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.
