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2 de octubre de 2018
Es muy probable que en los últimos tiempos hayas escuchado hablar muchísimo sobre Data Scientist. Sí, se trata de un concepto que se ha puesto muy de moda, pero, ¿sabes qué significa exactamente? Cuando hablamos de este campo nos referimos a la gestión y análisis de cantidades de datos enormes, que no pueden ser almacenados de manera convencional. Hablamos de aquella información que se genera en redes sociales, archivos de audio, sensores, datos de encuestas, señales de móvil, sensores, micrófonos, cámaras… El volumen de datos que necesitamos almacenar excede la capacidad de las herramientas de software que habitualmente utilizamos, así que hay que buscar soluciones extraordinarias.
Lo más ventajoso de un Data Scientist, más allá de la posibilidad de gestionar grandes volúmenes de datos, es que estos flujos de información, en realidad, pueden resultar relevantes para las empresas a la hora de tomar decisiones, conocer las necesidades y comportamientos de sus clientes e incluso detectar nuevas oportunidades de negocio.
Experto en Data Scientist, ¿es esta una profesión de futuro?
La respuesta a esta pregunta es un rotundo SÍ. Los expertos en Data Scientist son perfiles profesionales de futuro. Cada vez son más las empresas que requieren expertos que sean capaces de analizar grandes cantidades de datos para convertirlos en información útil para la toma decisiones cotidianas, pero también trascendentales para el futuro de la empresa y del negocio.
¿Cuáles son las habilidades de un experto en Data Scientist?
Los profesionales de Data Scientist tienen un perfil matemático y estadístico, pero en los últimos tiempos, las escuelas que forman a estos profesionales también dedican gran parte de sus programas de estudios a dotar a los estudiantes de un perfil bastante más empresarial.
No obstante, conviene tener en cuenta que se trata de una profesión en desarrollo y que, como tal, los planes de estudios todavía están en plena ebullición. Cabe indicar, sin embargo, que de estos profesionales se espera un perfil matemático y analista, conocimientos informáticos, matemáticos y estadísticos, conocimientos de bases de datos SQL o PL/SQL, de programación, administración de sistemas de almacenamiento distribuido, capacidad para diseñar sistemas de reporting de datos, técnicas de machine learning, conocimientos de herramientas como Hadoop, Hive o Pig, habilidades para gestionar herramientas de software en sistemas de estructura y manipulación de datos (data wrangling, data munging o data tyding).
Cómo especializarse en Data Scientist
Antes de especializarse, un experto en Data Scientist tiene que haber cursado unos estudios universitarios de Informática, Matemáticas, Estadística o Dirección de empresas y a posteriori, realizar un postgrado o máster.
Los estudiantes podrán acceder a estas vías de especialización en las propias universidades o a través de las escuelas de negocios. De este modo, contarán con los conocimientos necesarios para acceder a estos puestos profesionales emergentes, para los que todavía sigue habiendo un vacío de candidatos patente.
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