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Requisitos para convertirse en un Data Scientist

Un data scientist ha de ser capaz de llevar a cabo investigaciones no dirigidas y llegar a precisar problemas complejos. Normalmente, son graduados en campos cuantitativos como informática, ingenierías, física, estadística o matemáticas aplicadas.

Los analistas de datos y los data scientists comparten el mismo objetivo en la empresa: sacar inteligencia e ideas de la inmensidad de datos disponibles. Dentro de esto, el trabajo de los data scientists requiere de unas habilidades especiales más sofisticadas para poder manejar tanto el volumen como la velocidad de los datos. Un data scientist ha de poseer los conocimientos y el pensamiento creativo para inventar algoritmos que resuelven problemas con datos.

Estos científicos de datos son extremadamente valiosos para las empresas que los contratan: pueden descubrir nuevas oportunidades de negocio y ahorrar a la empresa mucho dinero mediante la identificación de patrones en datos. Un buen ejemplo de esto sería destacando comportamientos de los clientes que pueden ayudar a identificar fraudes potenciales o a predecir qué productos van a tener más éxito para estar prevenidos en stock.

¿Cuáles son las herramientas de trabajo de un Data Scientist?

El data scientist debe ser capaz de rastrear los datos desde diferentes vertientes y de extraer datos de diversas fuentes. Todo esto con la ayuda de herramientas como Hadoop, Spark, bases de datos NoSQL, lenguajes de programación como R o Python, y aplicando prácticas fundamentales de estadística, probabilidad, matemática avanzada y model building.

“Me encanta el poder de las métricas y realizar tracking del comportamiento de usuarios porque me da la oportunidad de testear intuiciones personales y luego tener resultados empíricos que permiten a nuestro equipo tomar decisiones basadas en datos mejorando continuamente nuestro producto”. Gaëlle Recourcé, CSO Evercontact.

En esencia, los científicos de datos o Data Scientists aprovechan los datos para solucionar problemas del negocio. Los interpretan, extrapolan y prescriben a partir de datos para así facilitar recomendaciones que puedan ser tomadas. Realiza también resúmenes de lo que ha ido ocurriendo durante todo el proceso y realiza estrategias para predecir el futuro. Con el tiempo normalmente se especializa en un área específica.

Deben ser capaces de poder identificar exactamente cómo optimizar negocios online para retener a los mejores clientes, cómo lanzar productos para conseguir el mayor valor en el ciclo de vida de los clientes o cómo ajustar procesos de distribución para lograr los mejores tiempos con los mínimos costes y pérdidas.

¿Qué necesito para decidirme a hacer un máster en Data Science?

  • Habilidades Sociales: Para poder comprender las respuestas sociales a nuestro producto y, por tanto, llegar a anticiparnos a las mismas. Comprender al cliente es básico para satisfacerle.
  • Habilidades de Negocio: Son las que nos sirven de nexo entre nuestras habilidades sociales y las científicas. Nos llevan a determinar la línea entre lo que el cliente espera del producto y lo que es el producto y las necesidades de producción del mismo.
  • Habilidades Científicas: Aquellas que nos permiten, siguiendo el procedimiento científico, buscar respuestas a las preguntas planteadas.

Como en todo ámbito de la vida, ante cualquier otra habilidad, prima la decisión, el esfuerzo y la constancia. Como solía decirme un profesor hace muchos años: el saber no ocupa lugar.

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