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La revolución tecnológica que vivimos en la actualidad está creando profesiones nuevas que cada vez son más valoradas por las empresas. Muchos de estos empleos, como el que desempeña un Data Scientist, están relacionados con el análisis de datos y el Big Data, por razones obvias. Y es que cualquier compañía querría tener un profesional entre su plantilla capaz de analizar grandes volúmenes de datos y realizar así predicciones para contar con indicaciones que ayuden a mejorar el negocio. El Data Scientist es, en muchos casos, el nexo entre negocio y el desarrollo de los casos de uso.

El Data Scientist es uno de los perfiles más demandados en la actualidad, pero maticemos que sus funciones no se limitan únicamente al mero hecho de analizar datos. Veamos cómo trabaja un profesional dedicado a la ciencia de los datos, cuáles deben ser sus habilidades y qué estudiar para ser Data Scientist. Una profesión que fue calificada hace ya algunos años como “la profesión más sexy del siglo XXI” por Harvard Business Review.

El Data Scientist, un experto en la ciencia de datos

Un Data Scientist es alguien capaz de analizar datos, sí, pero no de cualquier tipo. Estamos ante un profesional que domina los grandes volúmenes de información (Big Data), que normalmente se encuentran desestructurados, y que gracias a sus habilidades en programación, matemáticas y estadística se encarga de recopilar, extraer y procesar la información relevante que contienen.

Hablamos, por tanto, de un perfil que integra diferentes capacidades y que las compañías valoran enormemente por la complejidad de tareas que puede llegar a desempeñar.

El perfil de un Data Scientist

Ya hemos descrito las cualidades profesionales que debe tener un Data Scientist. Pero más allá de tener un nivel experto en matemáticas o estadística, este perfil debe tener también otras capacidades y aptitudes más allá de lo puramente laboral. La inquietud, la curiosidad, la capacidad crítica y la facilidad para trabajar en equipo son habilidades que están relacionadas con el perfil de Data Scientist.

Pero, ¿qué hace un Data Scientist exactamente?

Con todo, un experto en la ciencia de los datos no aplica sus conocimientos únicamente para analizar información, sino también para valorar el análisis y aportar, a través de estos resultados, una predicción sobre diferentes aspectos o unos resultados a unos determinados problemas.

Para ser algo más concretos, un Data Scientist sería capaz, por ejemplo, de hacer recomendaciones al cliente según sus intereses estadísticos (pensemos en servicios online para ver películas y series), conocer cuál es el mejor momento para hacer una reserva de vacaciones o predecir quién puede tener ciertas enfermedades. Estas son solo algunas de sus aplicaciones, ya que un Data Scientist también se dedica a establecer patrones, hacer segmentaciones de marketing o automatizar procesos para facilitar las tareas diarias dentro de una organización.

Además, un Data Scientist debe saber manejar a la perfección software concreto y tecnologías determinadas, como Spark y Hadoop, para poder llevar a cabo sus tareas de manera óptima. De hecho, tanto Spark como Hadoop proporcionan a estos profesionales un análisis de datos interactivos e iterativos a escala.

En definitiva, esta profesión requiere de un perfil muy completo e integral, capaz de combinar diferentes áreas y habilidades para lograr un rendimiento excelente en la consecución de objetivos.

Data mining, Machine Learning y la Ciencia de los Datos

Al hablar de la ciencia de los datos estamos también refiriéndonos, inevitablemente, al data mining. Y es que este concepto ocupa una gran parte del trabajo que desarrolla un Data Scientist. El data mining consiste en sacar información útil y de valor de donde, en un principio, no parecía estar. Y para ello, hay que seguir un proceso similar al siguiente: recogida de la información, preprocesado, entrenamiento del modelo, testeo, visualización e interpretación de los resultados.

Y una de las etapas de este proceso consiste, como hemos mencionado, en el entrenamiento, también conocido como Machine Learning. Es en este punto en el que se pueden comenzar a extraer resultados, ya que los algoritmos del machine learning (o aprendizaje automático) son capaces de predecir y clasificar información nueva, a raíz de haber sido entrenados con información pasada.

Todos estos conceptos, tecnologías y procesos formarán parte del día a día de un Data Scientist, que se encargará de poner en práctica de manera global todo lo que implica trabajar con la ciencia de los datos para obtener respuestas de información extraída del Big Data, con el manejo de herramientas muy específicas, y con un análisis minucioso y especializado de todos los datos y algoritmos recopilados.

Cómo formarte para llegar a ser un Data Scientist

Tras todo esto, queda claro que el Data Scientist es un perfil profesional de gran valor, ya no en el futuro, sino en el presente más inmediato. Un profesional que las grandes compañías ya tienen entre su plantilla y que representa una figura fundamental dentro de la estructura de las mismas.  

Pero, ¿cómo convertirse en un experto de la ciencia de los datos? ¿Qué estudiar para ser un Data Scientist? Combinar diversas habilidades relacionadas con las matemáticas, la estadística, la programación y la visualización es clave en la extracción y análisis de datos. Además de contar con esas habilidades, puedes realizar cursos específicos con los que conseguir la especialización necesaria para convertirte en un profesional Data Scientist.

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PUE, en su condición de EMEA Best Training Partner de Cloudera dispone del curso oficial Cloudera Data Scientist de PUE que ofrece la formación necesaria a nivel profesional experto para obtener y acreditar tus conocimientos.

El curso Cloudera Data Scientist ofrece, por lo tanto, una manera de adentrarse profesionalmente en el mundo de la ciencia de los datos con la garantía de una formación oficial de calidad impartida por instructores certificados con experiencia profesional en Big Data. Se recomiendan conocimientos básicos de Python o R y experiencia en análisis de datos o modelos de machine learning.

Cloudera es líder mundial en tecnología Big Data y PUE es, además de Partner de Formación Oficial de Cloudera en España, primer Gold Partner a nivel mundial en la implementación y consultoría de proyectos Big Data. 

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