El científico de datos es un perfil que se relaciona con las matemáticas, la programación, la estadística y el análisis. El avance de la tecnología y la digitalización de las empresas han provocado el surgimiento de nuevas profesiones.
Los especialistas en data science trabajan con grandes volúmenes de datos que, por lo general, se encuentran desestructurados, y los traducen en respuestas o soluciones eficientes para las empresas que los contratan.
Se trata de uno de los perfiles profesionales más demandados a día de hoy. Para poder acceder a estas ofertas de empleo, la escuela de tecnología Codenotch ofrece un bootcamp de Data Science. Este curso es intensivo, completamente práctico y se puede efectuar de manera online o presencial.
¿Por qué el análisis de datos genera valor?
Hoy en día, existen múltiples fuentes de datos para las empresas de distintos sectores. Todos los dispositivos conectados a internet los producen. De eso se trata, por ejemplo, el Internet de las Cosas (IoT). La función de un científico de datos es traducir toda esa masa de información de alguna manera que sea valiosa para las empresas.
Gracias a estos procedimientos, las tiendas y supermercados pueden detectar el mejor momento para aplicar descuentos o las compañías aéreas saber cuándo es mejor ofrecer rebajas en los billetes. Otro ejemplo posible está dado por las aplicaciones de movilidad, que detectan qué rutas están congestionadas y cuáles son las mejores alternativas.
A su vez, en la industria alimentaria, el data science se usa para optimizar la trazabilidad de los productos, mientras que en el sector automotor el análisis de datos sirve para detectar defectos en la fabricación de los automóviles. Además, en este último ámbito, el potencial de esta actividad es enorme, ya que cada vez los coches están más conectados y automatizados.
El proceso de trabajo de un científico de datos
La primera actividad de estos profesionales consiste en la obtención de datos a través del big data u otras fuentes de menor volumen. Una vez que la información está reunida es necesario revisar y encontrar inconsistencias. Para efectuar todas estas actividades es clave dominar distintas herramientas informáticas especiales para procesar los datos con métodos estadísticos.
Después de estos pasos, resta la parte más compleja del trabajo, que incluye la interpretación de los datos y la toma de decisiones con relación a ellos. Para prosperar en esta actividad, además de los conocimientos antes mencionados, es importante tener curiosidad intelectual y conocimiento del negocio vinculado a los datos que se están analizando.
A través de los cursos prácticos sobre data science que ofrece la escuela de tecnología Codenotch, es posible adquirir un perfil profesional que actualmente es muy demandado por las empresas y que, además, cuenta con un futuro prometedor.
