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¿Qué hace un Data Scientist?.

Un data scientist es el encargado en una organización que busca encontrar verdades a través del análisis masivo de datos para poder guiar al equipo en la toma de decisiones El flujo de trabajo de data un data science tiene muchos factores que deben ser tomados en cuenta.

En este video te dan unas base para  aprender lo que hace un data scientist a través del flujo de vida de un proceso profesional de data science, este proceso lo aprenderás en su curso de Data Science.

Contenidos Que hace un Data Scientist

Flujo de trabajo de un Científico de Datos en 2023

Nosotros vamos ampliarlo con nuestro proprio conocimiento del tema.

Vamos a analizar algunas de las tareas y de las responsabilidades de un DS.

Entender el negocio como primer paso

• Conocer en profundidad el producto o servicio que ofrece la empresa. Esto permite identificar cómo los datos pueden generar valor.

• Comprender las necesidades y comportamientos de los clientes. Por ejemplo, mediante encuestas, entrevistas y análisis de métricas.

• Presentar estos conocimientos para alinear los objetivos de negocio con el análisis de datos.

💡 Consejo: Involucrarse directamente con diversas áreas del negocio.

Adquisición y comprensión de datos

• Identificar qué datos internos y externos son necesarios y relevantes para el análisis.
• Obtener acceso a los datos de diversas fuentes como bases de datos, APIs, web scraping.
• Evaluar la calidad y utilidad de los datos mediante análisis exploratorio.

Limpieza de datos

• Realizar tareas de limpieza como tratamiento de valores faltantes, detección de outliers, corrección de errores.
• Garantizar la integridad y utilidad de los datos antes de avanzar con el análisis.

Modelado y análisis de datos

• Identificar las variables y características clave en los datos para resolver problemas específicos del negocio.

• Relacionar y analizar los datos mediante técnicas como correlaciones, regresiones, clustering.

• Seleccionar el algoritmo de machine learning más adecuado según el caso de uso.

Generación de predicciones

• Separar los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
• Entrenar modelos de machine learning en los datos de entrenamiento.
• Evaluar la precisión con datos de prueba mediante validación cruzada.
• Generar predicciones y recomendaciones utilizando el modelo final.

Mejora continua

• Iterar el proceso completo para refinar el modelo y mejorar métricas como precisión.
• Obtener nuevos datos para mantener actualizadas las predicciones.
• Monitorear el rendimiento del modelo en producción.
• Ajustar y volver a entrenar el modelo según cambios en los datos y necesidades del negocio.

Ventajas	Desventajas
Permite adaptarse a cambios en los datos y necesidades	Requiere monitoreo y mantenimiento constante
Mejora la precisión con el tiempo	Puede ser costoso iterar muchas veces
Aprovecha nuevos datos	Riesgo de overfitting si no se valida bien

💡 Consejo: Automatizar tareas repetitivas del proceso para optimizar.

Cursos recomendados en Platzi

• Cursos de machine learning para aprender distintos modelos y algoritmos.
• Curso de introducción al machine learning para entender los conceptos básicos.
• Curso de data science para implementar todo el flujo de trabajo.

Importancia de estos conocimientos

El análisis de datos se ha vuelto indispensable en casi todas las industrias. Por esto, habilidades de big data, data science y machine learning permiten a los estudiantes graduados duplicar sus ingresos y acceder a nuevas oportunidades laborales.

Dominar estas habilidades técnicas y de negocio es clave para el éxito de los científicos de datos en 2023 y más allá.

Tendencias para Científicos de Datos en 2023

El campo de la ciencia de datos continúa evolucionando rápidamente. Estas son algunas tendencias clave que definirán el trabajo de los científicos de datos en 2023:

Automatización de tareas repetitivas

Herramientas como AutoML permiten automatizar partes del flujo de trabajo como:

• Selección de algoritmos
• Optimización de hiperparámetros
• Feature engineering

Esto libera tiempo para enfocarse en tareas de alto valor que requieren criterio humano.

Análisis de datos en la nube

Plataformas cloud como AWS, GCP y Azure facilitan:

• Escalado elástico de recursos de cómputo
• Rápido procesamiento de grandes volúmenes de datos
• Colaboración en equipos de ciencia de datos distribuidos

Aumento en modelos de Deep Learning

Redes neuronales profundas han demostrado un excelente desempeño en tareas como:

• Procesamiento de lenguaje natural
• Reconocimiento de imágenes
• Detección de fraude

Se espera un crecimiento en su implementación.

Mayor énfasis en interpretabilidad

Es crucial poder explicar cómo y por qué los modelos toman determinadas decisiones. Técnicas como LIME y SHAP ganan adopción.

Analítica responsable y sesgos en los datos

Identificar y mitigar sesgos es indispensable para generar confianza en los insights analíticos. Se requiere una perspectiva ética de los datos.

En resumen, los científicos de datos exitosos combinan habilidades técnicas con un profundo entendimiento del negocio. Aprovechar las nuevas tendencias en automatización, cloud computing y modelos avanzados será clave. Pero mantener un enfoque responsable y centrado en generar impacto positivo para las organizaciones será igual de importante.

Habilidades clave para Científicos de Datos

Más allá de dominar las técnicas y herramientas de análisis de datos, existen habilidades blandas que todo científico de datos debe desarrollar:

Comunicación efectiva

• Presentar insights de forma simple y engaging para audiencias no técnicas.
• Storytelling con datos para contar una historia convincente.
• Crear visualizaciones que resalten puntos clave.

