Por Pere Munar, publicado el 1 marzo 2024
El Data Scientist es el experto en ciencia de datos o Data Science dentro de una organización. Es decir, es el profesional que se encarga de extraer e interpretar datos para obtener información relevante que ayude a mejorar el rendimiento de las empresas. A continuación, vamos a ver más en detalle cuáles son sus funciones, qué habilidades y conocimientos necesita y por qué es una figura cada vez más valiosa dentro de las empresas.
¿Cuáles son las funciones de un Data Scientist?
La figura del Data Scientist puede variar de una empresa a otra, pero a grandes rasgos estas son sus funciones más destacadas:
- Extracción de datos. Las organizaciones recopilan y tienen a su disposición una gran cantidad de datos que pueden usar en su beneficio y el Data Science debe ser capaz de obtener toda aquella información que sea de utilidad.
- Depuración o limpieza de datos. Una vez recopilados los datos, es necesario filtrarlos y descartar aquellos que no son necesarios ni significativos y que, además, pueden distorsionar los resultados. Este aspecto es clave para poder pasar al procesamiento de datos.
- Procesamiento de datos. Consiste en el tratamiento de datos para obtener información de valor. En este punto entran en juego distintas disciplinas, con el objetivo de comprender los datos, identificar patrones y relaciones entre ellos y, finalmente, validarlos. Para todo esto, pueden usarse técnicas de estadística y de analítica, softwares especializados, sistemas de automatización, herramientas de Machine Learning, etc.
- Visualización de datos. Para que las conclusiones y la información sea comprensible para todos, el Data Science también debe saber presentar los datos de forma efectiva.
¿Qué conocimientos y habilidades debe tener un Data Scientist?
Generalmente, los perfiles que las empresas suelen buscar para un rol de Data Scientist son ingenieros informáticos o en telecomunicaciones, pero también pueden requerir a personas formadas en estadística, matemáticas, economía, dirección de empresas o con alguna formación especializada. Y es que para trabajar como Data Scientist es importante tener conocimientos de programación, capacidad analítica y visión de negocio. Vamos a ver más en detalle los conocimientos técnicos y las habilidades que se suelen pedir.
Programación: ser competente en lenguajes de programación como Python, R o SQL para manipular bases de datos, implementar sistemas de aprendizaje automatizados, hacer integraciones con aplicaciones y sitios web, realizar análisis estadísticos, etc.
Estadística y matemáticas: esto proporciona el marco teórico para investigar, comprender patrones, procesar datos y elaborar hipótesis, entre otras muchas cosas. Algunas de las técnicas estadísticas que se suelen pedir a un Data Scientist son el modelado de datos, el clustering y el análisis predictivo.
Bases de datos: saber cómo extraer y gestionar gran cantidad de datos y cruzarlos con otras fuentes de información.
Machine Learning y Deep Learning: generalmente, el Data Scientist se le suele pedir que comprenda, domine y sepa desarrollar algoritmos y modelos que permitan a las computadoras aprender patrones a partir de datos, realizar tareas y resolver problemas complejos.
Big Data: estar familiarizado con herramientas como Hadoop o Spark, que permiten manejar grandes volúmenes de datos.
Reglamentos de privacidad y tratamiento de datos: tener conocimiento de las implicaciones éticas y las normativas relacionadas con la gestión y la protección de datos.
Además de todo esto, el Data Scientist también deberá ser capaz de identificar y mejorar procesos para ser más eficiente y conseguir datos de más calidad, así como colaborar con otros equipos como analistas de negocio o desarrolladores. Para ello, también es necesario tener las siguientes habilidades o soft skills:
- Capacidad para resolver problemas
- Aprendizaje continuo
- Pensamiento analítico
- Comunicación efectiva
- Visión de negocio
¿Por qué las empresas de marketing deben contar con Data Scientists?
El perfil de Data Science es uno de los más demandados por las empresas actualmente, ya que pueden aportar mucho valor en la toma de decisiones tácticas y ayudar a enfocar estrategias de marketing y ventas, entre otras. Estas son algunas de las razones por las que las organizaciones precisan de la figura del científico de datos:
Toma de decisiones basadas en datos reales: la información proporcionada por el Data Scientist permite respaldar y tomar decisiones estratégicas basadas en datos y no únicamente en la intuición o la experiencia.
Mejora de la eficiencia: la ciencia de datos puede ayudar a identificar mejoras en los procesos, llevando a una mayor eficiencia y, muchas veces, a una reducción de los costes. Además, la automatización de tareas y la implementación de sistemas basados en algoritmos favorece que los empleados se centren en tareas más estratégicas y menos rutinarias.
Satisfacción y retención de los clientes: el customer clustering o el análisis del comportamiento y las preferencias de los clientes permite ofrecerles soluciones más personalizadas y esto se traduce en una mayor satisfacción y retención. Además, la ciencia de datos permite conocer el churn o tasa de cancelación de clientes y su lifetime value, lo cual es muy útil para predecir sus decisiones y adelantarse a ellas.
Mejora de la experiencia del cliente: en relación con lo anterior, analizar la interacción de los clientes con la empresa, permitirá tener claro el mapa de experiencia de cliente, anticiparse a sus necesidades, entender qué les podemos ofrecer en cada paso y resolver problemas de forma más eficaz.
Estrategias de marketing más exitosas: la ciencia de datos puede ayudar a analizar el mercado, la posición de la empresa en relación con la competencia e identificar patrones y tendencias que muchas veces pasan desapercibidos. Es posible, por ejemplo, predecir cambios en la demanda de un producto o servicio o analizar riesgos y sobrecostes ante situaciones inesperadas. Todo ello permite crear estrategias de marketing y posicionamiento más efectivas, avanzarse a posibles cambios en el mercado y tomar las medidas necesarias.
Desarrollo de productos y servicios: el conocimiento del mercado, la competencia y los clientes en profundidad, sirve a las empresas para desarrollar productos y servicios que estén en línea con las expectativas de sus clientes y establecer, entre otras cosas, estrategias de precios más efectivas.
Cómo formarse en Data Science
Actualmente, existen multitud de ofertas formativas para convertirse en Data Scientist, desde grados universitarios, posgrados y másteres, hasta cursos y certificaciones especializados.
La creciente necesidad de las empresas de recopilar, gestionar e interpretar datos hace que esta figura sea decisiva para la toma de decisiones. Es por ello que suelen incorporarla en sus plantillas o bien contar con partners que les ofrezcan este servicio, como hacemos en Cyberclick, donde contamos con un equipo especializado en data science que puede ayudarte a identificar tendencias, riesgos y oportunidades, así como a mejorar tus estrategias de marketing y potenciar tus resultados.
