Introducción
Sabemos que contratarás talento para este cargo. Por lo tanto, desarrollamos un manual completo para facilitar tu labor. Esta es la primera publicación de la serie
Aquí los post relacionados con el tema de Data Scientist:
- ¿Qué es un Data Scientist? (Este post)
- 4 habilidades necesarias para el cargo.
- 3 herramientas recomendadas para data science.
- 4 KPI que miden el éxito del profesional.
- 5 preguntas para entrevistar a tus candidatos.
En este post te compartimos sus responsabilidades, sueldo promedio en el mercado laboral y estudios recomendados.
¿Qué es un Data Scientist?
Un Data Scientist analiza, procesa y modela datos de las actividades de la empresa. Predice patrones y tendencias que traduce en soluciones prácticas. Por lo cual, comunica hallazgos que influyen en la toma de decisiones de la compañía.
El profesional manipula grandes volúmenes de datos. Para ello ocupa conocimientos en ciencias de la computación, estadística y matemáticas. Los cuales, utiliza para aportar soluciones a los problemas que aquejan a la empresa.
En las organizaciones tradicionales, el cargo pertenece al departamento de investigación y desarrollo (I+D). Por lo que responde directamente al gerente o director del área. Sin embargo, en ocasiones comunica directamente sus hallazgos al CEO.
Las empresas que carecen de este cargo no detectan ventajas competitivas. No anticipan riesgos, costos, fraudes, periodos de mantenimiento, así como mejoras en productos y procesos. Por tanto, no cuentan con datos que sustenten sus decisiones y estrategias.
¿Cuál es la diferencia entre un Data Analyst y un Data Scientist?
Ambos cargos suelen confundirse en el campo laboral. Por ello, te mostramos una tabla comparativa de ambos perfiles:
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¿Cuáles son las responsabilidades de un Data Scientist?
Las funciones de un científico de datos son:
1. Análisis de datos.
2. Manipulación de datos (Data Wrangling).
3. Comunicación de resultados.
A continuación, te explicaremos el significado de cada una de ellas, su importancia para el rol y cómo se hace cargo el profesional de llevarlas a cabo.
1. Análisis de datos
El análisis consiste en la extracción de información útil de bases de datos. Predice el comportamiento futuro, estima resultados desconocidos y explica fenómenos. Con ello, identifica tendencias, patrones y comportamientos.
Las compañías utilizan los datos para planificar, evitar riesgos y perder oportunidades. Asimismo, evalúan datos históricos para el pronóstico de ventas, prevención de tiempos de mantenimiento de maquinaria o cambios en el mercado. Por tanto, cuentan con información que les ayuda a anticiparse ante cualquier situación.
Un Data Scientist descubre comportamientos, patrones y tendencias en los datos. Para ello ocupa lenguajes de programación como R y Python. Además, utiliza técnicas de:
- Machine Learning / Aprendizaje automático: es una rama de la inteligencia artificial enfocada en el desarrollo de algoritmos y modelos para el análisis de datos. Los cuales aprenden de manera similar a como lo hacen los humanos.
- Modelamiento matemático: es la representación matemática que describe el comportamiento de un fenómeno.
- Análisis exploratorio: proceso enfocado en el análisis de datos y visualización de las características identificadas en los valores.
2. Manipulación de datos
La manipulación de datos es el proceso de conversión y mapeo de una gran cantidad de datos de modo manual o automatizado. Lo cual, consiste en la limpieza, orden y unificación de la información obtenida. Con ello, los datos son preparados para su análisis.
Las empresas obtienen datos procesables a través del proceso de Data Wrangling. Esto, requiere de la eliminación de inconsistencias, organización y limpieza de los valores que recopilan durante el proceso. De esta forma, obtienen información concreta sobre sus procesos.
Un Data Scientist garantiza la calidad de los datos para su análisis. Para lograrlo, prepara la información a través del siguiente proceso:
- Descubrimiento: recopilación de información de diversas fuentes de datos.
- Estructuración: organización de los datos de acuerdo a su tamaño y formato. Esto es necesario para su adaptación a modelos predictivos.
