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[editar]
Referencias[editar]
- ↑ 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.
- ↑ Weihs, C., & Ickstadt, K. (2018). Data science: the impact of statistics. International Journal of Data Science and Analytics, 6, 189-194.
- ↑ 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.
- ↑ Athey, S., & Imbens, G. W. (2019). Machine learning methods that economists should know about. Annual Review of Economics, 11, 685-725.
- ↑ Athey, S., & Luca, M. (2019). Economists (and economics) in tech companies. Journal of Economic Perspectives, 33(1), 209-30.
- ↑ 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.
- ↑ «¿Qué es un científico de datos?». Consultado el 12 de febrero de 2023.