¿Qué es un data scientist? Salario, habilidades y cómo llegar a serlo

Pueden escribir programas, aplicar técnicas de machine learning para crear modelos y desarrollar nuevos algoritmos. Los científicos de datos no solo entienden el problema, sino que también pueden crear una herramienta para solucionarlo. No es raro encontrar que los analistas empresariales y científicos de datos trabajan en el mismo equipo. Los analistas empresariales toman resultados de los científicos de datos y los utilizan para contar una historia que la empresa, en general, pueda entender. Los científicos de datos también adquieren competencia en el uso de grandes plataformas de procesamiento de datos, como Apache Spark, el marco de código abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL.

• Al destacarse por lo que ofrece, conquista más clientes, tiene más ingresos y, en consecuencia, puede seguir invirtiendo en mejoras tecnológicas y seguir siendo un actor importante en el mercado.
• Las organizaciones dependen cada vez más de estos roles para interpretar los datos y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los resultados de negocio.
• Las plataformas en la nube suelen tener diferentes modelos de precios, como por uso o suscripciones, para satisfacer las necesidades de su usuario final, ya sean grandes empresas o pequeñas startups.

Sin embargo, en equipos más pequeños, un científico de datos puede cumplir varias funciones. En función de la experiencia, las aptitudes y la formación, pueden desempeñar varios roles que se superpongan entre sí. En este caso, sus responsabilidades diarias podrían incluir la ingeniería, el análisis y el machine learning, además de las metodologías básicas de la ciencia de datos.

Marketing[editar]

El científico de datos también debe comprender los conceptos específicos del negocio, como la fabricación de automóviles, el comercio electrónico o la atención sanitaria. Para realizar estas tareas, los científicos de datos deben tener más conocimientos de ciencia Por qué deberías aprender ciencia de datos con cursos online informática y ciencias puras más allá de las de un analista de negocios o analista de datos típico. El científico de datos también debe comprender los detalles del negocio, como la fabricación de automóviles, el comercio electrónico o el cuidado de la salud.

Un científico de datos puede diseñar la forma de almacenar, manipular y analizar los datos. En pocas palabras, un analista da sentido a los datos existentes, mientras que un científico crea nuevos métodos y herramientas para procesarlos y que los usen los analistas. Las plataformas de data science están diseñadas para la colaboración de una variedad de usuarios, incluidos los científico de datoss expertos, https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ científico de datoss de ciudadanos, ingenieros de datos e ingenieros o especialistas en machine learning. Por ejemplo, una plataforma de ciencia de datos podría permitir a los científicos de datos implementar modelos como API, lo que facilita su integración en diferentes aplicaciones. Los científico de datoss pueden acceder a herramientas, datos e infraestructura sin tener que esperar por la TI.

Capacidad para aplicar las matemáticas y estadísticas adecuadamente

Otro reto para Serra al que se puede enfrentar el profesional es el de convertirse en un buen investigador. Eso es porque el científico de datos necesita hacer una investigación que lo ayude a encontrar soluciones. A partir de estas preguntas, el profesional crea modelos estadísticos y matemáticos para tratar de determinar quiénes son los clientes que harán clic en el correo electrónico y cuáles no. Evalúa qué características de los correos electrónicos los hacen más atractivos y qué tipo de correo electrónico no llama la atención del público.

Siempre habrá otro profesional que te complemente y los dos juntos serán capaces de solucionar el problema”, añade Serra. Esto se debe a que el científico de datos, recopila datos del historial de pagos y puede ver si los clientes pagan las facturas a tiempo o no. A partir de ahí, puede determinar si el cliente es un riesgo o no para el banco.

¿Cuáles son las diferentes tecnologías de la ciencia de datos?

Por lo general, las responsabilidades de un científico de datos pueden coincidir con las de un analista de datos, en particular en el análisis de datos exploratorio y la visualización de datos. Sin embargo, las habilidades de un científico de datos suelen ser más numerosas que las de un analista de datos típico. A nivel comparativo, los científicos de datos utilizan lenguajes de programación comunes, como R y Python, para efectuar más inferencia estadística y visualización de datos. Las tecnologías de código abierto se utilizan ampliamente en conjuntos de herramientas de ciencia de datos. Cuando están alojadas en la nube, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas o actualizarlas localmente.