Ciencia de Datos

Si te gustan las nuevas tecnologías y las matemáticas, y quieres entender el desarrollo de máquinas y algoritmos inteligentes, la Ciencia de Datos es la disciplina que buscas. 

Para trabajar en este campo que evoluciona rápidamente, necesitas estar preparado para estar constantemente aprendiendo y dispuesto a resolver problemas.

¿Por qué elegir la ciencia de datos como carrera?

Hoy en día tenemos la capacidad de producir y almacenar enormes cantidades de datos de distintas fuentes; fotografías, reportes de ventas, números, imágenes, vídeo, texto, etc y, así aplicarlos en áreas como la seguridad , la medicina, la salud,  el bienestar, las relaciones sociales, la política, el medio ambiente, la economía y la empresa.

Muchas empresas hoy en día no piden a sus candidatos requisitos basados en un título universitario. En su lugar, están buscando experiencia práctica. Los títulos ya no son tan relevantes en la industria, actualmente podemos aprender mucho sin ir a la universidad. Tenemos una educación más práctica que va desde cursos masivos hasta los Bootcamps que pueden darte las habilidades técnicas requeridas para hacer una carrera en Datos.

Para aquellos que quieren seguir una educación tradicional, un título universitario (grado o licenciatura) es también muy recomendable, al final del texto se encuentra un resumen sobre el Grado en Ciencias de Datos. Puedes aprender muchas cosas teóricas e importantes, pero ten en cuenta que también tienes que desarrollar tus habilidades técnicas.

¿Por qué es importante la ética en la ciencia de los datos?

El hecho de poder acceder a los datos y recolectarlos no significa que sea ético utilizarlos. Los científicos de datos pueden trabajar con datos muy sensibles y es crucial entender cuáles son los derechos. 

Campo laboral en la ciencia de datos

Los salarios en los puestos relacionados con la ciencia de datos variarán según el tipo de trabajo, los años de experiencia y el país en el que se viva.

Mientras los datos crecen, el campo de la ciencia de los datos también crece, por lo que aparecen más roles para los expertos en datos. Los tipos de roles variarán según la empresa. Los diferentes roles en este campo han cambiado muchas veces a lo largo de los años, desde estadístico aplicado a la minería de datos, científico de datos, ingeniero de aprendizaje automático, especialista en inteligencia artificial, arquitecto de datos, etc.

La Ciencia de Datos en inglés Data Science es la captura de conocimiento a partir de grandes volúmenes de información estructurada o no estructurada. Es el proceso que sigue a la “Minería de Datos” (que es la recolección y ordenación de los datos).

Salidas profesionales

Este profesional puede trabajar en una gran variedad de empresas e instituciones dedicadas a: la biotecnología, la genómica, el comercio electrónico, la automoción, las finanzas, la realidad virtual, la medicina, el deporte, la energía, el transporte, la domótica, etc.

Analista de Datos: responsable de recolectar, procesar y analizar datos para extraer información útil de ellos. El puesto de analista es en general el punto de partida después de terminar los estudios. Después de unos años inmerso en los datos, puedes crecer en una posición de director o gerente.

El rol del científico de datos puede ser el de trabajar con modelos de datos, asegurar la calidad de los datos, construir modelos analíticos y colaborar con los equipos de negocio de la empresa. Si entiendes cómo funciona el negocio sabes dónde puedes hacer ese cambio y aportar valor con los datos.

Arquitecto de Datos: responsable del diseño, creación y optimización de los sistemas de gestión de datos que integran las fuentes de datos de una compañía.

Ingeniero de Datos: Construyen la infraestructura software necesaria para hacer posible el análisis de datos en sistemas de gran escala. Trabajan con las tecnologías Big Data de última generación para escalar soluciones y crear productos. El ingeniero de datos se centra en la arquitectura de datos. La arquitectura de datos diseña cómo los datos deben ser guardados en los diferentes sistemas, cómo debe ser la estructura, y cómo los datos deben ser vinculados entre sí. 

Analista de negocios: analista de datos con conocimiento especializado en el dominio de negocio de una compañía. Su propósito es contribuir en la mejora de los productos y servicios y mejorar el impacto de pérdidas y ganancias.  Los analistas de negocios hacen análisis básicos de los datos, buscando tendencias.

El estratega de datos se centra en los negocios, determinando cuál debe ser la estrategia de Datos en la empresa. 

Consultor de datos: Trabaja como autónomo y está indicado para los profesionales más experimentados.

Otros roles: investigador y docente en la Universidad, Jefe de proyecto, Emprendedor de negocios, Analista de proyectos de I+D.

¿Cómo conseguir el primer trabajo?

Las prácticas son una buena manera de empezar porque aprenderás mucho y son muy prácticas. En cuanto a los empleadores, las empresas más grandes y las consultoras suelen estar más abiertas a invertir en nuevos talentos y ayudarles a desarrollar su carrera.

