Un Data Scientist es un experto en Data Science que resuelve problemas
complejos de diferentes disciplinas (finanzas, marketing, ciencias de la vida,
industria...) haciendo uso del análisis de datos (principalmente con
herramientas estadísticas e informáticas) y ayuda a la extracción de
conclusiones. Se requiere de una persona con curiosidad y capacidad analítica
que esté formada en las herramientas necesarias para crear significado y valor
sobre los datos.
Es la ciencia que estudia la extracción de conocimiento a
partir de los datos. Data science es el procedimiento de obtener información
valiosa de los datos y está apareciendo debido a la necesidad de trabajar con
conjuntos inmensos de datos (conocidos como Big data), formados tanto por datos
estructurados como por datos semiestructurados o desestructurados. Estos
conjuntos proceden de los datos generados por los dispositivos electrónicos,
las redes sociales y la web.
Un Data scientist es una evolución del analista de datos.
Mientras que el analista de datos solo debía analizar los datos de una única
fuente, un Data scientist debe explorar y analizar datos de múltiples fuentes.
El Data scientist debe tamizar todos los datos entrantes con el objetivo de
encontrar patrones previamente escondidos, no debe limitarse a recoger e
informar sobre los datos, debe también examinarlos desde muchos ángulos de
forma que pueda extraer de ellos informaciones previamente ocultas.
“A data scientist is somebody who is inquisitive, who can stare at data and spot trends. It's almost like a Renaissance individual who really wants to learn and bring change to an organization."
Anjul Bhambhri, vice president of big data products at IBM
Hay dos puntos principales a tener en cuenta a la hora de
decidir qué estudiar si queremos convertirnos en Data scientist:
- Aunque con las enseñanzas que había hasta ahora en España era necesario un Máster, algunas universidades están introduciendo estudios de grado para convertirse en científico de datos.
- Para convertirse en un profesional de Big data es necesario adquirir conocimientos específicos de cómo analizar y tratar grandes bases de datos. Para ello se precisa cumplir unos pre-requisitos básicos: conocimientos de estadística, programación y bases de datos.
En la red profesional Linkedin, han realizado un ranking con
los 10 perfiles profesionales más populares que no existían en 2008. En esta lista, se encuentra en el número 5 el trabajo como Data scientist. Pero no solo
eso, si seguimos mirando la lista en el puesto 7 nos encontramos con la
profesión de Big data architect, que tiene mucha relación con la
ciencia de los datos.
"We
live in a data-driven world. Increasingly, the efficient operation of
organizations across sectors relies on the effective use of vast amounts of
data. Making sense of big data is a combination of organizations having the
tools, skills and more importantly, the mindset to see data as the new
"oil" fueling a company. Unfortunately, the technology has evolved
faster than the workforce skills to make sense of it and organizations across
sectors must adapt to this new reality or perish."
Andreas Weigend, Ph.D
Stanford, Chief Scientist Amazon.com
Muy buena entrada!!! y para los que pudieran pensar en que esta profesión es algo lejano en tiempo y espacio, he aquí un enlace a una noticia que muestra que se habla de una oportunidad aquí (en España) y ahora...
ResponderEliminarhttp://ecoaula.eleconomista.es/primer-empleo/noticias/5230158/10/13/La-gestion-de-datos-supondra-mas-de-4-millones-de-empleos-en-2015.html
Cierto, un Data Scientist va más allá en el análisis de datos, pero sin olvidar los pilares que como bien comentáis se basan en las herramientas estadísticas llevadas a cabo gracias a la computación.
ResponderEliminarMis felicitaciones por este blog!