Como convertirse en Data Scientist 2024

¿Qué hace un Data Scientist o Científico de Datos?

Como científico de datos, utilizarás tus habilidades en estas áreas para limpiar y analizar datos, diseñar algoritmos y construir modelos para hacer predicciones o resolver problemas complejos. Los científicos de datos están muy solicitados en muchos sectores, así que si estás pensando en seguir una carrera en este campo, ¡ahora es el momento! Sigue leyendo para saber más sobre lo que hace un científico de datos y cómo puedes convertirte en uno…

Qué es un Científico de Datos o Data Scientist

Un científico de datos es un profesional muy demandado con un amplio conjunto de habilidades que le permiten hacer muchas contribuciones a cualquier organización. Tienen experiencia técnica en informática, lo que significa que son capaces de analizar rápidamente grandes cantidades de datos y explicar conclusiones complejas en términos sencillos. Además, los científicos de datos poseen habilidades de comunicación, lo que les permite trabajar con compañeros de negocio, clientes y otras partes interesadas.

Data Scientist y Data Science
Qué es un Data Scientist: Cualidades básicas

Por otra parte, la resolución de problemas es también un activo importante de los científicos de datos, ya que buscan constantemente nuevas formas de mejorar los procesos y fundamentar las decisiones dentro de una organización. Con su combinación única de competencias técnicas e interpersonales, los científicos de datos siguen siendo figuras integrales del lugar de trabajo del siglo XXI.

¿Qué es Data Science o Ciencia de Datos?

La ciencia de datos es un campo apasionante y en crecimiento que combina aspectos de la informática, la estadística y las matemáticas para obtener información a partir de los datos.

Contexto de un científico de datos

Convertirse en un científico de datos requiere una combinación de habilidades duras y conocimientos expertos. Un científico de datos con éxito debe comprender los principios clave asociados a la ingeniería de software, la gestión de bases de datos y la estadística.

Una persona que aspire a ser científico de datos podría optar a obtener una licenciatura en sistemas de información o en informática, así como otros títulos en tecnologías y procesos relacionados con los datos. De esa manera, comprende la programación, la capacidad de abstracción y resolver problemas así como el manejo de Bases de Datos.

Data Scientist o Científicio de Datos: ¿Qué es? ¿Cómo convertirse? ¿Qué es Data Science?
¿Qué es un Data Scientist o Científico de Datos?

Además, entenderá los pilares de la programación y los algoritmos para, sumado con el manejo de datos, acabar dominando las técnicas avanzadas para hacer IAs. Para tener éxito en este campo es esencial tener una mentalidad analítica y una gran capacidad para resolver problemas.

Programación, Base de Datos, matemática y estadística son indispensables. Las dos últimas, te dan habilidades analíticas y la capacidad de aprender sobre los algoritmos que hacen IAs.

Por último, pero no por ello menos importante, se requiere una capacidad de comunicación eficaz para explicar adecuadamente al público resultados científicos complejos y garantizar su aplicación práctica. Por tanto, las habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos óptimo van más allá de la mera comprensión de tecnicismos; se trata de mezclar habilidades importantes en un conjunto de herramientas completo.

Habilidades de un Data Scientist

Por un lado, las personas interesadas en convertirse en científicos de datos deben comprender que esta carrera requiere tanto habilidades técnicas como interpersonales. Para convertirse en un científico de datos de éxito es necesario obtener una formación en matemáticas, estadística e informática, así como comprender los distintos lenguajes de programación necesarios para realizar tareas como consultar bases de datos u obtener información de fuentes no estructuradas. En resumen, se necesita de una fuerte base tecnológica para empezar.

Python: Lenguaje de programación.
Python: Lenguaje de programación.

Además, los científicos de datos deben poseer habilidades analíticas y de resolución de problemas para identificar tendencias, relaciones y patrones a partir de grandes conjuntos de datos. Por último, es esencial una sólida comunicación interpersonal al interactuar con las partes interesadas u otros miembros del equipo para explicar análisis complejos con claridad y precisión.

El reto a veces es explicar a otros conceptos muy técnicos o directamente obviarlos para decirles en qué les aportan estos sistemas.

Qué hace un Data Scientist en el día a día

Los científicos de datos proceden de una amplia gama de entornos y conjuntos de habilidades. Desde ingenieros informáticos a desarrolladores de software, los científicos de datos suelen poseer una mezcla de habilidades técnicas y analíticas.

