19 de Mayo

Posibles salidas profesionales del técnico en Data Science

Universitat Carlemany

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El último post del blog sobre ciencias de datos hablaba sobre cómo encontrar trabajo dentro del sector y la importancia de una buena formación en Data Science para conseguirlo. Hoy os mostraremos cuáles son las principales salidas profesionales dentro de este ámbito.

Haciendo memoria...¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es una combinación de herramientas, algoritmos y principios de aprendizaje automático que tiene como objetivo descubrir patrones ocultos a partir de datos. Pero, ¿qué diferencia tiene con la estadística con la que se ha trabajado los últimos años? Pues bien, la clave radica en la explicación y la predicción.

Un analista clásico de datos explica lo que pasa procesando el historial de estos. En cambio, el científico de datos realiza este análisis para descubrir ideas a partir de este y, además, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para identificar la posibilidad que tenga lugar un hecho concreto en un momento específico del futuro.

Así pues, la ciencia de datos se usa para tomar decisiones y hacer predicciones con el uso de la analítica causal predictiva, la analítica *preescriptiva y el aprendizaje automático.

Entonces... ¿qué hace el científico de datos? 

Los profesionales de la ciencia de datos descifran problemas complejos gracias a su experiencia en múltiples disciplinas científicas: matemáticas, estadística, informática, etc. Hacen uso de las tecnologías más avanzadas para encontrar soluciones y llegar a conclusiones cruciales para el crecimiento y desarrollo de una empresa. Estos expertos presentan datos de una manera que es útil para estas organizaciones.

La ciencia de datos tiene un enfoque más prospectivo centrado en el análisis de datos pasados o presentes y en la predicción de resultados futuros con el objetivo de tomar decisiones de la manera más informada y objetiva posible. Saber responder a "*qué" y "como" suceden determinados acontecimientos.

Un error común que suele tener lugar es querer recopilar y analizar datos con prisas sin entender los requisitos necesarios o sin enfocar el problema de negocio correctamente. Por lo tanto, es importante que se sigan todas las fases requeridas en la Ciencia de Datos para garantizar el buen funcionamiento del proyecto.

Sabiendo esto...¿cuáles son las salidas profesionales del Data Science? 

La Ciencia de Datos requiere de perfiles de alta especialización y esto hace que los estudiantes de esta disciplina tengan muchas opciones de encontrar trabajo. 

Habitualmente el profesional de Data Science dispone de conocimientos de ingeniería y arquitectura de datos para resolver los problemas que se le plantean.

Sin más dilación te presentamos las principales salidas:

Analista de Datos

Este profesional convierte los datos en información para que pueda ser entendida por la gente que no se dedica a este campo de estudio. A partir de esta información generan un informe para tomar decisiones de manera informada. Para hacerlo adquieren, preparan, exploran y analizan estos datos de manera que el informe sea lo más claro posible.

Arquitecto Big Data

Es quien crea y define las estructuras necesarias para recopilar datos. Tiene la tarea de diseñar entidades de datos y flujos de información asociados a los varios procesos comerciales que tienen lugar dentro de una empresa.

Experto en aplicaciones descentralizadas

La tecnología P2P, la tecnología *blockchain y otras innovaciones que se basan en la descentralización han ido ganando peso y empiezan a ser la base de aplicaciones, plataformas y sistemas de la industria y la economía del futuro. ¿Un ejemplo? La explosión de las criptomonedas.

Especialista en ciberseguridad

El especialista en seguridad cibernética es quien gestiona la forma en que las empresas se protegen de ataques informáticos. Hoy en día es un perfil muy demandado por organizaciones y empresas de todas partes.

Growth hacker

El Growth Hacker sirve para aumentar el volumen de clientes, ingresos o impactos en una empresa sin hacer una inversión excesiva. Esta estrategia la encontramos, por ejemplo, en las redes sociales.