Científicos de datos
Quiénes son y por qué son importantes
¿Qué es un científico de datos?
Los científicos de datos son personas que utilizan sus conocimientos estadísticos, de programación y del sector para transformar los datos en información. Dicho de otro modo, los científicos de datos son en parte matemáticos, en parte informáticos y en parte observadores de tendencias. Utilizan sus conocimientos informáticos para ayudar a las empresas a calcular el riesgo e impulsar resultados positivos.
Evolución del papel del científico de datos
En el nivel más básico, un científico de datos es una nueva clase de experto en datos analíticos que posee las habilidades técnicas para resolver problemas complejos conocidos y la curiosidad para explorar qué problemas no identificados podrían necesitar una solución a continuación.
Los científicos de datos utilizan la ciencia de datos para extraer información de cantidades incalculables de datos, tanto estructurados como no estructurados. A medida que la automatización y el aprendizaje automático se convierten en componentes cada vez más importantes en las estrategias de TI de las grandes organizaciones, la analítica de datos crece en importancia. ¿El motivo? El enorme valor que pueden aportar los profesionales traduciendo montañas de datos en información que ayude a las empresas a maximizar su potencial.
El futuro de la ciencia de datos
Los científicos de datos, desarrolladores y modeladores necesitan herramientas con tiempos de arranque más rápidos, flexibilidad y capacidad de elección. Hablando de qué es lo próximo en ciencia de datos, Dan Soceanu explica la importancia de un entorno que pueda ampliarse y reducirse, en el lenguaje de programación elegido y con poco apoyo informático. En este vídeo puedes saber más sobre los requisitos del mercado, los riesgos, la responsabilidad y el cumplimiento en este campo.
Por qué son importantes los científicos de datos
El papel del científico de datos y la importancia de la propia ciencia de datos arraigaron y crecieron junto con el auge del big data. A medida que el crecimiento de los datos crecía exponencialmente, muchas organizaciones se dieron cuenta de que estaban sentadas sobre una mina de oro, pero no siempre estaban en condiciones de cosechar los beneficios y obtener valor empresarial de sus datos. Si los datos son realmente el oro de la era de la información, los científicos de datos surgieron como los que podían distinguir hábilmente los verdaderos tesoros de las imitaciones.
Cuando la pandemia de la COVID-19 arrasó el mundo, aceleró las tendencias existentes hacia la transformación digital, impulsando un número de personas online superior de lo esperado para trabajar, comprar y entretenerse. Esto solo hizo que el papel del científico de datos fuera más prominente y su función más obviamente relevante.
Un estudio de McKinsey de octubre de 2020 confirmó que la crisis de la COVID aceleró varios años la digitalización de las interacciones con los clientes. Por lo tanto, tiene sentido que una encuesta de SAS de 2021 revelara que el 91 % de los científicos de datos creían que su trabajo era tan importante o más que antes de la pandemia.
A medida que herramientas como ChatGPT despegan como generadores de código, algunos expertos se preguntan: ¿reemplazará la IA generativa a los científicos de datos? La respuesta es simple: no. En cambio, las tecnologías de IA generativa pueden automatizar las tareas rutinarias relacionadas con los datos y ayudar a los científicos de datos a dedicar más tiempo a utilizar sus conocimientos de dominio para explorar los datos, construir modelos y ofrecer resultados.
Con el efecto dominó de las adaptaciones en procesos, prácticas, parámetros operativos y supuestos, el papel del científico de datos parece que continuará su trayectoria de crecimiento en un futuro previsible. La escasez de personal, las interrupciones de la cadena de suministro y el auge del comercio electrónico y los servicios en la nube apuntan a la misma conclusión.
Los científicos de datos en el mundo actual
Escucha a los científicos de datos hablar de lo que hacen y descubre lo que hace falta para ser un científico de datos.
Habilidades de los científicos de datos
Veamos más de cerca la vida del científico de datos: sus funciones y responsabilidades en la organización y las habilidades que le ayudan a destacar. Los científicos de datos se encargan principalmente de utilizar programas informáticos para organizar y analizar datos. También deben ser expertos en traducir las conclusiones de sus análisis a términos fácilmente comprensibles para las partes interesadas, que probablemente sean una mezcla de expertos y no expertos en tecnología.
