Laboral

El futuro laboral de los data scientist

La globalización del uso de las nuevas tecnologías ha provocado que todas las empresas con una mínima implicación digital dispongan de nuevos puestos de trabajo dedicados precisamente a lograr un control tecnológico. Las compañías están aprendiendo a manejar ese gran volumen de datos del que disponen a partir de sus clientes, de su cadena de producción o como resultado de sus servicios.

Redacción | Lunes 30 de agosto de 2021

De ahí a que cada vez sean más los másteres, cursos o bootcamp en data science, como opciones de formación en un terreno cuya demanda laboral se encuentra en una curva ascendente de la que conocemos únicamente los primeros puntos.



El bootcamp en data science especializa al futuro profesional en este campo en el análisis y estudio de grandes cantidades de datos con el fin de poder fundamentar las futuras decisiones de la empresa en ello. Por tanto, en este terreno entra el concepto de big data, o la información estructurada, semiestructurada o no estructurada de la que la empresa dispone es un término a tener en cuenta en la valoración. El data scientist tomará esa serie de datos de la compañía para analizarlos y así tener una idea más clara del camino a seguir en el futuro más próximo.

En los últimos años ha surgido una gran demanda de estos analistas, que combinan conocimientos informáticos a la vez que estadísticos, en sectores muy diversos en los que la aplicación de su trabajo será determinante: la ciencia y la biología con el estudio de enfermedades o las estadísticas de ciertos diagnósticos; el sector del automóvil donde puede llegar a prevenirse fallos o accidentes; o la experiencia de usuario derivada del uso de dispositivos y tecnología móvil. Las ofertas en puestos de trabajo digitales son gestionadas por una empresa de selección IT que se encarga de conectar a la compañía ofertante con el mejor perfil adaptado a sus necesidades.

Es necesario que el data scientist tenga una serie de aptitudes o características para lograr completar su trabajo en la empresa determinada de forma satisfactoria:

  • Conocimiento en matemáticas, estadística y probabilidad: El data scientist debe manejar diferentes conceptos propios de estas áreas, así como ser rápido a la hora de escoger las fórmulas o cuentas correctas.
  • Conocimiento en programación: Cualquier bootcamp o curso en data science tendrá a los lenguajes de programación como hilo conductor. Python es uno de ellos y será dedicado a la extracción y la limpieza de los datos de forma previa a su análisis.
  • Resolución en base a los datos: La principal tarea del científico de datos es predecir el futuro usando los datos recabados tanto del pasado como del análisis más reciente. El correcto uso de los métodos de estudio es fundamental en este paso para así poder anticipar los futuros datos de la empresa y optimizar así sus recursos.
  • Habilidades comunicativas: Una vez estudiados los datos de la producción, servicios o clientes de la empresa, el data scientist deberá transmitir a sus responsables el rumbo a tomar por la empresa en base a la información obtenida. De ahí a que sea tan importante su capacidad para transferir los datos desde el estudio hacia el camino a seguir.