Hoy en día, las industrias utilizan el Data Science (Ciencia de Datos) de manera tan prolífica que la demanda de los especialistas aumenta. Los analistas de datos son aquellos profesionales que recopilan y analizan datos no estructurados y encuentran conocimientos que ayudarán en la toma de decisiones estratégicas.

La ciencia de datos como opción profesional tiene muchos otros subgrupos. Tiene muchas actividades en su ciclo de datos y generalmente tiene diferentes expertos trabajando en ellas:

• Ingeniería de datos: formatea los datos sin procesar en una forma accesible, incluye la gestión del almacenamiento, la fuente de datos, la calidad y el mantenimiento de la estructura. Esto hace que el análisis sea fácil y uno puede encontrar fácilmente los detalles relacionados con él. Los trabajos en esta área son ingenieros de datos, desarrolladores de bases de datos.
• Computación y arquitectura en la nube: implica mantener y desarrollar la infraestructura necesaria para la gestión de la nube. Además, se asegura de que los análisis estén integrados con aplicaciones y usos comerciales. Los trabajos relacionados con esta área son ingeniero de plataformas y nube, arquitecto de nube.
• Gestión de bases de datos: esta área implica el mantenimiento y desarrollo de bases de datos de acuerdo a su necesidad en transacciones de datos durante diferentes usos. Los trabajos relacionados con esta área son especialistas en datos, ingenieros de bases de datos y arquitectos.
• Minería de datos: responsable de explorar los datos mediante diferentes análisis estadísticos. Esto ayuda a construir modelos predictivos para varios problemas comerciales y sus tendencias futuras. Los trabajos relacionados con esta área son un analista de negocios, un estadístico.
• Business Intelligence: gestiona las fuentes de datos, la búsqueda de soluciones analíticas, la comunicación con los accionistas, el diseño de pruebas y la documentación. Los trabajos relacionados con esta área son estrategas de datos, analistas de BI, ingenieros de BI y desarrolladores.
• Machine Learning. el profesional en el área debe buscar entradas para algoritmos y diseñar ciclos de datos, probar hipótesis e infraestructura de datos. Esta área suele hacer uso de herramientas de datos estándar y diferentes modelos estadísticos. Los trabajos relacionados con esta área son desarrollador cognitivo, especialista en aprendizaje automático y especialista en inteligencia artificial.
• Visualización de datos: presenta el conocimientos de una manera visualmente atractiva. El diseño de interfaces gráficas y diseños atractivos para el cliente es la agenda principal aquí. Trabajo relacionado con esta área es desarrollador de software e ingeniero y desarrollador de datos.
• Análisis de datos: es la resolución de problemas y la búsqueda de patrones y oportunidades en el escenario de datos. La analítica puede ser un mercado o sector o basado en operaciones internas. Los trabajos relacionados con esta área son comunicaciones, planificación, decisiones, web, mercado, producto, analistas de ventas.

Para tener éxito en cualquier profesión, uno necesita tener ciertas habilidades para complementar sus intereses, similar es el caso de la ciencia de datos. Algunas habilidades necesarias son:

• Educación: para ser científico de datos, es necesario tener experiencia en matemáticas, informática o estadística.
• Programación R: el 45% de los problemas de ciencia de datos se pueden resolver con esta herramienta de construcción específica.
• Programación Python: es uno de los lenguajes de programación más versátiles que puede funcionar en cualquier formato de datos y puede importar cualquier tipo de conjuntos de datos de fuentes externas.
• Hadoop: aunque no es el más utilizado, puede ser de gran importancia en ciertos casos cuando el volumen de datos excede la memoria del sistema y es necesario transferirlos. También se utiliza mucho para filtración, muestreo y resumen de datos.
• Codificación SQL: se debe saber cómo codificar y ejecutar consultas complejas en SQL.
• Apache Spark: es casi similar a Hadoop, pero es más rápido y puede evitar la pérdida de datos.
• Machine Learning: se utiliza en el análisis predictivo y la construcción de algoritmos e implica aprendizaje por refuerzo y adversario, árbol de decisiones, regresión logística, etc.

El negocio de análisis de datos aumenta sus ingresos cada año, no sóloa nivel nacional, sino también participando en la exportación de análisis a países como Estados Unidos, Reino Unido y Australia.

imagen: Chris Liverani