Científico de datos

Un científico de datos es un profesional que utiliza técnicas de análisis de datos, aprendizaje automático y estadísticas para convertir grandes cantidades de datos en información valiosa y accionable. Este profesional trabaja en una variedad de industrias y sectores económicos, incluyendo tecnología, finanzas, retail, salud, gobierno y más, para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas que generen valor y disminuyan costos.[1]

El trabajo de un científico de datos incluye la recopilación y análisis de datos, la identificación de patrones y tendencias, la construcción de modelos de aprendizaje automático y la presentación de resultados a los gerentes o tomadores de decisiones. Además, un científico de datos también puede ser responsable de desarrollar nuevas herramientas y técnicas para mejorar la eficacia y la eficiencia del análisis de datos.

Los científicos de datos suelen provenir de diferentes profesiones afines: estadísticos[2], ingenieros[3], economistas[4][5], actuarios, físicos, químicos, e incluso áreas que se podrían considerar en primera instancia alejadas como la medicina.[6]

Para ser un científico de datos exitoso, es importante tener una sólida comprensión de las matemáticas y la estadística, así como de las herramientas tecnológicas para el análisis de datos y un profundo conocimiento de un campo de dominio y aplicación. También es valioso tener habilidades de comunicación y presentación para explicar los resultados a una audiencia no técnica. Además, una mentalidad de aprendizaje continuo es esencial, ya que la tecnología y los métodos de análisis de datos están en constante evolución. Un científico de datos es un profesional clave en la era digital que utiliza técnicas de análisis y tecnologías avanzadas para extraer de los datos información valiosa y ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas que generen valor.[7]

Véase también

Referencias
  1. Medeiros, M. M. D., Hoppen, N., & Maçada, A. C. G. (2020). Data science for business: Benefits, challenges and opportunities. The Bottom Line, 33(2), 149-163.
  2. Weihs, C., & Ickstadt, K. (2018). Data science: the impact of statistics. International Journal of Data Science and Analytics, 6, 189-194.
  3. Van der Aalst, W. M. (2014). Data scientist: The engineer of the future. In Enterprise interoperability VI: Interoperability for agility, resilience and plasticity of collaborations (pp. 13-26). Springer International Publishing.
  4. Athey, S., & Imbens, G. W. (2019). Machine learning methods that economists should know about. Annual Review of Economics, 11, 685-725.
  5. Athey, S., & Luca, M. (2019). Economists (and economics) in tech companies. Journal of Economic Perspectives, 33(1), 209-30.
  6. Obermeyer, Z., & Emanuel, E. J. (2016). Predicting the future—big data, machine learning, and clinical medicine. The New England journal of medicine, 375(13), 1216.
  7. «¿Qué es un científico de datos?». Consultado el 12 de febrero de 2023.
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