¿Qué es la ciencia de datos?
En el ámbito de la ciencia de datos, resolver problemas y responder preguntas mediante el análisis de datos es una práctica habitual. A menudo, los científicos de datos construyen un modelo para predecir resultados o descubrir patrones subyacentes, con el objetivo de obtener mejores conocimientos.
Las organizaciones pueden incorporar estos conocimientos para actuar y mejorar los resultados futuros. Existen numerosas tecnologías en rápida evolución para ayudar a analizar los datos y construir modelos. En muy poco tiempo, se ha pasado rápidamente de los ordenadores de sobremesa al alojamiento de almacenes paralelos masivos con enormes volúmenes de datos; de este modo, se está produciendo una transformación palpable de las funcionalidades de análisis en bases de datos relacionales a las herramientas de big data no estructuradas.
El análisis de datos no estructurados o semiestructurados es cada vez más importante para incorporar a los modelos predictivos el sentimiento y otra información útil escrita en lenguaje natural; esto suele dar lugar a mejoras significativas en la calidad y precisión de los modelos.
Los enfoques analíticos emergentes tratan de automatizar los pasos en la construcción y aplicación de modelos, lo que convierte a la tecnología de aprendizaje automático (ML) en una evolución necesaria hacia la ciencia de datos moderna.
El éxito de los proyectos de ML requiere una combinación de algoritmos + datos + equipo, y una infraestructura informática muy potente.
El científico de datos figura entre los tres principales empleos emergentes
Aunque la ciencia de datos como campo existe desde hace varias décadas, el rápido crecimiento de la inteligencia artificial (IA) en las empresas en los últimos cinco años ha generado una demanda de científicos de datos que supera con creces la disponibilidad de profesionales formados. En la actualidad, el 63% de los ejecutivos citan la falta de talento como principal obstáculo para adoptar la tecnología de IA[1]. Esta brecha de talento es una oportunidad para los aspirantes a profesionales y un reto para las empresas que luchan por obtener una ventaja competitiva en el mercado.
Según el informe LinkedIn Emerging Jobs[2], en 2020, el científico de datos ha encabezado la lista de "empleos emergentes" durante tres años consecutivos y se prevé que crezca un 37% anual. Se trata de una especialidad que sigue creciendo significativamente en todos los sectores, lo que se atribuye a la evolución de puestos de trabajo ya existentes y al mayor énfasis en los datos en la investigación académica.
¿Qué habilidades necesita un científico de datos para tener éxito?
La ciencia de datos es un conjunto interdisciplinar de competencias que se encuentran en la intersección de la estadística, la programación informática y los conocimientos especializados. Comprende tres áreas distintas que se solapan:
- Estadística, para modelizar y resumir conjuntos de datos
- Informática, para diseñar y utilizar algoritmos de almacenamiento, tratamiento y visualización de datos.
- Conocimientos especializados, necesarios para formular las preguntas adecuadas y contextualizar las respuestas.
- Otras destrezas que se suelen pasar por alto son:
- Liderazgo
- Trabajo en equipo
- Comunicación
