data scientist.

• 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.

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.

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.

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.

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.

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.