Algunos se especializan en tecnologías big data como Hadoop o ETL, mientras que otros emplean herramientas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para descubrir relaciones entre textos. También hay expertos en Redes Neuronales o Deep Learning y existen otros científicos de datos expertos en Visión Artificial (o computer vision en inglés).

¿Qué hace un Data Scientist o Científico de Datos?
Roles, habilidades y trabajos de un Data Scientist.

Inteligencia Artificial: Video práctico de Ejemplo

A continuación, te presentamos en un vídeo un ejemplo de algoritmo por refuerzo donde las IAs descubren maneras de evadir o capturar, dependiendo del color: los rojos son «policias»; los azules son «ladrones». A partir de ahí, observa como cada tipo de personaje se va volviendo mejor. No lo ha programado nadie. Alucinarás…

Poli vs Ladrón: Ejemplo de uso de algoritmo de refuerzo; un tipo de algoritmo de Aprendizaje Automático o Machine Learning.

5 librerías Python clave para ser Data Scientist

A los científicos de datos más experimentados (los Senior) se les suele pedir que dirijan proyectos de modelado predictivo. Una tarea típica es el lanzamiento de modelos de aprendizaje automático en producción utilizando herramientas como Pandas, Numpy, Jupyter, Matplotlib, scikits learn. Ahora vemos por qué:

Pandas

La biblioteca Pandas es un paquete de código abierto para el lenguaje de programación Python que sirve como herramienta de análisis y manipulación de datos de alto rendimiento y fáciles de usar.

Pandas Data scientist
Librería Python para manejo masivo de Datos

En general, la clave es comprender que para Pandas el eje central es el DataFrame, estructura que después se repite siempre.

Esto permite a los usuarios acceder a los datos y manipularlos con facilidad, al tiempo que les permite realizar operaciones como agrupar por columnas, dividir filas/columnas, aplicar funciones de agregación como en SQL, rellenar los elementos nulos y manejar formatos de fecha/hora. La versatilidad de la biblioteca Pandas la convierte en una opción ideal para científicos, ingenieros y analistas de datos que buscan formas eficaces de trabajar con grandes cantidades de datos.

Numpy

Numpy es una biblioteca de Python que proporciona herramientas esenciales para el análisis de datos y la informática científica. Ayuda a manipular funciones matemáticas de alto nivel, como matrices multidimensionales, matrices y operaciones de álgebra lineal. Numpy también hace que sea mucho más rápido procesar elementos de grandes conjuntos de datos.

Numpy Python Ciencia de Datos
Librería de Python para procesamiento vectorial

Los desarrolladores suelen utilizar Numpy cuando necesitan realizar rápidamente cálculos intensivos o construir potentes modelos de aprendizaje automático. Además, debido a su flexibilidad y velocidad, es una de las bibliotecas más empleadas en la actualidad.

Jupyter

Los Cuadernos Jupyter ofrecen a los científicos de datos, desarrolladores y educadores una plataforma para crear documentos interactivos. Estos documentos se componen de código, explicaciones textuales, resultados visuales e incluso ecuaciones utilizando la sintaxis Markdown, combinando lenguajes de programación populares como Python, R, Julia y otros con la capacidad de incluir visualizaciones de datos. Web oficial de Jupyter

jupyter python cuadernos
Jupyter: Cuadernos interactivos para manejar datos en Ciencia de Datos

Estos cuadernos no sólo pueden registrar la historia de un proceso de investigación o desarrollo en un estilo fácilmente explorable, sino que también proporcionan una forma cómoda de almacenar y compartir los resultados de los datos con colaboradores o clientes. Como resultado, los Cuadernos Jupyter se han convertido en una herramienta cada vez más popular entre quienes trabajan en la disciplina de la informática científica.

Matplot

Matplotlib es una potente biblioteca para la visualización de datos. Utilizando Matplotlib, es fácil crear rápidamente visualizaciones de los datos recopilados que pueden utilizarse para detectar tendencias y comparar variables.

Librería  Matplotlib en Python
Librería Matplotlib en Python

Matplotlib también es altamente personalizable, lo que permite a los usuarios adaptar las visualizaciones a las necesidades específicas de su proyecto o negocio. Además, programar utilizando esta librería facilita la automatización de los procesos de análisis de datos e informes. Si buscas una forma eficaz de obtener información de tus datos, Matplotlib es una opción excelente.