- Limpieza: corrección de errores presentes en los datos.
- Enriquecimiento: refinamiento, mejora y unión de datos sin procesar.
- Validación: verificación de la calidad y autenticidad de los datos.
3. Comunicación de resultados
La comunicación es el proceso por el cual es entregada información a las personas o áreas que deben tomar decisiones a partir del análisis. De esta manera, el trabajo realizado por el área de datos se convierte en soluciones prácticas para la empresa.
Para lograrlo, el científico de los datos utiliza sus habilidades de:
- Story Telling: comunicación de los resultados obtenidos del análisis de datos.
- Reportabilidad: recopilación y presentación de los datos para su entendimiento.
- Visualización de datos: representación gráfica de la información obtenida de los datos.
¿Cuál es el sueldo promedio de un Data Scientist?
De acuerdo con Glassdoor, el sueldo promedio en países latinos ronda los USD 2.816 mensuales, siendo Chile el país con el salario mensual más alto (USD 3.874).
A continuación mostramos una tabla comparativa de diferentes países de la región:
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¿Cuál es la formación recomendada para un Data Scientist?
La persona en el rol cuenta con conocimientos en alguna de las siguientes áreas:
- Ciencias de la computación.
- Matemáticas.
- Estadística.
- Física.
- Ingeniería eléctrica.
De acuerdo con Forbes, las universidades con los programas de maestría en ciencias de los datos más reconocidos en el mundo son:
1. Universidad de Stanford (USA)
El programa de la universidad está enfocado en el desarrollo de modelos predictivos. Para ello, el estudiante desarrollará habilidades avanzadas en matemáticas, probabilidad, estadística y programación. Las cuales, validará a través de un proyecto final.
Información sobre la maestría:
- Grado: Maestro en Estadística: Ciencia de Datos.
- Duración: 45 unidades en 1 año 6 meses.
- Pago de matrícula: USD 149.080.
- Requisitos: conocimientos sólidos en matemáticas, probabilidad, estadística y álgebra lineal.
- Modo de estudio: presencial.
2. Instituto Tecnológico de Massachusetts (USA)
El programa de estudios está enfocado en el desarrollo de modelos con las últimas tendencias en ciencia de los datos. Gracias a esto, el egresado contará con herramientas con las que ayudará a las empresas a tomar decisiones rentables.
Información sobre la maestría:
- Grado: Maestro en Análisis de Negocios.
- Duración: 72 unidades en 12 meses.
- Pago de matrícula: USD 63.250.
- Requisitos: habilidades y conocimientos probados en programación, matemáticas, estadística y machine learning.
- Modo de estudio: presencial.
3. Universidad de Hong Kong (China)
El plan de estudios de la universidad proporciona las herramientas y habilidades necesarias en ciencia de los datos, otorgando a los estudiantes conocimientos avanzados en cálculo, álgebra, programación y estadística.
Información sobre la maestría:
- Grado: Maestro en Ciencia de los Datos.
- Duración: 45 unidades en 18 meses.
- Pago por matrícula: USD 11.312 semestrales.
- Requisitos: licenciatura con honores, así como cursos certificados en cálculo, álgebra, programación y estadística.
- Modo de estudio: presencial.
4. Universidad de Helsinki (Finlandia)
La Universidad ofrece un programa que combina la informática y estadística para resolución de problemas a través de datos. Para ello, prepara a los estudiantes en machine learning, modelado, algoritmia y estadística para el análisis de grandes cantidades de datos (big data).
Información sobre la maestría:
- Grado: Maestro en Ciencia de Datos.
- Duración: 120 unidades en 24 meses.
- Pago por matrícula: USD 17.705 anuales.
- Requisitos: estudios universitarios terminados.
- Modo de estudio: presencial.
5. Universidad de California - Berkeley (USA)
La maestría de la Universidad de California forma a los estudiantes en un entorno multidisciplinario. Debido a esto, su plan de estudios está centrado en ramas como ciencias de la computación, ciencias sociales, estadística, administración y derecho.
