Dicen que los datos son el petróleo del siglo XXI y por eso, un científico de datos tiene todas las herramientas para llevar un negocio a otro nivel, pero, ¿de dónde surge este rol? ¿quién se lo inventó y qué súper poderes hay que tener para dedicarse al estudio de los datos?

En realidad, un científico de datos puede ser aquel que se lo proponga. ¡Tú también! Por eso, en este artículo te contamos qué es un científico de datos, cuál es la carrera de un científico de datos y cómo es un proceso real de data science.

Así, comprenderás la importancia del uso de datos para tomar decisiones acertadas en un negocio y, en caso de que te interese este campo, sabrás la ruta que debes seguir para estudiar ciencia de datos. ¿Preparado para tener un pensamiento completamente disruptivo? 🤯 ¡Vamos!

¿Qué es un científico de datos?

Está de moda decir que el negocio o empresa que tenga una mayor base de datos tiene una mina de oro. Pero, ¿realmente es así? Esto depende de la ciencia de datos.

Es cierto que, tener datos para resolver nuestros problemas de negocio y explicar eventos o situaciones, nos ayuda a tomar decisiones más fundamentadas; sin embargo, el éxito de entender para qué sirve la ciencia de datos, se concentra en dos aspectos:

1. Tener bases de datos que correspondan con los objetivos de la organización y alojen información de nuestro target.

2. Poseer la capacidad analítica para tomar decisiones acertadas, dejando la subjetividad en un segundo plano.

De acuerdo con nuestra profesora Camila Manera del curso Fundamentos de data science, “para alcanzar el éxito en una compañía, debes extraer valor en los datos que ella misma genera y los del mercado”. ¿Vas comprendiendo qué es un científico de datos o data scientist?

Según el laboratorio de innovación de la Universidad Politécnica de Cataluña, “un data scientist debe explorar y analizar datos de múltiples fuentes, a menudo inmensas (conocidas como Big Data), y que pueden tener formatos muy diferentes”.

Las fuentes de datos pueden generarse de muchas partes, por ejemplo de dispositivos electrónicos como los celulares; también de redes sociales, páginas web, datos médicos, entre otros. Como ves, tener el perfil de un científico de datos es un reto, pero si logras ser un profesional competitivo destacarás en este campo.

Así que, si estás interesado en comenzar un curso data science y entender cómo funciona el aprendizaje automático, enfócate en entender, organizar y sacar el máximo provecho de los datos. De esa manera, no solo explicarás hechos de manera descriptiva, sino que, podrás mejorar la performance de un negocio. 

Es decir, que tú te puedes convertir en la mina de oro, pues serás quien use los análiticos para impactar un negocio positivamente. ¿Te imaginas lo valioso que es, por ejemplo, el científico de datos de Google? 🤓 

Incluso, Harvard Business Review, asegura que, “un científico de datos puede presumir de la profesión más sexy del siglo XXI”.

¡Guarda estos datos!

Nuestra profesora Camila Manera, asegura que, “no hay duda del valor que los datos les dan a las industrias, por eso, el 75% de las grandes compañías han desarrollado estrategias de datos en la web”. Interesarse por qué es la ciencia de datos ya no es un privilegio, sino una obligación para los negocios que buscan destacarse.

¿Sabía que un 90% de las organizaciones considera que tener datos en la nube es esencial para su negocio? Según Enrico Galluccio, profesor del curso Big Data aplicada a los negocios, “se han generado más datos en los últimos dos años que en toda la historia de la humanidad”. Se espera que para el 2025 la suma de la data del mundo sea cinco veces más grande que la que tenemos actualmente. 

Con toda esta información y, gracias a los especialistas en aprendizaje automático, podremos resolver problemas de manera más fácil, sacarle mayor valor a los datos y conocer a nuestros consumidores hasta el más mínimo detalle. 😲

Definitivamente, vale la pena acudir a un científico de datos para hacer de este proceso una realidad. ¿Te medirías a ser uno de ellos o a incluir a uno en tu equipo?

