¿Qué es un Data Scientist?

Ricardo Galicia

Un Data Scientist genera algoritmos y modelos de análisis de datos con el objetivo de explicar fenómenos y predecir su comportamiento.


Según la Harvard Business Review el Data Scientist es el cargo más sexy del siglo XXI.

Introducción

Sabemos que contratarás talento para este cargo. Por lo tanto, desarrollamos un manual completo para facilitar tu labor. Esta es la primera publicación de la serie


Aquí los post relacionados con el tema de Data Scientist:

  1. ¿Qué es un Data Scientist? (Este post)
  2. 5 habilidades necesarias en un Data Scientist.  
  3. 3 herramientas recomendadas para un Data Scientist. 
  4. 4 KPI que miden el éxito de un Data Scientist. 
  5. 5 preguntas para entrevistar un Data Scientist. 


En este post  te compartimos qué es un Data Scientist, sus responsabilidades, sueldo promedio en el mercado laboral y capacitación recomendada. 


¿Qué es un Data Scientist?

Un Data Scientist analiza, procesa y modela datos de las actividades de la empresa. Predice patrones y tendencias que traduce en soluciones prácticas. Por ende, comunica hallazgos que influyan en la toma de decisiones de la compañía. 


El Data Scientist manipula grandes volúmenes de datos. Para ello combina conocimientos en ingeniería, ciencias de la computación, estadística y matemáticas. Gracias a ello, aporta soluciones a los problemas que aquejan a la empresa. 


En las organizaciones tradicionales, el cargo pertenece al departamento de investigación y desarrollo (I+D). Por lo que responde directamente al gerente o director del área. Sin embargo, en ocasiones comunica directamente sus hallazgos al CEO. 


Las empresas que carecen de un Data Scientist no detectan ventajas competitivas. No anticipan riesgos, costos, fraudes, periodos de mantenimiento, así como mejoras en productos y procesos. Por ende, no cuentan con datos que sustenten sus decisiones y estrategias.  


¿Cuál es la diferencia entre un Data Analyst y un Data Scientist? 

Ambos cargos suelen confundirse en el campo laboral. No obstante, un Data Scientist se caracteriza por sus capacidades de desarrollo de algoritmos y modelos. Mientras que un Data Analyst obtiene conclusiones de datos previamente estructurados.


A continuación, te mostramos una tabla comparativa de los dos roles:

¿Cuáles son las responsabilidades de un Data Scientist?

Las principales responsabilidades de un Data Scientist son: 


1. Análisis de datos.

2. Manipulación de datos (Data Wrangling). 

3. Comunicación de resultados.


A continuación, te explicaremos lo que significan cada una de ellas, su importancia para el rol y cómo se hace cargo un Data Scientist de llevarlas a cabo.  


1. Análisis de datos

El análisis de datos consiste en la extracción de información útil desde los datos almacenados. Predice el comportamiento futuro, estima resultados desconocidos y explica fenómenos. De manera que, identifica posibles tendencias, patrones, comportamientos y oportunidades.  


Así, las compañías planifican, evitan riesgos y perdida de oportunidades. Evalúan datos históricos para el pronóstico de ventas, prevención de tiempos de mantenimiento de maquinaria o cambios en el mercado. Gracias a ello reaccionan anticipadamente a los sucesos. 


Un Data Scientist descubre comportamientos, patrones y tendencias en los datos. Para ello utiliza técnicas de:


  • Machine Learning: es una rama de la inteligencia artificial enfocada en el desarrollo de algoritmos y modelos para el análisis de datos. Los cuales aprenden de forma similar a como lo hacen los humanos.
  • Modelamiento matemático: es la representación matemática que describe el comportamiento de un fenómeno.  
  • Análisis exploratorio: proceso enfocado en el análisis de datos y visualización de las características identificadas en los valores.



2. Manipulación de datos 

La manipulación de datos es el proceso de conversión y mapeo de datos de forma manual o automatizada. Es decir, comprende la limpieza, orden y unificación de la información obtenida. Con ello, los datos son preparados para su análisis. 


Las empresas obtienen datos procesables a través del proceso de Data Wrangling. Eliminan inconsistencias, organizan y limpian los valores que recopilan durante el proceso. De manera que, obtienen información concreta sobre sus procesos. 


Un Data Scientist garantiza la calidad de los datos para su análisis estadístico. Para ello prepara la información realizando el siguiente proceso:


  • Descubrimiento: recopilación de datos no procesados. 
  • Estructuración: organización de los datos de acuerdo a su tamaño y formato. Esto es necesario para su adaptación a modelos predictivos.  
  • Limpieza: corrección de errores presentes en los datos. 
  • Enriquecimiento: refinación, mejora y fusión de datos sin procesar. 
  • Validación: verificación de la calidad y autenticidad de los datos.


