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Jueves, 20 Enero 2022

Digitalización

Cursos de Data Science: ¿qué especialidad elegir?

científico de datos

Un data scientist es un profesional especializado en datos y, como los datos son considerados «el petróleo del siglo XXI», se prevé que esta figura será una de las más demandadas y especializadas en nuestro mercado laboral. Aunque de reciente creación, el data scientist ya tiene asignadas una serie de tareas, entre las que se encuentran la de la recopilación, análisis e interpretación de la información.

La división del proceso de análisis de datos ha dado lugar a que cada vez se vayan sumando más tareas a este tipo de profesional, por lo que el rol se está especializando. A día de hoy, existen cursos de data science en el mercado donde puedes elegir el área que más te guste o donde encaje tu formación: físicos, científicos, matemáticos, informáticos…

Los avances en los diferentes campos de la ciencia de los datos ha provocado un aumento desmesurado para resolver problemas diarios y cada vez más complejos. Su valor radica en su utilidad empresarial y comercial. Por eso, su mayor campo de actuación es el mundo de los negocios.

Especialidades de data science

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En el sector del especialista en datos existen diferentes áreas donde los profesionales trabajan la información, a diferentes niveles. Estos son algunas de las subdivisiones de esta especialidad:

  1. Ingeniero de datos, encargado de diseñar y construir los repositorios o almacenes de datos, además de definir cuál es el proceso para rescatar y transformar la información almacenada en bruto. Estas herramientas se ponen al servicio de la data science, que es quien pone los modelos en producción. Las tareas del ingeniero de datos son las más parecidas a la informática, por tanto ha de saber interpretar los algoritmos y las estructuras eficientes de datos, así como bases de datos, entre otras.
  2. Científico de Machine Learning. Estos profesionales se encargan de la investigación y mejora de los sistemas de análisis capaces de aprender (Machine Learning, ML). Son algoritmos que pueden encontrar patrones, tendencias o reglas en los datos que expliquen su comportamiento. Al mismo tiempo, las máquinas aprenden a pronosticar patrones futuros. Estos profesionales utilizan las matemáticas y la estadística.
  3. Profesional de Business Intelligence (BI). Son personas encargadas de recopilar, limpiar y transformar datos corporativos que están almacenados en fuentes diversas. El objetivo final es convertirlo en información útil para la toma de decisiones, en forma de KPI´s, dashboard, reportes, etc.. que dan ideas de cómo está yendo la empresa y cómo optimizar el futuro más inmediato de la misma.
  4. Analista de datos o data analyst. Son los profesionales que se encargan del procesamiento y gestión de la información relevante. También realizan los análisis estadísticos para identificar patrones, correlaciones o tendencias. Un analista de datos debe ser capaz de interpretar y explicar los datos en informes, haciendo sencilla su comprensión para el resto del equipo. La finalidad es que los responsables del negocio tomen las mejores decisiones para la empresa, adelantándose a posibles tendencias o previniendo errores importantes.

En definitiva, la profesión de data science ha ido evolucionando con los años y con la importancia que han ido adquiriendo los datos para el negocio. Al mismo tiempo que las empresas han sido conscientes del peso de sus datos para tomar mejores decisiones, los especialistas en esta materia también se han ido diversificando. A día de hoy es posible encontrar cursos en el mercado que te formen en algunas de las áreas de especialista de datos. El mercado necesita de estos profesionales desde ya mismo.

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