La integración de nuevas tendencias tecnológicas requiere que las empresas busquen nuevos perfiles profesionales. Una de las posiciones que se ha vuelto relevante para la industria es el del “Data Scientist o Científico de Datos”, por su traducción en español.

El Data Scientist es un rol de rápido crecimiento, las ofertas de trabajo para estos profesionales aumentaron en un 75% desde enero de 2015 hasta enero de 2018, de acuerdo a un estudio realizado por Indeed.

Parte de las responsabilidades básicas que debe realizar un Data Scientist son:

• Recopilación y el análisis de datos.
• Creación de informes para detectar patrones, tendencias y relaciones en los conjuntos de datos.
• Análisis de información para predecir el comportamiento del cliente e identificar riesgos y oportunidades comerciales.

Para aquellos profesionales TI que deseen iniciar una carrera como Data Scientist, les compartimos algunas de las habilidades suaves y duras que requieren para lograrlo, además algunas de las plataformas y herramientas clave:

• Habilidades suaves. Se buscan empleados que sean líderes, para dirigir los procesos de toma de decisiones basados ​​en datos en una organización. Las empresas buscan que los Data Scientist sean capaces de “contar” historias con los datos, pues esto demuestra que saben cómo presentar información de datos a personas en todos los niveles de una organización.
• Habilidades duras. Se incluyen conocimientos en la extracción de datos, el Machine Learning y la capacidad de integrar datos estructurados y no estructurados. La experiencia con técnicas de investigación estadística, como el modelado, la agrupación y la segmentación son necesarias.
• Plataformas y herramientas. El profesional trabajará con soluciones para Big Data, en el que se inclyen Hadoop, Pig, Hive, Spark y MapReduce; y lenguajes de programación que pueden ser SQL, Python, Scala y Perl, así como lenguajes estadísticos de computación como R.

Los Data Scientist serán un perfil esencial para apoyar a líderes y desarrolladores en la creación de mejores productos y paradigmas. A medida que más empresas trabajen con datos, este puesto tendrá alta demanda y será difícil de encontrar para los empleadores.