Para Serrajordia, uno de los mayores desafíos para el científico de datos es traducir su conocimiento técnico a otra persona en el negocio. “Es necesario tener empatía por el otro que no tiene los mismos conocimientos técnicos que tú. Es importante que el científico de datos tenga ciertos soft skills y competencias como buena comunicación, liderazgo y capacidad para resolver problemas. Busque una plataforma que elimine la carga de TI e ingeniería y facilite a los científico de datoss la creación instantánea de entornos, el seguimiento de todo su trabajo y la implementación sencilla de modelos en producción. Una plataforma de data science disminuye la redundancia e impulsa la innovación al permitir que los equipos compartan código, resultados e informes. Se eliminan los cuellos de botella del flujo de trabajo, ya que se simplifica la gestión y utilizan las mejores prácticas.
Sin embargo, muchas compañías esperan que los científicos de datos tengan una variedad de habilidades similares. Según Hobbs, la responsabilidad del científico de datos es usar los datos para dar sentido a amplios conjuntos de información, hacer recomendaciones y construir modelos para identificar y predecir los resultados y el comportamiento de los negocios. «Alguien viene a mí con un problema», explicó, «y puedo traducirlo en algo que se puede resolver con matemáticas y construir un modelo a su alrededor». Muchos científicos de datos tienen una formación académica en campos relacionados con la informática, la estadística, las matemáticas, la física, la ingeniería o disciplinas similares. Sin embargo, el campo de la ciencia de datos es diverso, y algunos profesionales pueden tener antecedentes en ciencias sociales, economía o áreas específicas de la industria. Es común que los científicos de datos tengan títulos avanzados, como una maestría o doctorado, aunque también hay profesionales que han adquirido sus habilidades a través de cursos en línea y certificaciones.
La plataforma de data science ofrece nuevas capacidades
Por ejemplo, CaixaBank, ha apostado ya por el Big Data y ha potenciado su departamento comercial y de gestión. La compañía cree en la banca digital y va a ser uno de sus mayores proyectos durante los próximos años. Debe ser creativo y estar preparado para establecer confianza entre los miembros de distintos departamentos.
- Se trata de una disciplina que combina estadística y matemáticas, análisis avanzados, programación especializada y también destaca la relación entre ciencia de datos e inteligencia artificial.
- Y otro que ha ganado gran notoriedad entre los profesionales de esta disciplina es Python.
- Es justamente por eso que esta tarea adquiere tanta relevancia en estos días.
Evalúa qué características de los correos electrónicos los hacen más atractivos y qué tipo de correo electrónico no llama la atención del público. Esto se debe a que el científico de datos, recopila datos del historial de pagos y puede ver si los clientes pagan https://el-mexicano.com/cienciaytecnologia/curso-de-ciencia-de-datos-para-pulir-tu-profesion/2198980 las facturas a tiempo o no. A partir de ahí, puede determinar si el cliente es un riesgo o no para el banco. Suelen trabajar en equipo, por lo que es importante estar en sintonía con todos los miembros y estar de acuerdo en cómo resolver el problema.
¿Qué hay en la caja de herramientas de un científico de datos?
Ayuda a entender el comportamiento del consumidor y ayuda a la industria a descubrir por qué los consumidores compran productos de una marca específica. El científico de datos también usa estadísticas en el sistema de curso de tester de software recomendación, que explicamos anteriormente. Pero, según un estudio, el que más aceptación tiene entre los data scientists es Python. Se calcula que hasta 8 de cada 10 científicos de datos utilizan este lenguaje.
Se trata de un profesional altamente capacitado que ha desarrollado distintas habilidades en campos como las matemáticas, estadísticas, programación y por supuesto, en el análisis de datos. Los científicos de datos tienen que trabajar con varias partes interesadas y con administradores empresariales para definir el problema que se debe resolver. Esto puede suponer un reto, particularmente en empresas grandes que cuentan con múltiples equipos de trabajo con necesidades diferentes. Los profesionales de la ciencia de datos utilizan sistemas de computación para seguir el proceso de la ciencia de datos. Empresas y marcas utilizan la ciencia de datos para analizar el sentimiento de los usuarios en redes sociales.
Una vecina de Sevilla desvela la palabra que no puedes decir si vas a la Feria de Abril: “Es…”
Y eso se debe a que solo ahora empiezan a aparecer titulaciones específicas de ciencia de datos en algunas universidades. De hecho, se espera que la plataforma del mercado crezca a una tasa anual compuesta de más del 39% en los próximos años y se proyecta que alcance los 385 mil millones de dólares para el 2025. Para lograr esto, un data scientist evalúa las distintas alternativas y elabora una respuesta sobre el mejor curso de acción. Aquí se utiliza el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales y los motores de recomendación del machine learning. A su vez, un científico de datos también es capaz de realizar un análisis predictivo. Esto se trata de tratar de prever cuáles serán los patrones de datos que habrá en el futuro mediante el análisis de otros datos históricos.