La analítica de datos y la ingeniería de sistemas sí pueden combinarse. A primera vista, saber si un ingeniero de sistemas puede llegar a ser un data sicence puede parecer que no tienen relación, pero resulta que sí lo están:
- La analítica de datos describe cómo analizar datos complejos para llegar a conclusiones procesables.
- La ingeniería de sistemas describe cómo los ingenieros conciben, diseñan, integran y prueban sistemas complejos.
En este artículo te ofrecemos una mirada detallada sobre lo que hace un ingeniero en sistemas y un científico de datos y cómo se interrelacionan. ¡Sigue leyendo!
Habilidades de un científico de datos
Entre las habilidades más importantes para un científico de datos destacan las siguientes:
- Conocimiento técnico: es fundamental tener conocimientos sólidos en matemáticas, estadística, tecnología de información y programación. Sin esta base técnica, será complicado aplicar las metodologías más avanzadas del análisis de datos.
- Comunicación: la capacidad de comunicar resultados y conclusiones es esencial. Al trabajar con equipos multidisciplinarios, los científicos de datos deberán traducir información compleja en un lenguaje claro y comprensible para el resto del equipo.
- Curiosidad: la mente abierta y la curiosidad son esenciales dentro de este mundo. Los científicos deben estar dispuestos a investigar nuevas herramientas, metodologías y formas de analizar los datos.
- Pensamiento crítico: es necesario tener la capacidad de cuestionar los datos presentados y buscar soluciones creativas a problemas complejos. Los científicos de datos deben ser capaces de tener una visión crítica de los resultados obtenidos para poder obtener mejores conclusiones.
- Gestión de proyectos: en el mundo de los datos es necesario contar con habilidades de gestión de proyectos para poder realizar el trabajo de forma efectiva. Un científico de datos debe ser capaz de establecer objetivos y plazos, monitorear el progreso y garantizar la calidad del trabajo.
Tareas típicas de los científicos de datos
- Recoger grandes cantidades de datos rebeldes y transformarlos en un formato más utilizable.
- Resolver problemas relacionados con el negocio utilizando técnicas basadas en datos.
- Trabajar con diversos lenguajes de programación, como SAS, R y Python.
- Tener un sólido conocimiento de la estadística, incluidas las pruebas y distribuciones estadísticas.
- Estar al tanto de las técnicas analíticas como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el análisis de texto.
- Comunicarse y colaborar tanto con el departamento de TI como con la empresa.
- Buscar el orden y los patrones en los datos, así como detectar tendencias que puedan ayudar a los resultados de una empresa.
¿Qué lenguajes de programación usa un científico de datos?
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza una variedad de lenguajes de programación y herramientas estadísticas para extraer información de los datos. Aquí te presentamos algunos de los más relevantes:
R: es uno de los lenguajes de programación más populares en la ciencia de datos. Fue creado específicamente para el análisis estadístico y visualización de datos. Se utiliza para tareas de análisis estadístico, modelado, análisis de datos y visualización.
Python: es otro lenguaje popular utilizado en la ciencia de datos, de propósito general, que tiene una sintaxis simple y clara. Se utiliza para análisis de datos, modelado, visualización y aprendizaje automático (machine learning).
SQL: es un lenguaje utilizado en la gestión de datos, y se utiliza para la manipulación y consulta en bases de datos relacionales. Los científicos de datos utilizan SQL para extraer información de las bases, realizar análisis estadísticos y limpiar los datos.
Java: también es un lenguaje muy popular en la industria y es utilizado por muchos científicos de datos para desarrollar aplicaciones y procesos. Java es altamente escalable y se utiliza para el procesamiento de grandes volúmenes de datos y la implementación de sistemas de aprendizaje automático.
C++: es un lenguaje de programación de uso general y es alabado por su eficiencia y velocidad en la ejecución de aplicaciones. Los científicos de datos utilizan C++ para proyectos intensivos de cómputo y simulaciones.
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Tecnologías utilizadas por los científicos de datos
Visualización de datos: la presentación de datos en un formato pictórico o gráfico para que puedan ser analizados fácilmente.
Machine Learning: una rama de la inteligencia artificial basada en algoritmos matemáticos y en la automatización.
Deep learning: área de investigación del aprendizaje automático que utiliza datos para modelar abstracciones complejas.
Reconocimiento de patrones: tecnología que reconoce patrones en los datos (a menudo se utiliza indistintamente con el aprendizaje automático).
Preparación de datos: proceso de conversión de datos brutos a otro formato para que puedan consumirse más fácilmente.
Análisis de textos: proceso de examen de datos no estructurados para obtener información empresarial clave.
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- Gerente de datos (Chief Data Officer – CDO): responsable en la organización por la gestión de datos y analítica asociada al negocio, coordinando los equipos que trabajan con el manejo de datos.
- Científico de datos: encargado de la extracción de conocimiento e información a partir de los datos disponibles. Resuelve los problemas asociados a la extracción y preprocesamiento de datos y genera los modelos analíticos.
- Administrador de datos: encargado de mantener la calidad, disponibilidad y seguridad de los datos. Establece la infraestructura y esquemas de almacenamiento más apropiados para la organización.
- Analista de datos: participa en los proyectos de análisis de datos, tiene contacto directo con los usuarios para escuchar sus necesidades y ayudar a definir y priorizar los proyectos de analítica de datos.
- Experto en visualización de datos: encargado de establecer la estrategia visual de presentación de los datos, considerando el público objetivo y la calidad de la información que se desea comunicar.
- Arquitecto de datos: define los diseños de alto nivel que permiten alinear los requisitos de datos de la organización, con la estrategia empresarial y la arquitectura empresarial definida.
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