Data Scientists, los profesionales del futuro

No dejamos de oír hablar de la importancia de la información, de que tener la cantidad necesaria de datos y poder procesarlos como es debido es, hoy día, clave para el éxito. Sobre todo, en el ámbito empresarial.

La hiperconexión se ha tornado en un manar que la proporciona en cantidades nada desdeñables, a veces incluso en exceso. Las denuncias por privacidad se habían cuadriplicado en 2015 con respecto a 2008, según la Agencia Española de Protección de Datos. El aumento de la actividad digital situó las reclamaciones en 10.000 al año.

Al margen de esas malas prácticas que vulneran incluso los derechos de los usuarios, la información es oro puro y, quien la sepa analizar, será un profesional muy querido por las empresas. Los Data Scientists o científicos de datos, por ejemplo, someten la información a una analítica profunda de la que se pueden sacar conclusiones, y ayudar en la resolución de problemas.

Son expertos, por lo tanto, necesarios en el ámbito de las finanzas, del marketing o de la industria, porque son capaces de resolver incluso problemas muy complejos. Se trata de unos de los perfiles profesionales más demandados en la actualidad.

Salidas profesionales de los Data Scientists

El de la Ciencia de Datos está considerado un campo transversal, multidisciplinario. Usa métodos científicos y de análisis que abarcan desde la estadística al aprendizaje automático, prestando mucha atención a capítulos como la analítica predictiva.

Aunque los científicos de datos se han de mover en el análisis objetivo de datos, como sucedería con estadísticos (rigurosos, queremos decir) o computólogos, también se valora en el ellos la creatividad. Un Data Scientist recopila y procesa datos de diferentes fuentes y bases, los trabaja de forma creativa para su comprensión y para desarrollar soluciones.

Así pues, la Ciencia de Datos tienen muchas posibilidades de encontrar trabajo como analistas, consultores o gestores de proyectos en ámbitos variados, como las ya mencionadas finanzas o como el marketing. Es además un perfil con empleabilidad alta, es decir, hay mucha oferta de trabajo y muy pocos especialistas para cubrirlas.

Según la consultora estadounidense Gartner, en un estudio del que se hacía eco la Universidad de Valencia, la previsión de inversión entre Business Intelligence y Big Data (ambos ámbitos de la Ciencia de Datos), era de 16.900 millones de dólares en 2016. Supone la principal fuente de empleo y de creación de empresas en la actualidad.

El valor de la formación

Convertirse en un experto en datos pasa por tener la formación adecuada. Y, por lo explicado, un master business intelligence, un master bigdata o un master data science pueden abrir al alumnado multitud de puertas en el mercado laboral actual.

La Universidad de Alcalá ofrece, precisamente, un máster en Business Intelligence y Data Science que, según explican “trata de responder a las necesidades de análisis de datos de las empresas”. En un contexto muy competitivo en el que se hace necesario tomar decisiones de forma constante y efectiva, estos profesionales tienen un papel esencial, porque se basan en el análisis de grandes volúmenes de datos.

Un máster permite desarrollar habilidades y competencias al usar técnicas tanto cuantitativas como predictivas, para que así el profesional pueda elaborar modelos fiables para alcanzar soluciones. Algo que, lógicamente, también estará muy relacionado con su creatividad.

Los científicos de datos en las estrategias online

Las empresas de marketing animan a integrar el Data Science en las estrategias digitales. Un alto porcentaje de la información actual, hasta un 90% según señalan desde la agencia Increnta, ha sido creada en los últimos años, lo que da una idea de la ingente cantidad de información a manejar.

En ese contexto, señala la misma agencia, velar por aquellos datos que la compañía ya maneja y poder sacarles todo su rendimiento se convierte en clave para el triunfo. Algo que no ha escapado a grandes compañías como General Electric, BBVA o Banco Santander, que en los últimos años han apostado por crear nuevos cargos como el chief data officer.

Como apuntan desde Increta, los retos del científico de datos están en poder interpretar un problema y explicarlo de forma objetiva y rigurosa, saber cómo obtener valor de la información que se maneja, conseguir alinear los servicios en la nueva con el Data Science, y transformar todo eso en decisiones efectivas.

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