Si tienes curiosidad por saber cuáles son los principales lenguajes de programación que deben conocer los científicos de datos, lee este artículo de ZDNET
¿Te preguntas qué hacen realmente los científicos de datos en su día a día? Este gráfico de nuestra encuesta SAS no solo ofrece una visión de cómo emplean su tiempo, sino también una visión bastante cronológica de sus procesos. La recopilación de datos es un primer paso importante, pero solo uno de los muchos que son fundamentales para transformar los datos en información útil.
En la era de la inteligencia artificial (IA), los científicos de datos preparan y exploran datos, desarrollan, entrenan e implantan modelos, y contribuyen a la innovación y la investigación. También son expertos en presentar análisis complejos de forma visual y simplificada.
Una nota: asegúrate de no confundir a un científico de datos, que tiende a trabajar con una visión a largo plazo, con un analista de datos. Los analistas apoyan la toma de decisiones en tiempo real y a corto plazo. Los científicos de datos toman los objetivos de una empresa o un departamento y miran más allá, creando motores de predicción y algoritmos de optimización para impulsar la eficiencia a largo plazo.
¿Y las habilidades? Los mejores científicos de datos poseen una mezcla de habilidades blandas y duras en programación, análisis cuantitativo, intuición, comunicación y trabajo en equipo. Y el trabajo en equipo es cada vez más importante.
Una encuesta de SAS de 2022 revela una escasez continua de habilidades para los científicos de datos avanzados. El 63 % de los responsables de la toma de decisiones no cuenta con suficientes empleados con conocimientos de IA y ML, a pesar de que el 54 % ya utiliza estas tecnologías y el 43-44 % tiene previsto hacerlo en los próximos dos años.
Debate sobre el trabajo de la ciencia de datos
El científico de datos Robert Blanchard dice que en el fondo es un programador nato y que le encanta programar, pero también ve las ventajas de los modelos de arrastrar y soltar. Descubre cómo colaborar con otros compañeros para combinar SAS® y Python con el fin de implantar un modelo de visión por ordenador en un dron.
Dónde encontrar científicos de datos
Sin duda, las tecnologías de IA actuales tienen el potencial de transformar sectores enteros. En consecuencia, cada vez se recurre más a los científicos de datos para resolver problemas complejos y ayudar a las empresas a prestar un mejor servicio a sus clientes.
Los científicos de datos en...
Los bancos ayudan a visualizar el rendimiento sostenible de las carteras.
La agricultura ayudan a modelar los datos de compensación de carbono para fomentar la producción sostenible de fertilizantes.
La investigación académica modelan los principales factores de riesgo que afectan a la salud de los arrecifes de coral y los comparten con otros conservacionistas.
La energía (petróleo y gas) ayudan a predecir el tiempo para aprovechar al máximo las fuentes de energía renovables, como la eólica y la solar.
La atención sanitaria y en las ciencias de la salud ayudan a agilizar los procesos para ofrecer una atención más eficaz y conectar las fuentes de datos para mejorar la vida de los pacientes junto con la eficacia de los proveedores y los gobiernos.
Los seguros ayudan a los proveedores a evaluar el riesgo, detectar el fraude y perfeccionar la oferta de productos para conseguir más negocio y ofrecer un mejor servicio a los clientes.
La industria manufacturera aplican el aprendizaje automático para anticiparse a las incidencias o averías de mantenimiento de la maquinaria y mantener la línea de fabricación en marcha.
La venta minorista utilizan la IA para ayudar a los compradores a encontrar la caja con menor tiempo de espera en una tienda.
El sector público salvan vidas ayudando a coordinar los semáforos para los servicios de emergencia.
Las telecomunicaciones y los medios de comunicación ayudan a optimizar las redes y a adaptar mejor las experiencias de los clientes.
Conoce a tres científicos de datos
Un título superior, unas prácticas y una certificación llevaron a esta científica de datos a conseguir la carrera de sus sueños en Nueva Zelanda.
