El análisis de datos se ha convertido en un componente esencial para el éxito empresarial, especialmente con la creciente influencia de la inteligencia artificial. La demanda de profesionales en este campo ha aumentado drásticamente. A continuación, proporcionamos un análisis del papel de un Data Scientist, abordando sus características principales, responsabilidades y diferencias con el rol de Analista de Datos. Además, mencionamos el rango de compensación promedio para este tipo de cargos.
Tomar decisiones basadas en datos se ha vuelto un must para el éxito de cualquier negocio. Más aún con la irrupción de la IA, empresas de todas las industrias se han visto en la necesidad de revisar su arquitectura de datos, estructura organizacional y por ende los profesionales que soportan esa estructura.
En los últimos años, ha habido un aumento significativo en la demanda de profesionales en el campo de los datos. Por lo tanto, parece apropiado distinguir entre los diferentes roles, y específicamente en este caso, referirse al rol de un Científico de Datos.
En palabras simples, los científicos de datos recopilan grandes cantidades de datos revueltos y poco estructurados y los transforman a un formato más utilizable o dicho de otra manera, convierten los datos en información. Trabajan con diversos lenguajes de programación, incluidos SAS, R y Python y crean algoritmos de aprendizaje automático que pueden ordenar, clasificar y analizar datos. A partir de eso, crean modelos predictivos utilizando datos pasados, es decir nos ayudan a predecir el futuro.
Como predecir el futuro resulta lógicamente útil en cualquier área de una empresa, los Data Scientists se han vuelto necesarios en departamentos tan diversos como marketing, finanzas, ciberseguridad, ventas e incluso en departamentos de RRHH o gestión de talentos.
Aunque los roles difieren, trabajan en forma colaborativa. Los científicos de datos desarrollan las herramientas que los analistas de datos posteriormente utilizan para limpiar y revisar datos en bruto.
Tal como está descrito más arriba, los científicos de datos transforman los datos en información y desarrollan algoritmos y modelos predictivos. Los analistas de datos en cambio, clasifican e interpretan esa información para crear informes y generar valiosos insights para el negocio. Se podría decir que los Data Scientists predicen problemas del futuro y los Data Analysts extraen información significativa a partir de los datos, que ayudan a resolver problemas actuales del negocio.
Otra diferencia significativa es que un Data Scientist requiere habilidades avanzadas en programación en Python y R, junto con la capacidad de trabajar con Big Data y técnicas de Machine Learning. En contraste, en Data Analytics, es fundamental tener habilidades en estadística, matemáticas y conocimiento de herramientas como Excel, SQL y visualización de datos.
Entre otras responsabilidades y tareas, un Data Scientist se encarga de:
Dependiendo de las herramientas y el stack tecnológico que se utilice, los requisitos pueden variar entre las distintas empresas, pero normalmente se espera que un Data Scientist tenga conocimientos avanzados en:
Muchos científicos de datos tienen títulos profesionales de estadísticos, informáticos y/o ingenieros, pero normalmente se requieren además cursos de especialización en ciencia de datos.
En cuanto a las competencias profesionales o soft skills, es ideal que un Data Scientist tenga:
De acuerdo a la plataforma de Salary.com, el sueldo anual promedio de un Data Scientist trabajando en Estados Unidos está entre US$61.855 y US$89.881, lo que equivale a un sueldo mensual bruto promedio de entre US$5.000 y US$7.500 aprox.
En base a datos propios de Talents.consulting, el sueldo bruto mensual promedio de un Data Scientist está entre unos $2.500.000 y $4.500.000, dependiendo del nivel de experiencia y seniority en el cargo.
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El boom de los datos es un fenómeno que está reconfigurando el mundo tal como lo conocemos. Los conocimientos en ciencias y herramientas de datos ya no están asociados exclusivamente a perfiles de tecnología. Los datos se están transformando en el activo estratégico de las organizaciones del siglo XXI.
Nativos digitales, creativos y emprendedores; la irrupción de la Gen Z al mundo laboral está redefiniendo las reglas de juego como las conocíamos hasta ahora, ¿estás preparad@ para recibirla?
En la actualidad, trabajar con metodologías ágiles resulta clave para las organizaciones, dado que permite a los equipos ser más flexibles, entregar valor de manera continua, fomentar la colaboración y la transparencia, impulsar la mejora continua y, en última instancia, satisfacer mejor las necesidades y expectativas del cliente. Uno de los roles más importantes en la agilidad es el de Product Owner, dado que permite tener en todo momento una visión clara del producto, priorizar las características de manera efectiva, maximizar el valor entregado, gestionar las expectativas de los stakeholders, resolver conflictos y garantizar la calidad del producto final.
