Sueldos de Data Scientist

Los Data Scientists son los encargados de gestionar datos, reuniendo y analizando grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados. El papel de un científico de datos combina la informática, la estadística y las matemáticas. Analizan, procesan y modelan los datos y, a continuación, interpretan los resultados para crear planes de acción para las empresas y otras organizaciones.

El trabajo de un Data Scientist suele consistir en dar sentido estos conjuntos de datos, que pueden provenir de los datos generados por todo tipo de dispositivos electrónicos (como un móvil, todo tipo de sensores, secuenciadores de genoma, ...), redes sociales, investigaciones de mercado, investigaciones científicas... y afectan de manera muy significativa la investigación actual en muchos campos como las ciencias biológicas, la informática médica, la salud, las ciencias sociales, por citar sólo algunos.

Los científicos de datos son expertos analíticos que utilizan sus habilidades tanto en tecnología como en ciencias sociales para encontrar tendencias y gestionar datos. Utilizan el conocimiento del sector, la comprensión del contexto y el escepticismo de los supuestos existentes para descubrir soluciones a los retos empresariales.

Sin embargo, las habilidades técnicas no son lo único que importa. Los científicos de datos suelen estar en entornos empresariales y se encargan de comunicar ideas complejas y tomar decisiones organizativas basadas en datos. Por ello, es muy importante que sean comunicadores, líderes y miembros de equipo eficaces, así como pensadores analíticos de alto nivel. Los científicos de datos y los gestores de datos con experiencia se encargan de desarrollar las mejores prácticas de una empresa, desde la limpieza hasta el procesamiento y el almacenamiento de datos. Trabajan de forma transversal con otros equipos de su organización, como los de Marketing, Customer Success y Operaciones. Están muy solicitados en la actual economía de los datos y la tecnología, y sus salarios y el crecimiento del empleo lo reflejan claramente.

• Resolver problemas empresariales a través de la investigación no dirigida y la formulación de preguntas abiertas del sector.
• Extraer enormes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Consultan datos estructurados de bases de datos relacionales utilizando lenguajes de programación como SQL. Recopilan datos no estructurados a través de web scraping, APIs, encuestas a los clientes de una determinada empresa, etc
• Emplean métodos analíticos sofisticados, técnicas de Machine Learning y métodos estadísticos para preparar los datos para su uso en el modelado predictivo y prescriptivo.
• Limpiar a fondo los datos para descartar la información irrelevante y preparar los datos para el preprocesamiento y el modelado.
• Realizar análisis exploratorios de datos (EDA) para determinar cómo manejar los datos que faltan y buscar tendencias y/u oportunidades.
• Descubrir nuevos algoritmos para resolver problemas y construir programas para automatizar el trabajo repetitivo.
• Comunicar las predicciones y conclusiones a la dirección y a los departamentos de IT mediante visualizaciones de datos e presentación de informes.