Antes de empezar a explicar las maneras de ser un data scientist, es importante entender lo que es el Big Data y las distintas profesiones relacionadas con este campo tan novedoso.

Todo el mundo (o casi) ha escuchado hablar del Big data, pero ¿qué es realmente el Big Data?

El Big Data es la suma de información y datos que todo el mundo produce a través de interacciones digitales. ¿Y por qué “Big”? Porque hoy en día, la cantidad de datos e información que cada individuo produce al día es enorme.

Cada interacción en internet es una información preciosa para los que manejan los datos.

Cada sitio web, cada aplicación y cada dispositivo conectado a internet recoge información. Cuando nos preguntan por la aceptación de las famosas “cookies”, suele ser para poder recopilar toda la información relevante de una persona para una empresa. Suelen indicar que, aceptando las cookies, la experiencia del usuario (User Experience) va a mejorar… lo cual es cierto ya que los contenidos pueden adaptarse a lo que realmente uno busca.

Como podéis imaginar, la cantidad de datos que se recopilan al día es enorme y puede tener consecuencias importantes.

Por ejemplo, tomemos el caso de los datos de uso de los transportes públicos.

Si se recopila la información de cuántas personas usan el transporte público cada hora del día, puede adaptarse la oferta de transporte a la realidad del uso de la gente.

El big data es por lo tanto un sector en pleno auge por la cantidad infinita de datos que se recopilan por cada vez más vías. De hecho, con el internet de las cosas, podrán recopilarse aún más datos.

¿Qué profesiones existen en el Big Data?

Esta pregunta es muy importante a la hora de saber cómo orientarse y para saber qué tipo de estudios elegir. En el Big Data, existe una multitud de profesiones. Las hay más técnicas y las hay más analíticas.

Pero desde luego, si uno quiere dedicarse a los datos, tienen que gustarle los números.

El científico de datos puede modelizar sistemas y hacer predicciones de comportamientos de usuarios e incluso encontrar oportunidades de negocio para una empresa.

El Data scientist va a permitir a la empresa conocer mejor a su cliente y así ofrecerles soluciones y/o productos más adaptados a lo que busca.

¿Cuáles son las funciones principales del científico de datos?

• Extracción de datos: extrae los datos que el arquitecto y el ingeniero de datos han logrado acumular y guardar.
• Limpieza de datos: revisa todos los datos para eliminar la información no relevante y dejar únicamente la información valiosa para la empresa.
• Procesamiento de datos: a través de softwares o de esquemas estadísticos, de machine learning o de modelos predictivos, el data scientist va a lograr tener una información valiosa para la empresa
• Visualización de datos: tiene que presentar los datos de forma comprensible para los departamentos de la empresa.

Como hemos visto, el científico de datos es una persona experta en estadística con buenos conocimientos de programación o un buen programador informático con conocimiento alto de estadística. Las dos competencias son necesarias.

El científico de datos deberá tener un buen manejo de varios lenguajes de programación. Los más usuales son: Python, SQL y R.

Pero tiene también que manejar bien el “machine learning” (relacionado con la inteligencia artificial) y ser capaz de crear modelos estadísticos.

¿Cuánto gana un científico de datos?

Según los portales Glassdoor o Jobted, un científico de datos gana de media entre 31.000€ y 35.000€ brutos/año.

Con la experiencia, pueden alcanzarse unos 50.000€/60.000€ brutos/año.

Aquí vuelve la pregunta inicial sobre cómo ser data scientist. Al ser una profesión nueva, no hay aún un camino único hacia esta profesión.

Por las competencias técnicas necesarias, lo habitual es ir hacia un grado universitario, pero no es la única opción como vamos a ver.

La formación en Data Sciences es muy importante ya que es un sector que evoluciona y cambia a toda velocidad.

Las competencias básicas que uno debe tener para trabajar como científico de datos son:

• El perfecto manejo de SQL, Python y/o R
• Bases sólidas de matemáticas y/o estadísticas
• Visión empresarial para entender bien para qué sirven los datos y hacia dónde quiere ir la empresa
• Amplio conocimiento de las herramientas informáticas relacionadas con los datos
• Conocimientos de Machine learning
• Conocimientos de herramientas de proyección y modelización

La evolución del mercado laboral

La profesión de científico de datos está en pleno desarrollo.

El crecimiento de la producción de datos por parte de toda la sociedad pronostica que los expertos del dato serán cada vez más demandados.

Las entidades educativas actualizan su oferta de formación para poder responder a esta alta demanda de profesionales del sector, pero aún falta recorrido. Por esta razón faltan aún muchos profesionales y empezar a formarse en esta profesión es una garantía de tener un empleo.

Y es también importante saber que es una profesión muy bien remunerada y con excelentes perspectivas.

Así que si te gustan los números y la programación informática, la profesión de científico de datos es para ti.

Para hablar de la profesión de Data Scientist, hemos hablado con Diego Díaz, director académico de la escuela The Bridge. Es un centro de formación al mundo digital en formato de bootcamps. Es decir que en programas muy intensivos de 4 meses, pueden formar a un profesional del sector que tenga todas las capacidades para empezar a trabajar de manera solvente en una empresa.

FUTUREO: Diego, ¿puedes hablarnos un poco de la profesión de data scientist?

Diego Díaz: Primero, quiero comentar que es una profesión con un gran futuro ya que la producción de datos va creciendo de manera exponencial. Cada empresa tiene que incorporar especialistas de datos para incorporar el Big Data en su estrategia. Y la profesión de data scientist es de las más buscadas. De hecho, hay miles de vacantes que se quedan sin cubrir cada año. Se debe a la falta de mano de obra en este campo. En The Bridge, intentamos cubrir esta brecha formando a profesionales operativos de manera muy rápida (4 meses) con nuestros bootcamps.

