¿Qué hace un Data Scientist? Sus funciones

Si has llegado a este blog buscando más detalles sobre las diferentes salidas profesionales que trabajan diariamente con la infinidad de datos que se generan con tan solo hacer un click en, por ejemplo, tu buscador al llegar a este blog, ¡estás en el lugar adecuado! En este blog encontráramos una breve, pero detallada descripción de las funciones de un Data Scientist, cuya traducción es la que estás pensando: Científico de Datos. Échale un vistazo a este artículo y familiarízate con lo que hace un Data Scientist y, si sientes más curiosidad por el mundo de la analítica y tratamiento de datos, en Deusto Formación podrás matricularte con un completo e introductorio Curso de Big Data con el que podrás saciar tus ganas de aprender. En Deusto Formación te estamos esperando, pero antes, ¡no te olvides de leer este blog!

Estas son las tareas de un experto en Data Science

Un/a Data Scientist es un profesional que, como su nombre ya indica, trabaja con la ciencia de datos en su análisis profundo. Pero, ¿cómo lo hace? Sigue leyendo par descubrir cuáles son las tareas que un/a experto en Data Science realiza como experto en la analítica de datos:

Análisis y exploración de datos

La principal, y más genérica función de entre todas las que realiza un Data Scientist, es la de analizar y explorar datos. Examina variables, identifica patrones, limpia la información innecesaria – como veremos más adelante – o detecta correlaciones. Un análisis profundo de los datos – junto con las funciones que veremos – permite comprender mejor la información resultante de los datos.

Modelado, creación y optimización de algoritmos

Entre las funciones de un/a Data Scientist también está el desarrollo de modelos y algoritmos de procesamiento y análisis de datos a través de técnicas de machine learning o minería de datos, por ejemplo. La creación, modelado y optimización de algoritmos permite predecir comportamientos, agilizar procesos y optimizar las fases del procesamiento de datos reduciendo tiempos de análisis.

Proceso ETL: Extracción, Transformación y carga

Cualquier experto en Big Data está familiarizado con el proceso ETL (Extraction, Transformation and Load) o, dicho en otras palabras: la extracción, transformación y carga de los datos. Para poder obtener resultados fiables y precisos, los datos deben ser primeramente filtrados y limpiados para asegurar así su calidad y adecuación.

El/La Data Scientist realiza la transformación y filtrado de datos.

Visualización clara de la información filtrada

Entre las herramientas que emplea en su día a día un/a Data Scientist nos encontramos con las herramientas de visualización que le permiten trasladar de forma clara y comprensible a otros departamentos – no necesariamente formados en Big Data – la información y resultados obtenidos. Gráficos, tablas o diagramas son algunas de las formas más frecuentes en las que un/a Data Scientist sintetiza y comunica la información.

Bases de datos: gestión y almacenamiento

La administración y gestión de los datos observados, obtenidos y filtrados también entra entre las funciones más elementales que realiza un/a Data Scientist, ya que es uno de los profesionales encargados de asegurar la disponibilidad y acceso a los datos. Para ello debe trabajar en la gestión e implementación de bases de datos o en la configuración de infraestructuras de almacenamiento de datos.

Políticas de seguridad y de protección de datos vienen marcadas en ocasiones por las políticas de gestión y almacenamiento de datos.

Planificación y desarrollo de soluciones basadas en datos

Un/a Data Scientist trabaja en colaboración con otros perfiles profesionales dedicados también al Big Data como ingenieros de datos, junto con los que desarrolla soluciones prácticas basadas en la analítica de datos previamente realizada. Sistemas de recomendación, optimización de procesos empresariales o la creación de nuevos productos o servicios con base en la analítica son tres de las formas de colaboración más frecuentes.

Analítica en tiempo real

El análisis y procesamiento de datos son funciones esenciales en un/a Data Scientist. La analítica y observación en tiempo real permite obtener información exacta y tomar decisiones precisas basadas en los datos obtenidos. La aplicación de la monitorización de datos en tiempo real permite una rápida detección y toma de decisiones eficaz.

Detección de fraudes o monitorización de redes sociales son dos de las actuaciones más habituales de la analítica de datos en tiempo real.

Desarrollo de técnicas de aprendizaje automatizado

Otra de las funciones que puede realizar un Data Scientist está vinculada con el aprendizaje automático. Aplicando técnicas de aprendizaje automático – regresión lineal, redes neuronales o clustering – el/la científico/a de datos puede crear modelos predictivos o descriptivos. Para llegar a obtener resultados fiables en los modelos, primero debe seleccionar los algoritmos adecuados, limpiar la información innecesaria, validar modelos previos y optimizar los parámetros obtenidos para que así los datos sean mucho más precisos.

Investigación

Por último, un/a Data Scientist siempre deberá mantenerse actualizado sobre los avances en Big Data, desarrollando o realizando investigaciones para desarrollar nuevas técnicas y enfoques en la analítica o procesos ETL. De esta forma, la asistencia a foros, conferencias o jornadas de networking son claves en la formación continua y a la hora de buscar nuevos proyectos en los que colaborar.

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