Si te preguntas qué hace una data scientist en su día a día, la respuesta corta es que toma datos de fuentes internas y externas para construir servicios de machine learning y descubrir información valiosa que impulse decisiones de negocio y productos de software. Este rol es clave para cualquier organización que quiera dejar de operar por intuición y empezar a moverse con datos.

¿Cuál es el rol de una data scientist en una organización?

Una data scientist conecta los datos con las decisiones estratégicas y con los productos digitales. No solo analiza lo que pasó, también predice lo que viene.

Su propósito principal tiene dos caras: ayudar a que la organización tome decisiones basadas en datos e incorporar esos datos directamente a los productos de software. Por eso trabaja muy de la mano con el equipo de ingeniería y con las machine learning engineers.

¿Qué hace exactamente una data scientist? Recolecta datos, los limpia, hace análisis exploratorio, construye modelos de machine learning para predecir resultados futuros y crea reportes con visualizaciones para que otras áreas tomen decisiones.

¿Cómo es el día a día de una data scientist?

El trabajo arranca siempre con los datos crudos. Antes de cualquier modelo, hay un paso obligatorio: obtenerlos, limpiarlos y procesarlos hasta dejarlos listos para un análisis exploratorio de datos.

Con esa base, el flujo del día a día incluye varias responsabilidades concretas:

• Crear modelos de machine learning que generen predicciones y proyecten resultados a futuro.
• Monitorear la precisión de los datos y de los modelos para que sean más confiables.
• Desarrollar herramientas internas que mejoren la calidad de los datos.
• Automatizar procesos de recolección y limpieza, porque son tareas repetitivas que conviene quitar de en medio.
• Crear reportes con visualizaciones y tablas para personas fuera del equipo técnico.
• Colaborar en productos fuertemente basados en datos e inteligencia artificial junto a ingeniería.

Cuando automatizas la limpieza, te liberas de lo repetitivo y puedes enfocarte en lo que realmente mueve la aguja: modelar, predecir y comunicar hallazgos.

¿Qué es el análisis exploratorio de datos?

Es el proceso de revisar los datos ya limpios para encontrar patrones, relaciones y anomalías antes de modelar. Es el paso donde descubres la información valiosa que después alimentará tus modelos predictivos.

¿En qué se diferencia una data scientist de una data analyst?

A simple vista los dos roles trabajan con datos, pero tienen diferencias clave que conviene tener claras si estás eligiendo carrera.

• Enfoque del trabajo: la data scientist incorpora datos a productos de software y colabora con ingeniería. La data analyst responde preguntas del negocio para otras áreas de la organización.
• Nivel de programación: la data scientist requiere programación avanzada, incluyendo el paradigma de programación orientada a objetos (POO). La data analyst trabaja con programación más fundamental, e incluso hay proyectos donde no necesita programar.
• Horizonte temporal: la data scientist usa machine learning y estadística avanzada para predecir el futuro. La data analyst analiza el presente de la organización.

¿Una data scientist necesita saber programación orientada a objetos? Sí. A diferencia de una data analyst, una data scientist requiere programación avanzada y suele trabajar con el paradigma POO para construir modelos y servicios productivos.

Esa es la tensión interesante entre ambos roles: una mira hacia atrás y al presente para explicar, la otra mira hacia adelante para predecir y construir.

¿Qué habilidades clave necesitas para ser data scientist?

Si te emociona seguir esta carrera, hay un conjunto de habilidades que aparecen una y otra vez en el día a día del rol.

• Limpieza y procesamiento de datos: la base de todo, el paso previo a cualquier análisis.
• Análisis exploratorio de datos: para encontrar la información valiosa antes de modelar.
• Machine learning: para construir modelos que generen predicciones.
• Estadística avanzada: el soporte matemático detrás de los modelos.
• Programación avanzada y POO: para integrar tus modelos con productos reales.
• Automatización: para quitarte de encima las tareas repetitivas de recolección y limpieza.
• Visualización y reporting: para comunicar resultados a quienes no son técnicos.
• Colaboración con ingeniería: porque tus modelos viven dentro de productos de software.

Ahora viene tu turno. Recuerda los diagramas de los procesos de ciencia de datos que vimos en clases anteriores y que están en la sección de recursos. Identifica en qué partes de esos diagramas se llevan a cabo las tareas del día a día de una data scientist y comparte tus respuestas en los comentarios.