Data Scientist y su rol en Data Science

Data Scientist

Un científico de datos es un profesional que utiliza técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático para extraer conocimientos y generar valor a partir de conjuntos de datos complejos. Sus responsabilidades suelen incluir la identificación de patrones, la creación de modelos predictivos, la realización de análisis estadísticos y la comunicación de los resultados a los interesados.

Para desempeñar esta función, un data scientist necesita una sólida formación en matemáticas y estadísticas, así como habilidades en programación y manejo de bases de datos. Además, es importante tener conocimientos en áreas como el aprendizaje automático, la visualización de datos, la minería de datos y la comprensión de los negocios.

Algunas cualidades que los diferencia del resto del equipo son:

• Incorpora datos a los productos.
• Programación avanzada con POO.
• Machine learning y estadística avanzada.
• Habilidad para desarrollar y aplicar algoritmos de machine learning.
• Experiencia en la manipulación de grandes conjuntos de datos.
• Conocimiento profundo de herramientas y técnicas de visualización de datos.

El ciclo de trabajo de un data scientist consiste en analizar datos de diferentes fuentes para luego ser procesados en modelos de Machine Learning, ya que una diferencia entre un analista de datos y un científico de datos es que este busca analizar y hacer predicciones a futuro, mientras que un analista se encarga del análisis presente de la organización. Para lograr este modelo de Machine Learning el Data Scientist tiene que realizar estos pasos:

1. Extraer, limpiar y analizar los datos.
2. Diseñar un modelo de Machine Learning.
3. Monitorear el modelo y validar la precisión de la información capturada, para identificar puntos de mejora y calidad.
4. Automatizar procesos de recolección y limpieza de los datos.
5. Implementar el modelo de Machine Learning a los productos.

💡Un científico de datos se enfoca en resolver las preguntas del negocio y realizar predicciones a futuro, con ayuda de modelos de machine learning.

Las herramientas más usadas por los Data Scientist son:

• Python, R y librerías de manejo de datos como Pandas.
• Programación orientada a objetos (POO).
• Jupyter Notebooks.
• SQL y No SQL.
• Librerías de machine learning como Scikit-learn y TensorFlow.
• Estadística y probabilidad.
• Álgebra lineal y cálculo.