Una cosa más, un científico de datos toma las mejores decisiones porque tiene herramientas como el análisis estadístico para evaluar insights y entender las causas de las cosas. Además, se basa en el poder computacional y el machine learning para la predicción. 

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¿Cómo ser un científico de datos?

Con lo que te hemos contado hasta ahora, habrás entendido qué habilidades necesita un científico de datos. Las repasamos rápidamente:

• Un científico de datos requiere capacidad de análisis para identificar, capturar, transformar e interpretar los datos.

• Dinamismo para adaptarse a los cambios de la data y volver a analizarlos.

• Multidisciplinariedad para trabajar con otros profesionales. Más adelante te contaremos cuál es el team que debería tener un científico de datos.

• La ética en un científico de datos es esencial para cuidar la privacidad de la información de la empresa y limitar su acceso.

Si ya hiciste check en las anteriores habilidades blandas que te caracterizan como profesional, ahora hablemos de las habilidades duras o de los conocimientos técnicos y operativos que hacen a un especialista en data science.

• Entender los lenguajes de programación más usados por los data science como R, Phyton data science y Julia. Estas tres son aplicaciones web creadas para el diseño de interfaces y gestión de la información. Como te puedes dar cuenta, el conocimiento en programación debe ser avanzado.

• ¿Qué tan bueno eres en matemáticas y estadística? Para ser un científico de datos requerirás de estos conocimiento para entender mejor los datos y añadirle lógica a las predicciones

• Entender qué es data mining o minería de datos para poseer un conocimiento más profundo de los modelos y los algoritmos.

Si ya tienes conocimientos básicos en análisis de datos, instrumentos de obtención de datos, herramientas digitales de trabajo, matemáticas, sabes de aprendizaje automático en phyton, conoces las características del machine learning y tienes  nociones básicas de Microsoft Excel, podrías pasar de cursos de data science a algo mucho más amplio, por ejemplo, un MicroDegree en Data Analytics.

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¿Cuál es el equipo de un data scientist?

Ya sabes qué hace un científico de datos, pero es importante que sepas que éste no es un profesional que trabaja solo. Si bien, un data scientist saca valor a los volúmenes de información, existe un equipo para que esto sea posible. Se trata de los ingenieros de datos o de software, el equipo de data technology y los arquitectos de datos. ¿En qué consisten estos roles?

✔️ Data technology: se trata de los encargados de la aplicación que almacena, estudia, transmite y manipula los datos o la información de una compañía, que posteriormente usará el científico de datos.

✔️ Software engineer: estos miembros del team data science trabajan con la aplicación sistemática, que tiene un enfoque disciplinado y cuantificable para el desarrollo, operación y mantenimiento de un software.

✔️ Arquitecto de datos: es quien verifica los recursos de infraestructura e integración, análisis, cantidad de datos y tiempos de respuesta. Hacen propuestas de los softwares y hardwares con los que se puede trabajar para obtener los resultados esperados. También verifican qué procesos están involucrados en el aprendizaje automático.

De acuerdo con Camila Manera, “el 80% del trabajo del data scientist es la limpieza de los datos para tener datos de calidad, por eso, la arquitectura es fundamental. Entre mejor recibamos los datos, menos tiempo de limpieza requeriremos”.

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¿Cómo usa la data un científico de datos? Ejemplos reales

Sabemos que hablar de datos, de lo increíble que puede llegar a ser para una empresa contar con un científico de datos, e incluso, lo cotizado que serías si te especializas en esta área, suena interesante. Pero estamos seguros que no hay nada mejor que los ejemplos de la vida real para entender mejor esta profesión.

