La transformación digital no solo ha cambiado las herramientas disponibles sino también el modo de hacer las cosas. Irrumpen así nuevos perfiles profesionales que combinan habilidades técnicas y formación en matemáticas o ingeniería para extraer insights decisivos de la gran cantidad de datos que se generan a diario.
Algoritmos, Inteligencia Artificial, Machine Learning, BigData… son términos a los que nos estamos acostumbrando dentro del sector del marketing, la comunicación y la publicidad, tanto como en el resto de sectores en los que la transformación digital ha roto paradigmas. Nuevas herramientas y tecnologías han impulsado la búsqueda y creación de nuevos perfiles profesionales que respondan a las nuevas necesidades del mercado, siendo uno de ellos el de Data Scientist.
Según el último Informe de empleos emergentes de LinkedIn el Data Scientist es la 2ª profesión emergente con más proyección de futuro. El Data Scientist es uno de los empleos con mayor potencial de crecimiento que ha logrado captar el interés de perfiles profesionales provenientes de infinidad de ámbitos laborales: marketinianos, economistas, analistas financieros, investigadores, etc.
Sin embargo, al tratarse de un rol laboral en plena eclosión es inevitable que surjan dudas más que razonables en torno a esta profesión ¿Qué es un Data Scientist? ¿Qué hace un Data Scientist?
Un Data Scientist pertenece a una nueva generación de analistas de datos. Es un profesional que utiliza tanto las capacidades y herramientas técnicas de análisis como la intuición para procesar grandes paquetes de datos, macrodatos, data warehouse y bases de datos de empresas, para responder a cuestiones complejas, anticipar tendencias y crear informes que sirvan para tomar decisiones analíticas a la alta dirección. En esencia, son profesionales de business intelligence que a través de análisis cualitativos y cuantitativos transforman los datos en elementos de valor añadido.
¿Qué hace un Data Scientist?
- Identificación de problemas que suponen una oportunidad para la organización.
- La determinación de series de datos y variables correctas.
- Limpieza de datos y validación para garantizar homogeneidad y relevancia.
- Desarrollar y aplicar modelos y algoritmos en las series de datos identificadas.
- Análisis de datos para identificar patrones y tendencias.
- Interpretación de datos para descubrir soluciones y oportunidades.
- Comunicar los resultados usando técnicas de visualización
En conclusión, el trabajo de un Data Scientist es esencial en el proceso de transformación digital de una empresa, ya que su función se sitúa en la misma base de elaboración de procesos y diseño de productos.