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.
La figura del Data Scientist puede variar de una empresa a otra, pero a grandes rasgos estas son sus funciones más destacadas:
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:
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.
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.