DATA SCIENTIST: LA PIEDRA FILOSOFAL DEL SIGLO XXI

datascience.pngFuente: GCN

“Con números se puede demostrar cualquier cosa.”

Thomas Carlyle, historiador inglés del siglo XIX

La información, como comentaba en un post anterior, es la pieza clave de toda organización. Los datos son el engranaje que permite que un negocio prospere. Y debido a que la mayor parte de estos datos se localizan actualmente en la red (Big Data), las empresas, y a través de ellas los recruiters, han encaminado su búsqueda hacia un perfil que permita sintentizar o “descodificar” los datos y aprovecharlos para obtener un beneficio.

Grandes empresas como Google, IBM, Facebook, HP, Oracle, Amazon o LinkedIn se mueven día a día en el mundo de los Big Data para obtener ventajas competitivas. La clave de todo ese proceso es la Ciencia de Datos: la mejora de algoritmos que permitan ahorrar costes, perfeccionar sistemas de recomendación o búsqueda, modernizar los procesos industriales, controlar los niveles de riesgo… Y cómo no, transformar el modelo de negocio de cualquier compañía.

Fuente: BBVA

En 2002, aproximadamente 23 Exabytes de información fueron generados y grabados. Hoy en día, esa es la cantidad que generamos a la semana.” Fuente: Rjmetrics

El data scientist (echa un vistazo a algunos perfiles de LinkedIn) podría definirse como aquella persona que destaca en el análisis de grandes cantidades de datos para aportar a su empresa una ventaja competitiva. Es capaz de procesar y extraer conocimiento de estos inputs.
Tiene conocimientos de estadística, bases de datos, y es capaz de realizar análisis predictivos basados en datos.

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Fuente: Marketing Distillery

Un data scientist es, en definitiva, una persona curiosa y con capacidad analítica, con conocimiento sobre herramientas que permitan crear significado y valor sobre los datos.

A diferencia del clásico analista de datos, el data scientist explora y analiza información de diversas fuentes. Recibe todos los datos y busca patrones, y no sólo se limita, como haría el analista, a recoger e informar.

“A data scientist is somebody who is inquisitive, who can stare at data and spot trends. It’s almost like a Renaissance individual who really wants to learn and bring change to an organization.”

Anjul Bhambhri, vice president of big data products at IBM

CaptureFuente: Puro Marketing

La Data Science, traducida literalmente como la “ciencia de los datos”, es la ciencia que emplea técnicas y teorías de distintos campos, desde las matemáticas, la estadística, los modelos de probabilidad,…y todo ello bajo un exhaustivo conocimiento de informático.

Ejemplos sobre los que tiene aplicación esta ciencia:

  • Seguridad y fraude: monitorización, reducción de riesgos e identificación de amenazas potenciales.
  • Clínica: análisis de ensayos clínicos. Da respuesta a cuestiones médicas y de documentación. Análisis de ADN.
  • Agricultura: los agricultores tienen posibilidad de acceder a una gran cantidad de datos sobre el tiempo y otros factores que repercuten sobre el cultivo. Identificación de patrones.
  • Retail: otra interesante aplicación de esta ciencia es monitorizar las preferencias del consumidor. Empresas como Amazon o Netflix utilizan algoritmos para crear recomendaciones basadas en dicha información.

“Being a data scientist is not only about data crunching. It’s about understanding the business challenge, creating some valuable actionable insights to the data, and communicating their findings to the business.”

Jean-Paul Isson, Monster Worldwide, Inc.

En resumen, un data scientist es como una piedra filosofal: difícil de encontrar y capaz de convertir datos en algo de inmenso valor. 

¿Sabías qué…?

En LinkedIn, el quinto perfil profesional más popular de entre aquellos que en 2008 no existían es el data scientist (Puedes ampliar la información en este link)

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