Por eso, nuestro profesor Enrico Galluccio, narra en su curso de Crehana una de sus experiencias como científico de datos de un hotel. ¡Muy atento a esta historia que podrás aplicar a tu propia empresa! 💡

“En el mundo de los negocios todo comienza con un problema. Por ejemplo, las cancelaciones de los usuarios en los hoteles, ¿por qué es un problema? porque las habitaciones se quedan vacías y hay menos ingresos. Entonces, pensamos ¿cómo solucionar esto con big data?

Comenzamos a ver qué teníamos en las plataformas informáticas: las fechas de reservación, de check in, chek out y las fechas de cancelación. Luego, cruzamos esta información con los datos externos, como festividades o eventos en la ciudad. Esto sirvió para hacer un registro de datos con un método científico: crear variables y, estudiar así, a los usuarios que tenían muchas cancelaciones.

El segundo paso se basó en observar las correlaciones de las variables y su distribución; descubrimos que los jueves había más cancelaciones y que, los usuarios que habían cancelado dos veces, lo hacían una tercera vez. 

Así que preparé una visualización de datos (data storytelling ) con las tendencias bien definidas para mostrárselo a mi jefe y que me asignara recursos para el desarrollo del proyecto.

Luego, desarrollé un modelo predictivo teniendo en cuenta las fechas de reserva, el check in, el check out y las cancelaciones. Predije si un usuario cancelaría a futuro según las fechas estudiadas. Cuando tuve el modelo listo, lo puse en producción.

Es decir, permitimos que en una fecha donde pensamos que habría muchas cancelaciones, se hicieran más reservas, aunque no tuviéramos ese número de habitaciones. Sabíamos que algunas de las reservas se cancelarían. Y así fue, gracias a ese proyecto subieron los ingresos de la cadena hotelera”. 

¿Entiendes mejor qué es el data science? Se trata de identificar los problemas, revisar la data histórica, los comportamientos, las tendencias, hablar con los empleados y los usuarios, y hasta hacer un benchmarking, para tener una mirada más detallada de lo que sucede y, de ese modo, avanzar hacia el aprendizaje automático.

La ciencia de datos en las empresas más grandes

Si un ejemplo de ciencia de datos no es suficiente, tenemos dos más y de las empresas que a todos nos inspiran.😍

Amazon

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial han sido dos de las herramientas que han impulsado a esta plataforma, que tiene un sistema de recomendaciones basado en datos. ¿Cómo lo hace? Más fácil de lo que crees.

Toma los datos de los usuarios teniendo en cuenta sus compras y lo que han adquirido usuarios similares, para luego, hacerte recomendaciones basados en esos datos. ¡Seguro lo has notado! Y no es precisamente porque te conozcan, sino porque les has dado suficiente información para que te ofrezcan lo que te interesa. Ganas tú y ganan ellos. Ese es solo un ejemplo de machine learning de Amazon.

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Google

Esta historia de la ciencia de datos de Google te sorprenderá. ¿Sabías que para los  botones de clic, Google hizo un AB testing con 42 tonalidades de azul? Teniendo en cuenta los datos de cliqueo de los usuarios eligió el azul que ahora tiene.

No parece tan relevante, pero sí pensamos que Google busca más y más clics, tiene sentido para su científico de datos.

Fuente: Freepik

Un científico de datos puede predecir quiénes son los clientes de una organización según su comportamiento, puede segmentarlos en clusters por intereses, personalizar el contenido para aumentar el engagement, incluso, analizar los sentimientos de los usuarios y su relación con la marca.

Por eso, contar con un perfil de científico de datos o especializarte como uno, te traerá muchos beneficios tanto en el presente, como en el futuro. Pues, no solo las marcas grandes requieren del análisis de datos, también las más pequeñas. Y como pudiste darte cuenta, disminuir los errores y obtener más ingresos es posible gracias al data science.

Si te animaste a seguir el camino de un científico de datos, te recomendamos aprender más sobre análisis y visualización de data, así llevarás tus conocimientos a otro nivel. ¡Esperamos haberte inspirado!