FUTUREO: ¿Qué es un buen científico de datos?

Diego Díaz: El buen científico de datos tiene 3 características claves:

• Tiene capacidad de programación
• Tiene conocimientos altos de matemáticas y estadística
• Tiene una visión empresarial

Es un poco un unicornio. Esto significa que este profesional aún no existe. Hoy en día hay perfiles muy técnicos, pero sin este lado empresarial. Después hay profesionales con buena visión estratégica, pero les falta la parte técnica. Muchas veces también nos encontramos con ingenieros informáticos que no tienen los conocimientos suficientes en matemáticas y estadísticas. En fin…. la profesión de data scientist es muy completa y hoy en día, es muy complejo el perfil ideal.

FUTUREO: ¿Puedes darnos ejemplos de sectores de una empresa donde se emplean datos?

Diego Díaz: El uso de datos para decisiones estratégicas es muy transversal en una empresa, desde marketing a ventas, pasando por finanzas o recursos humanos.

FUTUREO: ¿En recursos humanos, toman decisiones basadas en datos?

Diego Díaz: Sí, es cada vez más común que las empresas analicen los datos de rendimiento de sus empleados y creen perfiles ideales en los que se basan para buscar nuevos colaboradores. Es lo que se llama el “People analytics”. Permite identificar el talento dentro y fuera de la empresa.

FUTUREO: Diego, ¿qué competencia tiene que tener un data scientist?

Diego Díaz: Además de las competencias técnicas y la visión empresarial comentadas antes, el data scientist tiene que ser una persona curiosa.  Va tener que formarse a lo largo de su vida profesional y no tiene que dejar de buscar soluciones a los retos que irán surgiendo. El científico de datos es un profesional en constante evolución y apasionado por lo que hace para tener la curiosidad suficiente para buscar nuevas oportunidades y nuevas tecnologías para resolver problemas.

FUTUREO: ¿Cuál es el perfil de la gente que se forma con vosotros?

Diego Díaz: Ahora mismo, tenemos a un 70% de graduados que buscan completar su formación inicial y un 30% de profesionales que quieren reciclarse en un tiempo corto.

FUTUREO: ¿Cuál es la mejor formación para ser data scientist?

Diego Díaz: Es complicado contestar a esta pregunta. En The Bridge, formamos a profesionales en 4 meses, pero obviamente, no se hacen milagros y tendrán que seguir formándose para desarrollarse en este mundo laboral.

Tener una formación base me parece importante, pero hoy en día, es la capacidad de cada uno a formarse por su parte y a interesarse por el tema.

FUTUREO: ¿Qué opinas de la formación reglada y de los grados universitarios, por ejemplo?

Diego Díaz: Primero, no se trata de decir lo que es mejor y peor. Hay formaciones que son complementarias. Pero lo cierto es que los grados universitarios pueden dar una muy buena base de conocimientos, como los de ingeniería, de matemáticas o estadística. Pero a nivel del Big Data, todo está cambiando muy rápido.

Para crear un nuevo grado, se necesitan por lo menos 2 años hasta que pueda ponerse en marcha por las autorizaciones. Así que entre el momento en el que se ha pensado y el primer graduado, han pasado 6 ó 7 años.

El plan de estudio no puede adaptarse tan rápido como la velocidad de la tecnología.

En 2019, usábamos cierto tipo de tecnología que hoy ya no está actualizada. Si una universidad crea un grado en el 2019 usando aquella tecnología, está desfasado antes de haber empezado.

La formación reglada sigue siendo importante pero lo que quiero transmitir es que no es suficiente para estar al día en Big Data.

Volvemos a la importancia de la formación continua y a la curiosidad que un data scientist debe tener para estar al día en su trabajo.

Al final y al cabo, en The Bridge, tenemos un objetivo muy claro que es proponer a personas que desconocen el tema de la ciencia de los datos una formación lo más completa posible en muy poco tiempo y que es muy práctica. El objetivo de un grado universitario no es el mismo. Y por esto existen estas propuestas distintas que se complementan.

FUTUREO: ¿El Big Data es el futuro del trabajo?

Diego Díaz: Es cierto que va a tomar cada vez más relevancia en todos los aspectos de la sociedad. Así que formarse en ello es una apuesta segura para encontrar un trabajo bien remunerado. Pero los datos no son el único campo con futuro. La ciberseguridad es un campo también donde faltan profesionales. Y como anécdota final, hay trabajos que empiezan a existir en Estados Unidos y que llegarán aquí también como un experto en comunicarse con inteligencia artificial. En el debate de saber si la tecnología quita trabajo o no, una cosa es cierta: la tecnología crea muchos puestos de trabajos en ámbitos que no existían antes y habrá que formarse en ellos.

———

¿No sabes qué estudiar? ¿Tienes dudas sobre cómo elegir bien tu orientación académica? ¿Quieres saber qué estudios elegir? ¿No sabes cómo definir el mejor centro educativo para ti? Contacta con FUTUREO, la primera cita es gratis y sin compromiso. Ven a conocer los servicios en www.futureo.com. Ofrecemos acompañamiento en orientación académica y profesional con expertos del sector de la educación.

Contactos:   info@futureo.com – Teléfono: 645 33 58 59 – www.futureo.com

LinkedIn: Futureo-Orientación 

Facebook: Futureo.es

Instagram: @futureo.orientadores

Twitter: @Futureo_Orienta