La ciencia de datos es un campo emergente que está ganando terreno rápidamente en una amplia variedad de industrias. A medida que aumenta la demanda de experiencia en ciencia de datos, el papel del científico de datos se vuelve cada vez más importante.
El trabajo principal de un científico de datos, o data scientist, es recopilar, analizar e interpretar datos para encontrar información significativa a partir de grandes conjuntos de datos utilizando una combinación de métodos computacionales y análisis estadístico.
A continuación, vamos a analizar cuáles son las 7 tareas principales de un data scientist.
1 – Definición de problemas y soluciones
La actividad principal de un científico de datos requiere que primero defina los problemas que deben resolverse y luego presente soluciones basadas en su análisis de los datos.
El proceso de definición del problema comienza con la recopilación de información relevante de múltiples fuentes, como clientes, competidores, tendencias de la industria y otras fuentes externas.
Luego, los científicos de datos usan esta información para desarrollar hipótesis sobre posibles problemas u oportunidades subyacentes dentro de una organización o industria.
Una vez que se han identificado estas hipótesis, pueden comenzar a usar herramientas analíticas como modelos de regresión o algoritmos de aprendizaje automático para probarlas antes de refinar su enfoque para encontrar soluciones más sólidas.
2 – Recopilación y preparación de datos
Una de las habilidades más importantes que puede poseer un data scientist es la capacidad de recopilar y preparar datos sin procesar de manera efectiva.
Para hacer uso de la información sin procesar, debe recopilarse los datos en un formato útil. Esto requiere experiencia sobre qué tipos de formatos funcionan mejor para diferentes tipos de conjuntos de datos y cómo se pueden extraer de su fuente.
Una vez recopilados, los datos deben prepararse para el análisis. Esto puede implicar limpiar entradas erróneas o formatear fechas correctamente, entre otros pasos.
Una vez que se ha completado este proceso, solo entonces se pueden extraer conocimientos significativos de la fase de análisis real.
3 – Análisis exploratorio de datos
El análisis exploratorio de datos (EDA) es una parte fundamental del trabajo de cualquier científico de datos, ya que ayuda a proporcionar información sobre la estructura, las relaciones y las tendencias de un conjunto de datos determinado.
Al realizar EDA en grandes conjuntos de datos, los científicos de datos pueden identificar patrones que pueden conducir a una comprensión de los fenómenos subyacentes en los datos o descubrir oportunidades ocultas para la investigación.
El proceso de análisis exploratorio de datos implica varios pasos, incluida la visualización y el resumen de los datos disponibles.
Los científicos de datos pueden usar representaciones gráficas como tablas o mapas para obtener rápidamente una descripción general de la estructura y las características de un conjunto de datos.
Al comprender esta información, pueden decidir qué métodos estadísticos son los más adecuados para un análisis posterior.
Algunas tareas de un data scientist se pueden solapar con la analítica de datos, para conocer las principales diferencias entre la ciencia y la analítica de datos lee el siguiente artículo.
4 – Construcción de modelos predictivos
Los modelos predictivos son formulaciones matemáticas que se utilizan para hacer predicciones sobre tendencias o comportamientos futuros.
Los científicos de datos utilizan estos modelos para analizar grandes conjuntos de datos y sacar conclusiones que se pueden aplicar a múltiples escenarios dentro de un entorno empresarial.
A través de este tipo de análisis, pueden identificar oportunidades potenciales de mejora o descubrir riesgos ocultos que deben abordarse.
El modelado predictivo también les permite anticipar de manera proactiva las necesidades de los clientes, lo que permite a las empresas mantenerse por delante de la competencia y seguir siendo relevantes en mercados de rápido movimiento.
Aplicando Técnicas Estadísticas
La construcción de modelos estadísticos implica la selección de algoritmos adecuados, la recopilación y el preprocesamiento de conjuntos de datos relacionados, la preparación de parámetros de entrada apropiados y la validación de la precisión de los resultados.
Para lograr esto, un científico de datos debe tener conocimientos en varios aspectos de las matemáticas y la informática, incluida la teoría de la probabilidad, el álgebra lineal, el cálculo, las técnicas de optimización y los principios del aprendizaje automático.
Por ejemplo, un individuo puede emplear análisis de regresión o análisis de conglomerados dependiendo de la naturaleza de su tarea.
Trabajar con tecnologías de Big Data
El proceso de construcción de modelos predictivos aplicados al Big Data comienza con la recopilación y organización de grandes cantidades de datos estructurados o no estructurados para identificar patrones y correlaciones entre diferentes variables.
Luego, los científicos de datos usan algoritmos sofisticados para desarrollar modelos precisos basados en estos patrones.
Una vez que se ha construido el modelo, debe probarse utilizando varios métodos, como la validación cruzada o el arranque, que ayudan a garantizar que predecirá con precisión los resultados en escenarios del mundo real.
Por último, se debe evaluar la precisión y confiabilidad del modelo antes de ponerlo en producción para que lo utilicen las empresas u otras organizaciones.
5 – Desarrollo de visualizaciones y paneles
En el mundo de la ciencia de datos, las representaciones visuales pueden proporcionar una gran cantidad de información sobre conjuntos de datos que, de otro modo, serían difíciles de analizar.
Un científico de datos con experiencia en la creación de visualizaciones y paneles puede aprovechar este conocimiento y utilizarlo para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones.
La creación de visualizaciones y tableros efectivos requiere comprender los principios subyacentes detrás de la presentación de datos, así como las herramientas específicas necesarias para crearlos.
Los científicos de datos que tienen experiencia en esta área tendrán una gran capacidad para extraer significado de grandes cantidades de información compleja y presentarla de una manera que los usuarios puedan entender fácilmente.
También poseerán las habilidades necesarias para manipular conjuntos de datos para que sean más fáciles de interpretar visualmente.
6 – Creación de informes para decisiones comerciales
La capacidad de crear informes significativos y procesables a partir de grandes conjuntos de datos es esencial para cualquier científico de datos.
No solo deben poder procesar grandes cantidades de información analítica, sino también identificar patrones y tendencias dentro de ellos que se relacionen con los objetivos comerciales.
Los científicos de datos también deben poder explicar sus hallazgos de una manera que las partes interesadas puedan entender fácilmente para que puedan tomar decisiones informadas basadas en los hechos presentados en su informe.
7 – Comunicación de hallazgos
La comunicación de los hallazgos es una parte clave del trabajo de cualquier científico de datos.
Un científico de datos debe poder presentar de manera efectiva sus descubrimientos de manera que puedan ser entendidos por personas no técnicas o partes interesadas que no tienen un conocimiento profundo de las estadísticas o la tecnología subyacente involucrada.
Esto requiere la capacidad de simplificar conceptos complejos en términos comprensibles y proporcionar representaciones visuales como gráficos o cuadros cuando sea posible.
Si te has quedado con ganas de más y quieres saber qué es realmente un científico de datos con mayor profundidad, lee el siguiente artículo.
Conclusión
En conclusión, la actividad principal de un científico de datos es analizar e interpretar grandes cantidades de datos para descubrir ideas, tendencias y patrones que se pueden usar para informar decisiones.
Los científicos de datos también deben tener la capacidad de explorar y visualizar conjuntos de datos complejos, desarrollar algoritmos de aprendizaje automático y crear modelos predictivos.
Además, deben poder comunicar sus hallazgos en forma escrita y visual. Esto requiere no solo habilidades técnicas, sino también una aptitud para el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la comunicación.
