Generar, procesar e interpretar datos de manera eficiente -con el uso de las tecnologías de la información (TI)- se ha convertido en el principal objetivo de las organizaciones. Según un informe de IDC España, el análisis de datos será una de las tendencias que marcarán el crecimiento de las empresas digitales, junto con el Internet de las cosas (IoT) y la inteligencia artificial (IA).

Debido a ello, los científicos de datos están teniendo una enorme importancia en el proceso de transformación digital. Un estudio de Robert Half Technology nombró una lista de los puestos digitales más demandados del 2019 y en cuarto lugar está el data scientist. También es el número 4 de los 10 trabajos tecnológicos más demandados de este año, según TechRepublic.

¿Cuál es el perfil del Data Scientist?

Se conoce así al profesional que se encarga de analizar datos en busca de respuestas cotidianas. Cuenta con un amplio conocimiento de matemáticas y programación, lo que le permite conocer al detalle la implementación de métodos y algoritmos de minería de datos y aprendizaje automático. "El data scientist debe ser una persona meticulosa con capacidad de abstracción y contar con conocimiento de, por lo menos, cinco lenguajes de programación". Así lo indica Francisco Rosales Maticorena, docente del curso Machine Learning: Aplicaciones en los negocios del PEE de ESAN.

La programación, las estadísticas y matemáticas no son las únicas características que debe poseer un data scientist. La comunicación es una habilidad fundamental en la ciencia de datos, ya que los científicos de datos necesitan poder comunicar ideas con claridad y trabajar en equipo. Para desarrollarse en un entorno donde la competitividad es el principal objetivo de las organizaciones, debe contar con las siguientes capacidades:

• Tener habilidades de liderazgo y gestión de crisis.
• Contar con espíritu colaborativo.
• Saber cómo desarrollar una comunicación estratégica y gestionar las relaciones.
• Buscar el desarrollo de equipos de trabajo de alto rendimiento.
• Desarrollar estrategias tecnológicas para la creación de productos y servicios.
• Conocer al detalle los riesgos que pueden afectar los negocios.
• Emprender la transformación digital en los negocios.
• Entender la cultura empresarial.

En un mundo donde la competitividad es cada vez mayor, analizar los datos de manera eficiente puede ser un factor diferenciador en el mercado. Gracias a la ciencia de datos, se pueden mejorar los procesos productivos, conocer las necesidades de los clientes y sacar ventaja a la competencia.

La ciencia de datos está revolucionando todas las industrias, desde las finanzas, los medios de comunicación y la publicidad, hasta la atención médica, y no es una sorpresa. El valor agregado que proporciona a cualquier negocio es inconmensurable. Eso comprueba que el data scientist no solo es el profesional del futuro, sino también del presente.

Si quieres saber más sobre este tema, participa del curso Machine learning: aplicaciones en los negocios del PEE de ESAN. 

Fuentes:

Entrevista a Francisco Rosales Maticorena, docente del curso Machine Learning: Aplicaciones en los negocios del PEE de ESAN.

CIO. "The 13 most in-demand tech jobs for 2019 -- and how to hire for them".

TechRepublic. "The 10 most in-demand tech jobs of 2019".

Instituto de Ingeniería del Conocimiento. "10 habilidades del científico de datos, el perfil del unicornio".

Information Management. "Data scientist remains at top of 'most wanted' lists".

Towards Data Science. "The Most in Demand Skills for Data Scientists".