data scientist.

 

El especialista Josh Wills define así el perfil del data scientist: "Es la persona que sabe más de estadística que cualquier programador y que a la vez sabe más de programación que cualquier estadístico". De esta manera determina la importancia que tiene su rol a la hora de analizar e interpretar grandes bases de datos, siendo una figura clave en cualquier empresa que trabaje en internet hoy en día.

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¿qué es una data scientist?

El data scientist es el profesional que aplica sus conocimientos de matemáticas, estadística y programación para recopilar, extraer, procesar y analizar información proveniente de enormes bases de datos, la mayor parte de los cuales están desestructurados. El objetivo de su trabajo es sintetizar la relevancia de toda esa información. El data scientist ejecuta un método científico a partir de la evolución del perfil conocido como analista de datos. La diferencia respecto a este es que el data scientist no analiza una única fuente de datos, sino múltiples fuentes y con formatos muy diferentes.

rol del data scientist

Según un artículo publicado en la revista científica y especializada en tecnología Xataka, el rol del data scientist está de moda porque hoy se necesita más que nunca no solo el mejor talento, sino también datos. Lo que antes estaba circunscrito sólo al ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, ahora vale para casi cualquier tecnología. De manera que todo tipo de empresas necesita de un perfil especializado, bien formado y con relativa experiencia en el área del data scientist y que cumpla con los siguientes roles:

  • Extracción de enormes volúmenes de datos de orígenes diversos.
  • Depuración y limpieza de los datos para descartar información irrelevante.
  • Manejo de sofisticados softwares de análisis, machine learning y programas de estadística.
  • Preparación de datos para su uso en modelos prescriptivos y predictivos.
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salario medio de data scientist

Según el Informe de Tendencias Salariales de 2022 elaborado por Randstad, los sueldos medios para el perfil de data scientist en las dos ciudades más grandes de España son similares. De esta manera, comprobamos que tanto en Barcelona como en Madrid un perfil júnior de data scientist con 1-4 años de experiencia puede ganar entre 28. 000 y 38.000 euros al año. En el caso de contar con 4-6 años de trayectoria, el salario puede subir de 35.000 a 50.000 euros anuales. Para perfiles sénior con más de 6 años de experiencia, en Madrid y en Barcelona, un data scientist puede cobrar por su trabajo entre 40.000 y 60.000 euros al año.

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tipos de data scientist

El data scientist suele desempeñar métodos y ejecutar protocolos similares en el momento de analizar los datos. Las fuentes pueden provenir de diversos orígenes: móviles, sensores, estadísticas físicas, secuenciadores de genoma, redes sociales, etc. Y como su colaboración es cada vez más necesaria en todos los ámbitos de la investigación, ya sea académica, empresarial o institucional, un data scientist puede desempeñarse en áreas de lo más diversas.

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trabajar como data scientist

funciones y responsabilidades

  • Extraer de los datos toda la información que sea de utilidad para los objetivos de la empresa o la institución en la que trabaja.
  • Manejar diferentes volúmenes de datos de manera igualmente efectiva en cada caso: Small Data, Medium Data y Big Data.
  • Limpiar datos y eliminar toda la información que no sea relevante.
  • Preparar los datos para su procesamiento, normalizando valores y modificando variables.
  • Procesar los datos que analiza a través de la aplicación de herramientas estadísticas, softwares analíticos, aplicaciones de Machine Learning y modelos predictivos.
  • Conseguir información valiosa de acuerdo a los objetivos de la búsqueda y la estrategia del sector en el que se desempeña.
  • Preparar la visualización de los datos a través de gráficos y de textos con los que se consigue una fácil comprensión por parte de profesionales de diferentes perfiles.
  • Diseñar nuevos test o experimentos alternativos cada vez que sea necesario, sobre todo cuando los resultados obtenidos no han sido los que se buscaban o no se ha conseguido extraer información relevante.

entorno laboral del data scientist

Una persona con perfil de data scientist puede trabajar en empresas de diverso tipo (ventas, logística, telecomunicaciones, servicios, etc.) y en instituciones públicas o privadas dedicadas a la investigación: laboratorios, clínicas, universidades, ministerios, secretarías, museos, etc. Cada vez aumentan más las posibilidades y los entornos laborales para los profesionales especializados en data scientist.

horario de trabajo

El horario de trabajo de un data scientist es similar al de un analista de datos y al de otros perfiles que se dedican a este tipo de empleos. Es un horario normal de oficina, que puede comenzar a las 8 o 9 horas y acabar a las 17 o 18 horas, pero siempre dependiendo del tipo de contrato que tenga y de la empresa o institución en la que se desempeñe.

