursera tienen numerosos recursos para formarte ampliamente en la disciplina o en algunos de los lenguajes o plataformas que necesitarás conocer para trabajar como científico de datos.
Algunos de ellos son Introduction to Data Science de IBM; Machine Learning for Data Science and Analytics de Columbia University; Conceptos básicos de Python para Data Science de IBM, Data Science: R Basics de Harvard University. En MiriadaX encontramos también el curso Introducción al Business Intelligence y al Big Data de la Universitat Oberta de Catalunya.
Certificaciones en Data Science
Por otra parte, existen también multitud de certificaciones para acreditar tus conocimientos en Data Science. Algunas de las más conocidas son: Data Science Certification de Saas; Azure Data Scientist Associate de Microsoft; IBM Data Science; o Google Data Analytics Certificate de Google. Algunas están disponibles en Coursera.
¿Cuánto gana un científico de datos?
Otra de las cuestiones que suelen aflorar cuando hablamos del trabajo de los científicos de datos es cuánto cobran. Un Data Scientist tiene un salario medio de 34.000€ brutos por año en España en 2021. Esta es la cifra que nos proporciona Glassdoor, una plataforma en la que profesionales comparten sus sueldos de forma anónima, tras analizar las pagas de medio millar de científicos.
Si acudimos a portales de empleo como indeed o jobted la cifra no cambia demasiado. El primero habla de 32.660€ brutos anuales y destaca a Madrid, Bilbao, Valencia y Sevilla como las ciudades españolas donde los salarios de los científicos de datos son más elevados.
Por su parte, el segundo portal se decanta por la cantidad de 38.700€ (alrededor 2.100€ netos por mes) y contempla un bonus anual de 6.540€. Jobted señala además que existen diferencias de sueldo bastante notables entre los profesionales más inexpertos y los más experimentados. De este modo, un Data Scientist Junior cobraría de media 29.400€ brutos al año y un Data Scientist Senior 54.600€.
Conclusión: ¿Por qué aprender ciencia de datos?
Como hemos visto, Data Scientist es una de las profesiones más demandadas en la actualidad y con mejores salarios en España. Con la aceleración de la digitalización y el creciente interés de las empresas por los datos, no parece que la tendencia vaya a cambiar. Los científicos de datos seguirán siendo un perfil muy necesario en las compañías en los próximos años.
Por todo ello, en este artículo hemos tratado de diseccionar el perfil de un científico de datos. Hemos visto qué es un Data Scientist, qué hace en su día a día, qué conocimientos técnicos y habilidades debe desarrollar y qué recursos formativos existen en la actualidad para convertirte en uno.
Puedes aprender más sobre Data Science y las últimas tendencias en el sector de la tecnología en nuestro canal de YouTube. ¡Suscríbete!
