En la medida en la que las empresas y las personas han comenzado a realizar todos los procedimientos por mecanismos digitales, utilizando como herramienta base internet, el flujo de datos e información en este mundo ha comenzado a aumentar en cantidades inimaginables.

La necesidad de analizar los datos existe desde hace mucho tiempo, sin embargo, entender la manera en la que se comportan los usuarios en las distintas plataformas, a partir de los datos extraídos de diferentes canales de comunicación digital, ha sido la clave para mejorar y seguir desarrollando nuevas tecnologías que permitan el crecimiento de las empresas. En el siguiente artículo se muestra el panorama general de un nuevo campo de estudio, que promete grandes oportunidades en el plano laboral.

¿En qué consiste trabajar como Data Scientist?

Con el implemento de nuevas tecnologías y el uso de recursos digitales como herramienta fundamental en las empresas, el análisis de datos se ha convertido en una área fundamental para el desarrollo y la optimización de los procesos. Data Science o “Ciencia de los Datos”, es la metodología aplicada que sirve para estudiar el comportamiento de los usuarios en función al análisis de datos que pueden proceder de distintas fuentes. El Máster de Estadística en Máxima Formación proporciona los conocimientos avanzados en estadística aplicada que necesitan los profesionales para ganar libertad y seguridad en sus análisis de datos, lo que le permitirá al Data Scientist, realizar un estudio detallado y extraer la información útil para mejorar los procesos, evaluando si las estrategias implementadas han sido exitosas o no.

En otras palabras, un Data Scientist es la persona encargada de realizar el análisis de datos. En esta especialidad se combinan herramientas estadísticas, matemáticas e informáticas, que facilitan la toma de decisiones basándose en la interpretación de la información adquirida de los datos de estudio.

Aspectos que caracterizan a un buen Data Scientist

Una de las principales cualidades que debe tener una persona que desee trabajar en esta área es un amplio dominio de la estadística aplicada. La principal razón es que los datos son la materia prima de este ámbito, y su trato y análisis no se basa solamente en la interpretación de números. La preparación que una persona debe permitir la discriminación apropiada de la información, resaltar los valores importantes encontrados y estudiar el comportamiento de la información que permita crear estrategias eficaces para alcanzar los objetivos.

Debido a la cantidad y complejidad de datos que se obtienen de internet, una base sólida en “Estadística Aplicada” marca una gran diferencia entre un análisis de datos correcto y uno erróneo. Una persona que trabaja como Data Scientist debe tener la capacidad de comprender los datos, detectar los posibles problemas y comprender la tecnología disponible para ofrecer soluciones viables que ayuden a mejorar los distintos sistemas que la empresa en la que trabaja, aplica.

Conocimientos de R Software: utilidad y aplicabilidad

R es uno de los lenguajes de programación más utilizados para la investigación científica, el aprendizaje automático de las máquinas, la biomecánica y otras áreas de desarrollo tecnológico donde la estadística juega un papel fundamental. Lo que ha hecho que esté lenguaje adquiera tanta aceptación en la Data Science, es que incluye un software que genera un entorno capaz de generar gráficas y valores estadísticos en función a los datos que se carguen, es decir, es un lenguaje interpretado directamente.

Esta herramienta puede ampliarse con funciones específicas que respondan a las necesidades de cada tipo de análisis, ofreciendo posibilidades ilimitadas para el tratamiento de los datos. Algunas de las cosas que se pueden realizar utilizando este software son: estudios de correlaciones, ajustes de modelos, gráficas 3D, árboles de decisión, redes neuronales de predicción, y muchas cosas más que dependerán de lo que estés analizando.

Máxima Formación es una empresa de formación online especializada en la capacitación en el área de Data Science. Caracterizada por ser proveedora de formación del CSIC desde el año 2013. Lo que significa que es una excelente oportunidad para aprender a resolver problemas estadísticos de gran complejidad utilizando R software.

Beneficios de utilizar R Software

Es una herramienta ampliamente desarrollada que permite todo tipo de procesamiento y manipulación de datos, compuesta de técnicas y funciones particulares que no están disponibles en otros programas de este estilo.

Además, este software crea un entorno de trabajo flexible y expansible del que se pueden obtener una gran variedad de gráficas en excelente calidad, que pueden ser exportadas en distintos formatos. Es compatible con distintos sistemas operativos, y tiene la capacidad de procesar grandes cantidades de información, utilizando pocos recursos informáticos.

R software está diseñado para trabajar con otros lenguajes de programación que permiten leer básicamente cualquier base de datos. Adicionalmente, está la posibilidad de crear aplicaciones web interactivas y realizar flujos de trabajo para la elaboración de informes dinámicos.

Oportunidades de trabajo

Tener formación en el ámbito de Data Science abre muchas oportunidades en el ámbito laboral. Hoy en día, gracias al uso obligatorio de la tecnología e internet, éste es uno de los perfiles más demandados por las empresas, ya que necesitan a un especialista en la evaluación de los datos para valorar la efectividad de las técnicas y nuevas tecnologías implementadas.

Los sectores comerciales que más apuestan por estos profesionales son aquellos que desarrollan nuevas tecnologías, trabajan en el mundo de la inteligencia artificial y están involucrados en el sector de ingeniería. Sin embargo, es un campo laboral en crecimiento, ya que la utilidad y beneficios que se obtienen del análisis de datos hace que sea un puesto obligatorio en casi cualquier tipo de empresas.

La tecnología y el análisis de datos es el futuro de la ciencia, por lo que comenzar a formarse en un momento de crecimiento abrirá grandes oportunidades laborales en un ambiente altamente competitivo. Pero no sólo se trata de analizar datos, lo que completa un perfil ideal es la creatividad y la capacidad de resolver problemas de manera eficiente, ya que la finalidad siempre será mejorar los niveles de productividad, la calidad de los sistemas y la rentabilidad de las empresas.