Cientifico de datos (Data scientist)
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Un científico de datos se especializa en analizar grandes cantidades de datos, con la intención de que estos datos puedan procesarse de manera eficiente y correcta. Pensemos, por ejemplo, en las grandes organizaciones, que reciben muchos correos electrónicos todos los días. Al analizar los datos (los correos) de una manera inteligente, es posible que los correos se puedan reenviar al departamento correcto sin la intervención de los miembros del personal, de modo que los correos puedan ser procesados de manera más rápida y efectiva por la organización en cuestión. Dentro de las TIC, esta forma de analizar datos también se llama minería de textos. La minería de texto es un proceso en el que los algoritmos inteligentes permiten procesar grandes cantidades de material de texto. Por ejemplo, piense en la minería de texto de correos electrónicos, en la que se pueden combinar ciertas palabras, de modo que lo más probable es que el correo entrante sea para un departamento específico. La búsqueda de documentos también es mucho más fácil mediante la aplicación de la minería de texto. Al combinar el etiquetado de palabras en textos, es posible procesar datos de manera efectiva. Otro nombre para la ciencia de datos también se llama ciencia de datos. En resumen, la ciencia de datos puede describirse mejor como el procesamiento de datos estructurados y no estructurados, de modo que los datos se puedan aplicar y utilizar de la manera correcta. La profesión de científico de datos no puede verse simplemente como la profesión de analista de datos, porque un científico de datos trabaja con predicciones. Un analista de datos trabaja con datos históricos. Un científico de datos intenta hacer predicciones valiosas basadas en big data. En otras palabras, un científico de datos utilizará algoritmos inteligentes para hacer predicciones.
La ciencia de datos puede ayudar a las organizaciones de muchas maneras. Piense en una encuesta de satisfacción del cliente de una organización, donde es posible probar los resultados de una manera rápida y efectiva mediante la aplicación de la ciencia de datos. En ese caso, el algoritmo, por ejemplo, analizará la cantidad de palabras positivas y negativas en los comentarios que publican los clientes en una tienda web o a través de los canales de redes sociales. Si en un comentario hay dos gracias o, por ejemplo, súper, esto es positivo. Por lo tanto, la ciencia de datos hace posible que las encuestas de satisfacción del cliente se lleven a cabo de manera más rápida y mejor. En este caso, la ciencia de datos se puede utilizar para reconocer ciertos patrones que pueden ayudar a la organización a aumentar la satisfacción del cliente. Para un gerente de posventa, este tipo de información puede ser muy importante para mejorar aún más el servicio. Otro ejemplo es analizar el comportamiento de navegación de los visitantes del sitio web para determinar qué acción es probable que realicen los visitantes. Este tipo de datos es muy importante para un analista web. Al obtener datos, un analista web puede estimar mejor qué ajustes deben realizarse para que los visitantes procedan a ciertas acciones, como la compra de ciertos servicios o bienes a través de un sitio web. Otro nombre para científico de datos o analista de datos también se llama especialista en KPI.
BUSINESS INTELLIGENCE AT DATA SCIENCE
La inteligencia de negocios (BI) se refiere a la recopilación de datos dentro de la propia organización, con el objetivo de hacer que la organización sea más inteligente y efectiva. Por lo tanto, la inteligencia empresarial también se relaciona con la recopilación y el procesamiento de grandes cantidades de datos, pero generalmente solo dentro de la propia organización. Una ventaja importante de la inteligencia empresarial es que se refiere a datos conocidos dentro de la organización, lo que hace que estos datos sean muy confiables en la mayoría de los casos. Esta es una diferencia importante con la ciencia de datos, porque el resultado no tiene que ser confiable en todos los casos. La inteligencia empresarial se centra en los datos fijos, en contraste con la ciencia de datos. Por lo tanto, la inteligencia empresarial generalmente pertenece al trabajo de un analista de datos y no al trabajo de un científico de fechas.
QUÉ HACE UN CIENTÍFICO DE DATOS:
FORMACIÓN PARA CONVERTIRSE EN CIENTÍFICO DE DATOS
Hay varios cursos adecuados para científicos de datos, como el programa de TIC HBO o el estudio universitario Data Science. La profesión de científico de datos es una profesión al menos a nivel hbo. Para los programadores existentes, matemáticos o, por ejemplo, un estadístico, se ofrecen varios cursos externos que sin duda pueden considerarse cursos o cursos adecuados. La profesión de científico de datos no puede compararse simplemente con otras profesiones dentro del sector de las TIC porque poder programar solo no es suficiente. La mayoría de los científicos de datos tienen un título universitario. Además, también hay muchos institutos de formación externos donde puedes seguir un curso. La contabilidad también es importante como empresario independiente.
EMPRESAS DONDE UN CIENTÍFICO DE DATOS PUEDE TRABAJAR
Un científico de datos generalmente trabaja para grandes empresas, instituciones y gobiernos que se ocupan de big data. Piense, por ejemplo, en bancos, fondos de pensiones, aseguradoras, minoristas y empresas de TI. Como se describió anteriormente, un científico de datos también puede trabajar para el gobierno, porque el gobierno también tiene que lidiar con big data. Piense, por ejemplo, en un científico de datos que trabaja para un ministerio o un científico de datos que trabaja para Rijkswaterstaat. Por lo tanto, un científico de datos también puede ser considerado en algunos casos como un funcionario público. Además, un científico de datos puede trabajar como emprendedor o como consultor.
COMPETENCIAS CIENTÍFICO DE DATOS
Una de las competencias más importantes de un científico de datos es que tenga conocimientos de estadística. La comprensión matemática también puede considerarse como una competencia importante. Debido a que un científico de datos en la mayoría de los casos tiene que tratar con otros especialistas, como economistas y gerentes, la comunicación puede considerarse una competencia importante. En general, las palabras importantes son análisis, perseverancia, cooperación, mentalidad abierta, precisión, innovación y pensamiento conceptual. Finalmente, no es poco importante que un científico de datos pueda programar y tenga amplios conocimientos de TIC.
PERSPECTIVA DEL MERCADO LABORAL Y OPORTUNIDADES PROFESIONALES COMO CIENTÍFICO DE DATOS
La perspectiva del mercado laboral de un científico de datos es muy buena, si tiene los estudios adecuados. Big data es importante para muchas empresas, instituciones y gobiernos, por lo que conseguir trabajo como científico de datos generalmente no es un problema. Cada vez más organizaciones están tratando con big data, que no puede ser simplemente procesado por sistemas de gestión de bases de datos ordinarios. La necesidad de analizar los datos en una etapa temprana también es cada vez más importante para las organizaciones en general. Las oportunidades de carrera de un científico de datos no pueden indicarse simplemente, porque las oportunidades de carrera pueden diferir según el empleador. Una posible función de seguimiento es la profesión de investigador de mercado.
TÉRMINOS DE EMPLEO Y SALARIO CIENTÍFICO DE DATOS
No hay ejemplos específicos de las condiciones de empleo como científico de datos porque puede trabajar para varios tipos de empresas, organizaciones y gobiernos en diferentes industrias. Un científico de datos empleado generalmente ganará un salario entre 3500 y 4500 brutos por mes, dependiendo de la edad, la educación y las responsabilidades adicionales.
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