Colaboración

• Trabajar de cerca con equipos de negocio para entender necesidades.
• GUIar la estrategia de datos de manera colaborativa.
• Promover la cultura de datos en la organización.

Pensamiento crítico

• Evaluar críticamente la calidad de los datos.
• Cuestionar supuestos e hipótesis.
• Identificar sesgos y limitaciones en el análisis.

Creatividad

• Encontrar nuevas fuentes de datos.
• Probar enfoques novedosos de modelado y análisis.
• Generar insights originales.

Aprendizaje continuo

• Mantenerse actualizado en técnicas y tecnologías emergentes.
• Adoptar nuevas herramientas rápidamente.
• Aprender de los errores y experiencias.

En un campo que evoluciona tan rápido, la curiosidad y sed de conocimiento constantes marcan la diferencia en el éxito a largo plazo de un científico de datos.

Combinar especialización técnica con habilidades blandas humanas es el perfil ideal para destacar en esta profesión.

Pasos para iniciar una carrera en Ciencia de Datos

Las habilidades técnicas y blandas son indispensables, pero ¿cómo comenzar en este campo? Estos son pasos prácticos para iniciar en ciencia de datos:

Desarrollar habilidades técnicas fundamentales

• Programación: Python, R
• Estadística y Probabilidad
• SQL y bases de datos
• Habilidades de Machine Learning

Hay excelentes cursos enfocados disponibles en línea.

Realizar proyectos prácticos

Aplicar las habilidades técnicas en proyectos con datos del mundo real. Algunas ideas:

• Análisis exploratorio de datos públicos
• Construir un modelo predictivo de series de tiempo
• Detección de fraude con aprendizaje supervisado

Crear un portafolio

Documentar los proyectos en un portafolio con:

• Notebooks limpios y reproducibles
• Visualizaciones e insights clave
• Código en GitHub

Esto demuestra habilidades prácticas a empleadores.

Networking y mentorías

• Asistir a meetups y conferencias de data science
• Establecer conexiones con profesionales experimentados
• Encontrar un mentor que brinde guía

Construir una red es invaluable para crecer profesionalmente.

Preguntas Frecuentes (FAQ) Que Hace Un Data Scientist

Q: ¿Qué es un Data Scientist o científico de datos?

A: Un Data Scientist es un profesional especializado en el análisis de datos, que combina conocimientos de estadística, programación y habilidades técnicas para resolver problemas complejos y extraer información relevante de grandes conjuntos de datos.

Q: ¿Qué hace un Data Scientist?

A: Un Data Scientist se encarga de recopilar, limpiar, estructurar y analizar grandes volúmenes de datos para obtener información valiosa y tomar decisiones basadas en evidencia. También desarrolla modelos y algoritmos para predecir el comportamiento futuro de los datos.

Q: ¿Qué se necesita para ser Data Scientist?

A: Para ser Data Scientist se necesita tener una combinación de habilidades técnicas y conocimientos en análisis de datos. Es importante tener conocimientos en matemáticas, estadística, programación y bases de datos, así como habilidades para la visualización de datos.

Q: ¿Cuáles son las funciones del Data Scientist?

A: Las funciones del Data Scientist incluyen recopilar y limpiar datos, analizar grandes volúmenes de información, desarrollar modelos estadísticos y algoritmos, interpretar los resultados obtenidos y comunicar de manera efectiva los hallazgos a las partes interesadas.

Q: ¿Qué es Data Science o ciencia de datos?

A: Data Science o ciencia de datos es una disciplina que combina técnicas estadísticas, matemáticas y de programación para analizar grandes conjuntos de datos y obtener información valiosa. Esta información puede ser utilizada para tomar decisiones informadas y resolver problemas complejos.

Q: ¿Cuál es el papel de un Data Scientist en el análisis de Big Data?

A: El papel de un Data Scientist en el análisis de Big Data es crucial. Utilizando técnicas avanzadas de análisis y algoritmos, un Data Scientist puede extraer información valiosa y aplicarla para tomar decisiones informadas. Su conocimiento en el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos es fundamental para aprovechar al máximo el potencial del Big Data.

Q: ¿Cuáles son los conocimientos técnicos requeridos para ser Data Scientist?

A: Para ser un buen Data Scientist se requiere tener conocimientos en áreas como matemáticas y estadística, programación (preferiblemente en lenguajes como Python o R), bases de datos y herramientas de visualización de datos, así como familiaridad con técnicas de machine learning y data mining.

Q: ¿Cuál es el perfil profesional de un Data Scientist?

A: El perfil profesional de un Data Scientist incluye habilidades técnicas en el manejo y análisis de datos, conocimientos en matemáticas y estadística, buena capacidad de análisis y resolución de problemas, habilidades para la programación y la manipulación de bases de datos, así como la capacidad de comunicar de manera efectiva los resultados obtenidos.

Q: ¿Qué es la visualización de datos y cómo la utiliza un Data Scientist?

A: La visualización de datos es el proceso de representar los datos de manera gráfica para facilitar su interpretación y comprensión. Un Data Scientist utiliza herramientas de visualización de datos para presentar los resultados de sus análisis de manera clara y concisa, lo que facilita la toma de decisiones basadas en datos.

Q: ¿Qué habilidades y conocimientos debe tener un buen Data Scientist?

A: Un buen Data Scientist debe tener habilidades en programación, estadística, matemáticas, bases de datos y visualización de datos. También necesita tener una mentalidad analítica, capacidad para resolver problemas complejos, habilidades de comunicación y capacidad para trabajar en equipo.

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