Motivada, apasionada y curiosa, la científica de datos Jessica Rudd se doctoró para poder influir en el futuro de la tecnología.
La historia de Bowtell demuestra que nunca es demasiado tarde para cambiar de profesión si se tiene la ambición suficiente. Descubre cómo y por qué cambió la ingeniería por la ciencia de datos.
Cómo convertirse en científico de datos
¿Quieres posicionarte para una carrera en la ciencia de datos? No eres el único. Esta disciplina sigue ganando relevancia. La buena noticia es que el mercado no está saturado de puestos de científico de datos, ni mucho menos. A continuación se muestran algunas reflexiones sobre la educación y la formación necesarias para dedicarse a ello.
Estudiantes que desean convertirse en científicos de datos
Si te incorporas al mercado laboral directamente desde la universidad, considera la posibilidad de obtener un título universitario en ciencia de datos o un campo relacionado, como estadística, informática, ingeniería informática o sistemas de información. Asegúrate de elegir una universidad que ofrezca un título en ciencia de datos o, al menos, clases de ciencia de datos y analítica.
Algunos ejemplos de universidades con programas de ciencia de datos son la Universidad Estatal de Oklahoma, la Universidad de Alabama, la Universidad Estatal de Kennesaw, la Universidad Metodista del Sur, la Universidad Estatal de Carolina del Norte y Texas A&M. En muchos casos, los conocimientos de SAS se incluyen en el plan de estudios de ciencia de datos.
Profesionales a mitad de carrera que buscan convertirse en científicos de datos
Muchos profesionales están interesados en dar el salto a la ciencia de datos. Aunque la mayoría de los científicos de datos tienen formación en análisis de datos o estadística, otros proceden de campos no técnicos como la empresa o la economía.
Independientemente de tu formación, considera si posees las aptitudes básicas que ayudan a destacar a los científicos de datos, es decir, un don para resolver problemas, capacidad para comunicarte bien y una curiosidad insaciable por saber cómo funcionan las cosas.
Considera la posibilidad de especializarte en subtemas como la inteligencia artificial, la investigación, la gestión de bases de datos o el aprendizaje automático. Prepárate para tener sólidos conocimientos de:
- Estadística y machine learning.
- Lenguajes de codificación como SAS, R, SQL, Java o Python.
- Bases de datos como MySQL y Postgres.
- Visualización de datos y tecnologías de reporte.
- Hadoop y MapReduce.
Ten en cuenta que varias universidades ofrecen ahora un máster en ciencia de datos.
Trayectorias profesionales de los científicos de datos
El puesto más importante de científico de datos en una gran organización es el de director de datos (o CDO, por sus siglas en inglés). El CDO supervisa todas las funciones relacionadas con los datos y es responsable de ayudar a los directivos y ejecutivos a obtener valor empresarial de todos esos datos. Para los ambiciosos con iniciativa, el camino de científico de datos junior a CDO podría ser algo parecido a esto:
- Analista de datos.
- Científico de datos de nivel medio.
- Científico de datos sénior.
- Responsable de ciencia de datos.
- Director de ciencia de datos.
- Director general de datos.
Puedes aprender las habilidades que necesitas para convertirte en un científico de datos por tu cuenta, a través de un curso en línea o un curso intensivo. El trabajo en red también ayuda. Puedes ponerte en contacto con otros científicos de datos o buscar una comunidad en línea.
Soluciones basadas en ciencia de datos
Las capacidades de SAS® Viya® incluyen una sólida administración de datos, visualización, analítica avanzada y gestión de modelos para acelerar la ciencia de datos en cualquier organización.
SAS for Machine Learning and Deep Learning te ayuda a resolver problemas analíticos complejos con una única solución integrada y colaborativa, con su propia API de modelado automatizado.
SAS Visual Analytics pone a tu disposición los medios para preparar de forma rápida informes interactivos, explorar los datos a través de presentaciones visuales y ejecutar análisis siempre que lo necesites.
Estas y otras soluciones están impulsadas por SAS Viya, la plataforma de ciencia de datos de SAS líder en el mercado que se ejecuta en una arquitectura moderna, escalable y nativa de la nube.