Información sobre la maestría:
- Grado: Maestro en Ingeniería con concentración en Ciencia de Datos y Sistemas.
- Duración: 45 unidades en 12 meses.
- Pago por matrícula: USD 30.876 (residentes) / USD 56.000 (no residentes).
- Requisitos: grado de calificación (GPA) mayor a 3.0.
- Modo de estudio: presencial o en línea.
6. Universidad Carnegie Mellon (USA)
La Universidad ofrece un programa que combina habilidades en ciencias de la computación, probabilidad y estadística. Busca que los estudiantes apliquen sus conocimientos en áreas de su interés. Su finalidad es que los alumnos aporten sus hallazgos al desarrollo social o al sector empresarial.
Información sobre la maestría:
- Grado: Maestro en Ciencia de Datos Computacionales.
- Duración: 144 unidades en 16 meses.
- Pago por matrícula: USD 26.500.
- Requisitos: grado de calificación (GPA) mayor a 3.0.
- Modo de estudio: híbrida (presencial y en línea).
7. Universidad de Bath (Reino Unido)
La Universidad ofrece un programa enfocado en machine learning. Para ello, prepara a los estudiantes en el uso de software para el desarrollo de algoritmos y modelos de análisis.
Información sobre la maestría:
- Grado: Maestro en Ciencia de Datos.
- Pago por matrícula: USD 34.574 por año aproximadamente.
- Duración: 12 unidades en 12 meses.
- Requisitos: título universitario en ciencias de la computación, matemáticas, física o estadística.
- Modo de estudio: presencial o en línea.
Capacitación recomendada para Data Scientists
Recientemente, surgieron opciones alternas a las universidades. Esto sucedió porque la demanda de personas con conocimientos en Data Science incrementó en el mercado laboral. Así, aparecieron cursos online y bootcamps que satisfacen dicha necesidad.
Por lo cual, recomendamos los siguientes:
1. Datacamp
La plataforma ofrece cursos que permiten que los estudiantes desarrollen habilidades en programación, inteligencia artificial, probabilidad y estadística, dándoles la oportunidad de que pongan en práctica sus conocimientos a través de la resolución de casos prácticos.
Puntos importantes del curso:
- Modo de estudio: en línea.
- Ideal para: principiantes y profesionales en la ciencia de los datos.
- Duración aproximada: 350+ cursos con duración aproximada de 4 horas.
- Precio: USD 149 anuales.
2. Brainstation
El bootcamp está diseñado para que los participantes desarrollen habilidades de ciencia de datos necesarias en el ámbito laboral. Para ello, aprenderán sobre el desarrollo de modelos basados en inteligencia artificial que analicen diversos volúmenes de datos (small data y big data).
Puntos relevantes del curso:
- Modo de estudio: en línea.
- Ideal para: principiantes en la ciencia de los datos.
- Duración aproximada: 3 meses.
- Precio: USD 3.950 - 14,500.
3. Flatiron School
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El bootcamp prepara a las personas en ciencia y análisis de datos. El curso garantiza la obtención de conocimientos en estadística, matemáticas, desarrollo de modelos predictivos basados en machine learning, análisis y extracción de datos. Por eso, aporta las herramientas necesarias para desenvolverse en el cargo.
Puntos importantes del curso:
- Modo de estudio: en línea.
- Ideal para: principiantes en la ciencia de los datos.
- Duración aproximada: 5 meses.
- Precio: USD 15.000 (tiempo completo) y USD 9.600 (horario flexible).
Conclusión
Ahora conoces lo más relevante acerca del cargo de Data Scientist. Toma en cuenta lo anterior cuando comiences tu próximo proceso de reclutamiento. Recuerda, lo importante es conocer las principales características del cargo del que estás interesado.
Te recomendamos que continúes leyendo sobre el tema. Aquí los demás post relacionados:
- ¿Qué es un Data Scientist? (Este post)
- 5 habilidades necesarias para el cargo.
- 3 herramientas recomendadas para data science.
- 4 KPI que miden el éxito del profesional.
- 5 preguntas para entrevistar a tus candidatos.
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