3. Comunicación de resultados

La comunicación de resultados es el proceso por el cual se entrega la información a las personas o áreas que deben tomar la decisión a partir del análisis. De esta forma el trabajo realizado por el área de datos se convierten en accionables concretos.


Para lograr una comunicación efectiva un Data Scientist utiliza sus habilidades de:


  • Story Telling: comunicación de los resultados obtenidos del análisis de datos a partir de historias que generan entendimiento.
  • Reportabilidad: recopilación y presentación de los datos para su entendimiento.
  • Visualización de datos: representación gráfica de la información obtenida de los datos. 

¿Cuál es el sueldo promedio de un Data Scientist?

De acuerdo con Glassdoor, el sueldo promedio de un Data Scientist Senior en países latinos ronda los $ 2.816 USD mensuales. Siendo Chile el país con el salario mensual más alto ($ 3.874 USD). A continuación mostramos una tabla comparativa de diferentes países de la región: 

¿Cuál es la formación recomendada para un Data Scientist? 

Un Data Scientist cuenta con conocimientos y formación universitaria en alguna de las siguientes áreas: 


  • Ciencias de la computación. 
  • Matemáticas. 
  • Estadística. 
  • Física. 
  • Ingeniería eléctrica. 


Este tipo de preparación académica sirve como base para que el profesional comience a especializarse en el área. De acuerdo con Forbes, las universidades con los programas de maestría en ciencias de los datos más reconocidos en el mundo son las siguientes: 

1. Universidad de Stanford (USA)

El programa de la universidad está enfocado en el desarrollo de modelos predictivos. Para ello, el estudiante desarrollará habilidades avanzadas en matemáticas, probabilidad, estadística y programación. Las cuales, validará a través de la presentación de un proyecto final. 


Información sobre la maestría:

  • Grado otorgado: Maestro en Estadística: Ciencia de Datos.
  • Unidades del curso: 45 unidades en 1 año 6 meses.
  • Pago de matrícula: $149.080 USD. 
  • Requisitos de elegibilidad: conocimientos sólidos en matemáticas, probabilidad, estadística y álgebra lineal. 
  • Modalidad: presencial. 


2. Instituto Tecnológico de Massachusetts (USA)

La maestría prepara a los estudiantes para que resuelvan desafíos empresariales a través de la ciencia de los datos. El programa de estudios está enfocado en el desarrollo de modelos con las últimas tendencias en machine learning. Por tanto, el egresado contará con las herramientas necesarias que ayudarán a las empresas a tomar decisiones efectivas. 


Información sobre la maestría:

  • Grado otorgado: Maestro en Análisis de Negocios.
  • Unidades del curso: 72 unidades en 12 meses.
  • Pago de matrícula: $63.250 USD. 
  • Requisitos de elegibilidad: habilidades y conocimientos probados en programación, matemáticas, estadística y machine learning.
  • Modalidad: presencial. 

3. Universidad de Hong kong (China)

El plan de estudios de la universidad proporciona las herramientas y habilidades necesarias en ciencia de los datos. Capacitando al estudiante con conocimientos avanzados de cálculo, álgebra, programación y estadística. 


Información sobre la maestría:

  • Grado otorgado: Maestro en Ciencia de los Datos. 
  • Unidades del curso: 45 unidades en 18 meses.
  • Pago por matrícula: $11.312 USD semestrales. 
  • Requisitos de elegibilidad: licenciatura con honores, así como cursos certificados en cálculo, álgebra, programación y estadística. 
  • Modalidad: presencial. 


4. Universidad de Helsinki (Finlandia)

La Universidad ofrece un programa que combina la informática y las estadística para resolución de problemas empresariales a través de los datos. Para ello, capacita a los estudiantes en machine learning, modelado, algoritmia y estadística para el análisis complejo de datos.  


Información sobre la maestría:

  • Grado otorgado: Maestro en Ciencia de Datos. 
  • Unidades del curso: 120 unidades en 24 meses.
  • Pago por matrícula: $17.705 USD anuales. 
  • Requisitos de elegibilidad: estudios universitarios terminados. 
  • Modalidad: presencial. 

5. Universidad de California - Berkeley (USA)

La maestría de la Universidad de California forma a los estudiantes en torno multidisciplinario. Está centrado en ciencias de la computación, ciencias sociales, estadística, administración y derecho. Brindando al alumno la capacidad de solucionar problemas empresariales a través de modelos predictivos. 


