Qué es y qué hace un Científico de Datos

Última actualización: 29/07/2023

¿Te interesa saber cómo los científicos de datos están cambiando el mundo a través de la ciencia de datos y la inteligencia artificial? Un científico de datos es experto en extraer conocimiento valioso de grandes cantidades de datos y utilizarlos para tomar decisiones informadas y mejorar los procesos de negocio. ¡Sigue leyendo para descubrir todos los detalles y conocer las últimas tendencias en el campo de la ciencia de datos!

¿Qué es un Científico de Datos?

Un científico de datos, también llamado Data Scientist es un profesional que se encarga de analizar y extraer información valiosa a partir de conjuntos de datos. Esto implica utilizar técnicas estadísticas, matemáticas y de aprendizaje automático para encontrar patrones y tendencias en los datos. Los científicos de datos pueden trabajar en una variedad de campos, como las finanzas, la salud, la tecnología y la investigación. Su objetivo es ayudar a las empresas y organizaciones a tomar decisiones informadas y mejorar sus operaciones a través del análisis de datos.

Las perspectivas de empleo para los científicos de datos son muy buenas en la actualidad. La demanda de profesionales capacitados en análisis de datos y aprendizaje automático sigue creciendo rápidamente en prácticamente todos los sectores.

¿Qué habilidades necesita un Científico de Datos?

Si quieres convertirte en científico de datos, deberás dominar habilidades técnicas y no técnicas. Lo primero que debes hacer es asegurarte de tener una base sólida en matemáticas y estadística. También es importante estar familiarizado con diferentes herramientas y lenguajes de programación como Python o R, que son ampliamente utilizados en el campo de la ciencia de datos. Además, es útil contar con habilidades de comunicación y análisis de datos para poder presentar tus resultados de manera clara y concisa a gente con unos conocimientos diversos.

• Conocimientos en estadísticas y matemáticas
• Habilidades de programación, especialmente en lenguajes como Python y R
• Conocimientos en bases de datos y SQL
• Habilidades de visualización de datos y presentación de informes
• Habilidades de comunicación y presentación para presentar resultados a un público no técnico

Si aún no tienes estos conocimientos, puedes comenzar a adquirirlos a través de cursos en línea o formación en universidades. Una vez que hayas adquirido las habilidades necesarias, puedes comenzar a buscar oportunidades de trabajo como junior. También es muy frecuente acceder a este campo a través de títulos relacionados, como la ingeniería informática o matemáticas.

Dónde estudiar para ser Científico de Datos

Hay muchas opciones para estudiar ciencia de datos, tanto a nivel de grado como de posgrado. Al final del artículo tienes una recopilación de enlaces de interés para que puedas investigar la formación recomendada. Algunas opciones comunes incluyen:

1. Programas de grado: Muchas universidades ofrecen programas de grado en ciencia de datos, que suelen incluir una combinación de cursos teóricos y prácticos en temas como matemáticas, estadísticas, ciencia de datos y ciencia de la computación.
2. Posgrado en ciencia de datos: Estos programas incluyen másteres y doctorados. Suelen ser más avanzados y se enfocan en temas más específicos, como la minería de datos, el aprendizaje automático o la visualización de datos.
3. Certificaciones: Las certificaciones en ciencia de datos son una forma rápida y asequible de obtener una formación especializada en un área concreta de la ciencia de datos. Algunas opciones comunes incluyen certificaciones de IBM, Microsoft o Google.
4. Cursos online: Hay muchos cursos en línea disponibles en ciencia de datos, que suelen ser más flexibles y asequibles que los programas de grado o posgrado. Algunas opciones comunes incluyen MOOCs (curso masivo en línea abierto) y programas de aprendizaje en línea de plataformas como Coursera o Udemy.

En general, la mejor opción dependerá de sus necesidades específicas y de su nivel de experiencia previa. Es importante investigar cuidadosamente las diferentes opciones disponibles y elegir la que mejor se ajuste a sus objetivos y presupuesto. Aquí te dejo una selección de las mejores formaciones para convertirte en Científico de Datos:

Los mejores Másters en Ciencia de Datos

Los mejores Bootcamps en Ciencia de Datos

¿Qué sueldo tienen los Científicos de Datos?

El salario de un científico de datos puede variar ampliamente según el país, la empresa y el nivel de experiencia del profesional. A continuación se presentan algunas cifras aproximadas de salario anual para científicos de datos en algunos países, acorde con el sitio web de empleo Glassdoor e Indeed:

• Estados Unidos: $122,000
• Reino Unido: £50,000.
• Canadá: $85,000.
• Australia: AUD$90,000.
• España: €40,000.
• Argentina: ARS$1,200,000.
• Brasil: BRL$78,000.
• Chile: CLP$9,000,000.
• Colombia: COP$70,000,000.
• México: MXN$700,000 – MXN$840,000
• Perú: PEN$64,000.

Es importante tener en cuenta que estas son solo cifras aproximadas y que el salario real puede variar ampliamente según la ubicación, la industria y el nivel de experiencia. Además, es posible que el salario de un científico de datos incluya beneficios adicionales como seguro de salud y planes de jubilación.

Data Analyst vs Data Scientist

Data Analyst y Data Scientist son dos roles profesionales que a menudo trabajan con datos, pero que tienen enfoques y responsabilidades diferentes. A continuación te presento algunas de las principales diferencias entre Data Analyst y Data Scientist:

Un Data Analyst o analista de datos se centra principalmente en la recopilación, el análisis y la visualización de datos. Por otro lado, un Data Scientist se centra en la aplicación de técnicas y herramientas avanzadas de análisis y ciencia de datos para extraer información valiosa de los datos y tomar decisiones basadas en esa información.

Los Data Scientists suelen tener más experiencia y conocimientos avanzados que los Data Analysts. En concreto, dominarán técnicas de machine learning e inteligencia artificial con más profundidad. Por otro lado, los Data Analysts tendrán más conocimientos en visualización de datos.

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