¿quiénes son tus compañeros como data scientist?

En su área específica, el data scientist suele depender del chief data officer, quien dirige a todo el equipo encargado de la analítica de datos. Asimismo, trabaja en conjunto con el data engineer o ingeniero de datos, quien desarrolla procesos y herramientas para aplicaciones Big Data a fin de facilitar el acceso a los datos del data scientist. También puede haber un administrador de datos, quien gestiona las tecnologías de la información y la comunicación que actúan a la hora de analizar bases de datos. Por último, encontramos al business data analyst, quien recoge las necesidades de los usuarios de negocio para los data scientist y presenta de manera comprensible los resultados obtenidos. En instituciones públicas o privadas, el data scientist trabaja en conjunto con investigadores académicos y científicos de diferentes áreas.

perspectivas de empleo

Si bien requiere de una especialización más avanzada y profunda que el perfil de analista de datos, existen cada vez más posibilidades de obtener trabajo como data scientist en numerosas áreas del mercado laboral. Cada vez se almacenan más y más volúmenes de datos de diversas fuentes y que, en infinidad de ocasiones, son muy difíciles de analizar y de traducir, por lo que el rol de un data scientist es cada vez más necesario.

ventajas de trabajar con Randstad como data scientist

Echando un vistazo a las ofertas publicadas en la plataforma de Randstad para perfiles relacionados con el data scientist, podrás observar que los sueldos ofrecidos son altos y que se ajustan totalmente a los valores del mercado laboral. Es por eso que con Randstad tendrás la seguridad de que aseguramos siempre que tus condiciones laborales sean las mejores, para que puedas acceder a ese empleo que estabas buscando con total tranquilidad. También te ofrecemos vacantes cerca de tu lugar de residencia, opciones con contrato a media jornada o a jornada completa, oportunidades de trabajo presencial, remoto o combinado, contratos fijos o temporales... Como ves, en Randstad todo son ventajas.

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educación y habilidades

calificaciones educativas

Como suele pasar con este tipo de perfiles vinculados con el análisis de datos, no existe un único camino para estudiar y perfeccionarse. A continuación, te facilitamos las mejores opciones relacionadas con titulaciones universitarias y las diferentes especializaciones.

  • Carreras de grado: La mayor parte de este tipo de profesionales cursa estudios universitarios vinculados con las matemáticas, estadística o informática. En los últimos años, se han abierto carreras nuevas con titulaciones específicas en Ciencia de Datos Aplicada en la Universitat Oberta de Catalunya, la carreta de Ciencia de Datos de la Politécnica de Valencia, el grado en Ciencia de Datos de la Universidad de Valencia y la titulación en Ciencia de Datos de la Universidad Europea. También existen grados dobles en ingeniería informática y matemáticas que resultan muy útiles para esta profesión y que pueden estudiarse en estas universidades: Autónoma de Madrid, Granada, Politécnica de Cataluña, Complutense, Murcia y Autónoma de Barcelona.
  • Másteres y posgrados. Una de las opciones más valoradas en esta profesión son los posgrados y másteres en Big Data o Data Science, cada vez más frecuentes en la gran mayoría de universidades públicas y privadas de España. En el caso de que te interese formarte en aspectos más asociados con la empresa y la rentabilización de los negocios, deberás buscar aquella formación destinada a los orientadores de negocio y de mercado.

habilidades y competencias

  • Capacidad de abordar diferentes problemas relacionados con una excesiva información y grandes magmas de datos desde el punto de vista del análisis.
  • Aptitudes necesarias para cubrir todo lo que se necesita durante la etapa de gestión de datos.
  • Conseguir acercar dos mundos que, muchas veces, no se comunican de la manera más adecuada: el de la gestión y el del análisis de datos.
  • Conocer a fondo el tipo de negocio o de empresa o de institución en la que desempeña su trabajo con el fin de dirigir sus análisis hacia resultados que sean de un valor genuino.
  • Manejar con soltura y facilidad lenguajes informáticos vinculados con las matemáticas y la estadística.
  • Curiosidad y pasión por su trabajo a fin de llegar al máximo nivel de profundidad en el momento de analizar datos.
  • Capacidad de manejar grandes volúmenes de datos sin agobiarse y siempre siguiendo una determinada estrategia y método.
  • Habilidades comunicativas para que cualquier persona de la empresa o de la institución pueda comprender el valor y la magnitud de los datos que acaba de analizar.
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FAQ

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