Información sobre la maestría:

  • Grado otorgado: Maestro en Ingeniería con concentración en Ciencia de Datos y Sistemas.
  • Unidades del curso: 45 unidades en 12 meses.
  • Pago por matrícula: $30.876 USD (residentes)  / $56.000 USD (no residentes). 
  • Requisitos de elegibilidad: grado de calificación (GPA) mayor a 3.0. 
  • Modalidad: presencial o en línea. 

6.  Universidad Carnegie Mellon (USA)

La Universidad ofrece un programa que combina habilidades en ciencias de la computación, probabilidad y estadística. Busca que los estudiantes apliquen sus conocimientos en áreas de su interés. De manera que, aporten sus hallazgos al desarrollo social o al sector empresarial. 


Información sobre la maestría:

  • Grado otorgado: Maestro en Ciencia de Datos Computacionales.
  • Unidades del curso: 144 unidades en 16 meses.
  • Pago por matrícula: $26.500 USD. 
  • Requisitos de elegibilidad: grado de calificación (GPA) mayor a 3.0.
  • Modalidad: híbrida (presencial y en línea). 


7. Universidad de Bath (Reino Unido)

La Universidad ofrece un programa centrado en machine learning. Capacita al estudiante en el uso de software para el desarrollo de algoritmos y modelos avanzados. Preparando al alumno para que aplique dichos conocimientos en el mundo laboral. 


Información sobre la maestría:

  • Grado otorgado: Maestro en Ciencia de Datos.
  • Pago por matrícula: $34.574 USD por año aproximadamente. 
  • Unidades del curso: 12 unidades en 12 meses.
  • Requisitos de elegibilidad: título universitario en ciencias de la computación, matemáticas, física o estadística. 
  • Modalidad: presencial o en línea. 

Capacitación recomendada para Data Scientists

Si bien es disciplina suele venir de la academia, recientemente surgieron opciones más económicas. Esto sucedió porque la demanda de personas con conocimientos en Data Science no estaba siendo cubierta en el mercado laboral. Así comenzaron a aparecer los cursos online y bootcamps para satisfacer la necesidad.


Algunos recomendados son: 

1. Datacamp 

La plataforma ofrece cursos dirigidos a personas interesadas en formarse como Data Scientist. Ayuda a que los estudiantes desarrollen habilidades en programación, inteligencia artificial, probabilidad y estadística. Dándoles la oportunidad de que pongan en práctica sus conocimientos a través de la resolución de problemas empresariales reales. 


Puntos importantes del curso: 

  • Modo de estudio: en línea. 
  • Ideal para: principiantes y profesionales en la ciencia de los datos.
  • Duración aproximada: 350+ cursos con duración aproximada de 4 horas. 
  • Precio: $149 USD anuales. 


2. Brainstation

El bootcamp está diseñado para que los participantes desarrollen habilidades de ciencia de datos necesarias en el ámbito laboral. Aprenderá sobre el desarrollo de modelos basados en inteligencia artificial. Además, el participante obtendrá conocimientos sólidos en estadística. 


Puntos importantes del curso: 

  • Modo de estudio: en línea. 
  • Ideal para: principiantes en la ciencia de los datos.
  • Duración aproximada: 3 meses. 
  • Precio: $3.950 - $ 14,500 USD.


3. Flatiron School

El bootcamp ofrece entrenamiento en ciencia y análisis de datos. Capacita al participante en análisis e ingeniería de datos, estadística, matemáticas y desarrollo de modelos predictivos basados en machine learning. De forma que la brinda las herramientas necesarias para desenvolverse en el cargo de Data Scientist. 


Puntos importantes del curso: 

  • Modo de estudio: en línea. 
  • Ideal para: principiantes en la ciencia de los datos.
  • Duración aproximada: 5 meses.
  • Precio: $15.000 USD (tiempo completo) y $9.600 (horario flexible). 

Conclusión 

Ahora conoces lo más relevante acerca del cargo de Data Scientist. Toma en cuenta lo anterior cuando comiences tu próximo proceso de reclutamiento. Recuerda, lo importante es conocer las principales características del cargo del que estás interesado. 


Te recomendamos que continúes leyendo sobre el tema de Data Scientist. Aquí los demás post relacionados:

  1. ¿Qué es un Data Scientist? (Este post)
  2. 5 habilidades necesarias en un Data Scientist.  
  3. 3 herramientas recomendadas para un Data Scientist. 
  4. 4 KPI que miden el éxito de un Data Scientist. 
  5. 5 preguntas para entrevistar un Data Scientist. 


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