SciKit

Scikit-learn se ha convertido en el favorito en los proyectos de Aprendizaje Automático. Esta biblioteca de código abierto se basa en las impresionantes capacidades de análisis numérico de Python, permitiendo a los usuarios una fácil implementación y rápidas integraciones en sus configuraciones de datos. Scikit Learn ofrece las herramientas necesarias para modelos de aprendizaje predictivo y supervisado con ayuda de algoritmos de Machine Learning.

Machine Learning con Python
Librería para hacer Machine Learning en Python

En última instancia, es responsabilidad del científico de datos sintetizar conjuntos de datos complejos en ideas significativas que puedan tener un impacto real en una organización además de vigilar y mejorar los modelos.

Comparaciones de Científico de datos con otros roles

Data Scientist vs Data Analyst

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Estudiar Big Data desde Cero

La diferencia entre un Data Analyst y Data Scientist radica en comprender el alcance de hasta donde llegan las competencias de cada rol idealmente. Si bien es cierto que a veces ambos roles podrían verse envueltas en tareas parecidas en algún escenario, idealmente existe una diferencia clara:

  • Un data Scientist investiga sobre algoritmos para hacer modelos predictivos, conoce el proceso de tratamiento de datos y prepara estas IAs para Negocio
  • Un Analista comprende los procesos de Negocio, a veces, sólo sabe SQL y Python para acabar haciendo alguna ETL ligera o modelo básico

Data Scientist vs Data Engineer

Qué es una ETL
ETL: ¿Qué es?
  • Un ingeniero de datos es un perfil orientaod a la Calidad de Dato y ETL, para nada estadístico y más informático
  • Un Data Scientist debe extraer valor y conclusiones con los datos, un Ingeniero de datos no.
  • Un Ingeniero de Datos se encuentra cerca de los datos origen y las transforma. Un Data Scientist trata los datos como base para adecuar y encajar a los algoritmos.

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  • Ecosistema Data
Big Data e Inteligencia Artificial
Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial: se llevan muy bien.

Trabajos de Data Scientist

Una carrera en la ciencia de datos presenta una gran cantidad de oportunidades. Muchas organizaciones buscan científicos de datos debido a su experiencia en las técnicas analíticas más modernas.

Las oportunidades profesionales abarcan muchos sectores, lo que lo convierte en una perspectiva atractiva para quienes buscan variedad en sus funciones. Cada vez más organizaciones valoran las competencias en ciencia de datos, es muy probable que las perspectivas profesionales sigan siendo sólidas en el futuro.

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Preguntas más frecuentes

¿Qué es un científico de datos?

Para que lo entienda cualquiera, son informáticos que saben mucho de estadística o estadísticos que saben programar. Esto requiere de alta comprensión de algoritmos y programación; además de manejo de datos.

¿Qué hay que estudiar para ser un científico de datos?

Mínimo Programación y Base de Datos. Después, matemática y estadística para comprender los algoritmos de machine learning y saber interpretarlos.

¿Cuánto gana un científico de datos?

Entre 30K€ y 40K€ mínimo. Los mejores, como con todo, mucho más.

¿Qué tan difícil es ser científico de datos?

Dentro del mundo data sin duda es el rol más difícil, porque no sólo requiere de habilidades técnicas muy avanzadas; además de eso, requiere de gran capacidad comunicativa.

¿Qué tan difícil es ciencia de datos?

La ciencia de datos requiere de conocer programación y bases de datos, estádistica, matemáticas y análisis de problemas complejos. Cuanto más complejo es una ciencia son más cosas a aprender.

¿Dónde trabaja un científico de datos?

En entornos con un volumen gigante de datos. También tienen un alto perfil que teletrabaja porque son independientes y orientados a objetivos.

¿Dónde puede trabajar un científico de datos?

En cualquier empresa con muchos datos. Sectores tradicionales: banca, eléctricas o sector público… En startups con alto componente tecnológico o en industrias potentes que generan datos masivos.

¿Dónde puede trabajar un Data Scientist?

En cualquier ámbito donde el objetivo sea generar algoritmos predictivos. Para eso, debe haber suficientes datos.

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Escrito por:

Ibon Reinoso

Escribo sobre Programación, Big Data e IA + recomiendo productos tecnológicos para hacer que cualquiera aprenda por su cuenta y entre al mundo digital. Actualmente Arquitecto de Soluciones y Data Scientist Senior. Ex Director del Programa Nacional Big Data en España (+2.500 alumnos +20 ciudades). Creador del blog BigBayData.com.

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