Funciones y Responsabilidades de una Data Scientist

¿Qué es un Data Scientist?

En el fascinante mundo del análisis de datos, una Data Scientist es el arquitecto del conocimiento, encargado de extraer, analizar y transformar datos en valiosos insights. Pero, ¿Qué hace exactamente este perfil profesional?

Descubramos cómo esta profesión en constante evolución navega y se adapta a las demandas del entorno laboral actual. Explora desde sus tareas hasta su salario y posibilidades.

¿Qué hace una Data Scientist? Roles y responsabilidades

Embarcarse en una carrera en ciencia de datos implica una variedad de tareas, que incluyen:

• Extraer, limpiar y analizar datos de diversas fuentes.
• Diseñar e implementar modelos de Machine Learning.
• Supervisar la precisión de los datos.
• Automatizar procesos para agilizar la recolección de datos.
• Crear informes detallados en paneles de análisis para otros equipos.

Más allá de la ciencia de datos, su rol se extiende a organizar volúmenes de datos para mejorar el rendimiento organizacional.

Cómo convertirse en Data Scientist: del aprendizaje a la práctica

Convertirse en una Data Scientist requiere una combinación única de habilidades y conocimientos. Aunque no hay un camino único, la mayoría de Data Scientists se especializan en áreas como Estadística, Ciencias de la Computación o Matemáticas, o trabajan como programadores.

Además, la competencia en programación, la experiencia con herramientas analíticas y una sólida comprensión del negocio son cruciales para este rol.

El aprendizaje continuo y la participación en cursos especializados son clave para mantenerse relevante en este campo dinámico. Para enriquecer tu conjunto de habilidades, considera explorar las siguientes áreas:

• Inteligencia artificial
• Álgebra lineal
• Python (también tenemos cursos de Python en Platzi
• Lenguaje de programación
• Business intelligence

¿Qué hacen quienes se especializan en ciencia de datos?

Algunas de las funciones en la profesión de ciencia de datos incluyen lo siguiente:

• Extraer, limpiar y analizar datos de diversas fuentes.
• Diseñar y emplear modelos de Machine Learning.
• Monitorear la precisión de los datos.
• Automatizar procesos para agilizar la recolección de datos.
• Crear reportes detallados en tableros de análsisi para otros equipos.

Su labor va más allá de la ciencia de datos; es organizar el volumen de la data para potenciar el rendimiento organizacional.

¿Cuánto gana un científico de datos?

El rol de Data Scientist no solo es apasionante, sino también recompensado. En el competitivo mercado laboral, el salario de una Data Scientist refleja la demanda de sus habilidades.

En México: Los Data Scientists con experiencia pueden esperar un salario anual promedio de 30,500 pesos mexicanos. Esta cifra puede variar según la ubicación geográfica, la industria específica y la trayectoria profesional.

En Colombia: Los salarios para científicos de datos en Colombia varían, oscilando entre COP 2,800,000 y COP 17,000,000 al año, según Glassdoor.

Roles en dentro del campo del data science

Imagínate un día donde cada línea de código tiene el poder de transformar datos en decisiones estratégicas. La rutina de una Data Scientist implica la extracción meticulosa de datos de diversas fuentes. Diseñan y aplican modelos de Machine Learning para desentrañar patrones ocultos.

Además, supervisan la calidad de los datos, automatizan procesos para agilizar el flujo de información y materializan sus hallazgos en informes detallados. Su día culmina con la implementación de modelos en productos y la incorporación de datos estratégicos para potenciar el crecimiento y la innovación.

Diferencia entre Data Scientist y Data Analyst

	Data Scientist	Data Analyst
Enfoque Principal	Analizar datos para producir modelos avanzados y predecir el futuro con programación orientada a objetos.	Responder preguntas de negocio mediante análisis de datos actuales con una programación fundamental.
Responsabilidades	Dirige equipos de datos, utiliza diversas herramientas para analizar el presente y prever el futuro.	Centrado en responder preguntas específicas de áreas comerciales mediante análisis de datos del presente.
Habilidades Claves	Programación avanzada, modelado predictivo, liderazgo de equipos de datos.	Análisis de datos fundamentales, capacidad para abordar preguntas comerciales específicas, habilidades de comunicación.
Objetivo Final	Hallar información valiosa para el negocio o proyecto, potenciando la toma de decisiones estratégicas.	Proporcionar información inmediata para satisfacer las necesidades actuales de las áreas comerciales.

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Contribución creada por: Ismael H.