Es difícil conseguir el primer trabajo, pero una vez que ingresas al mercado laboral, muchas puertas comenzarán a abrirse para ti. Además, cuanto antes empieces a construir una red profesional en el campo, antes encontrarás oportunidades. 

Desafíos al solicitar un trabajo

Un científico de datos trabaja con distintas formas de recopilar datos desde datos públicos (por ejemplo, datos meteorológicos), datos de sistemas estandarizados hasta generar su propio conjunto de datos.

Los datos suelen estar desordenados cuando no provienen de sistemas estandarizados por tanto prepárese para pasar el 80% del tiempo trabajando en la limpieza e integración de los datos.

El mercado de trabajo quiere experiencia práctica (proyectos) y no sólo teórica. Por lo tanto, es importante tener experiencia de programación demostrable/conocimiento de herramientas de código abierto.

Como profesional podrás trabajar en…

• Empresas industriales de todo tipo, fabricación, energía o equipamiento.
• El análisis de datos en la gestión de la organización.
• El departamento de marketing para la predicción de la demanda/oferta de los productos. 
• En empresas de publicidad y marketing.
• En la gestión de la cadena de producción, optimizando los procesos logísticos mediante sistemas inteligentes.
• En el procesado de señales de audio/vídeo.
• En el desarrollo de algoritmos.
• En el departamentos de investigación.
• En la gestión y desarrollo de proyectos de inteligencia artificial. 
• En el departamento I+D en inteligencia artificial.
• En consultoría en inteligencia artificial.
• En ciberseguridad.

Entorno profesional 

Los científicos e ingenieros de datos, podrán ejercer su profesión en ámbitos tan variados como la salud, la fabricación o la comercialización de productos, así como optar por ser un profesional independiente o dentro del I+D+i en empresas, Centros Tecnológicos, etc.
 
Lenguajes de programación y herramientas utilizadas en el sector 

A lo largo de los años, diferentes lenguajes de programación se convirtieron en los más populares. Actualmente, el lenguaje de programación más popular es Python, y se utilizan herramientas para visualizar datos y hacer cuadros de mando. Un analista puede utiliza herramientas para la visualización de datos y para crear cuadros de mando más interactivos, como PowerBI, Tableau, Python Dash y R shiny.  Python es el lenguaje de programación más popular ahora, R es popular para la investigación médica mientras que algunas grandes empresas, especialmente bancos, prefieren usar Matlab.  El SQL es muy común. Hadoop y Spark son populares para el almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de datos. Para el desarrollo web, es utilizado Docker (una aplicación para desarrolladores), Django (un marco web de alto nivel de python), Laravel (una herramienta de desarrollo de software a medida), VueJS (también una gran herramienta para la construcción de sitios web). Swift es un lenguaje de programación desarrollado por Apple y también es completamente de código abierto. 

¿Cómo es el trabajo diario?

Si bien es un campo amplio y puede variar de una empresa a otra, muchas veces, crear un simple análisis de datos y algunas visualizaciones de datos y en otros casos, la ciencia de los datos puede implicar modelos matemáticos y de aprendizaje de máquinas complejas.

Del lado de la empresa, cualquier proyecto que involucre  los datos comenzará con la comprensión de la empresa, hablando con el propietario del problema. Luego el análisis y los modelos para investigar el problema, y finalmente, presentarán su solución y las formas de resolverlo.
 
¿Cuáles son los requisitos para entrar en el campo de la ciencia de los datos?

Una excelente base en matemáticas y la estadística que son la base de la ciencia de los datos. Además, como científico de datos debes entender el negocio y habilidades sociales.

¿Cómo elegir un programa y un instituto?

Para hacer una elección correcta de un programa, lo más adecuado es empezar por elegir el programa en lugar del instituto. 

Muchos cursos se centran en el conjunto de herramientas de análisis y Python que es el lenguaje de programación más común. Aunque son importantes y tienes que aprenderlos, ten en cuenta que las herramientas pueden cambiar y no usarás Python más adelante,.

Un programa que integre Habilidades sociales

Las habilidades sociales son importantes porque necesitas ser capaz de comunicarte con tus colegas así como explicar tus hallazgos y ser capaz de inspirar a tus colegas a trabajar con datos.

Si quieres ser un científico de datos, en el sentido de que quieres construir modelos predictivos, entonces podrías buscar un título que tenga matemáticas y estadísticas muy rigurosas. Por otra parte si quiere trabajar más en la gestión de datos o en la ingeniería de datos en este caso, una formación centrada más en la informática y en herramientas específicas.
 
Elegir un instituto

La ubicación es una buena cosa para comprobar antes de elegir un instituto. Es mejor estudiar en la misma región en la que quieres trabajar ya que allí empezarás a construir conexiones. Además, muchas universidades tienen programas de tutoría que pueden ayudarte a conectar con la gente de la industria.
 
Un programa concentrado y práctico, de seis a nueve semanas donde cubren las herramientas utilizadas en el mercado y se trabaja desde la práctica con proyectos de negocios reales a los candidatos. Además, ayudan con las habilidades sociales, de presentación y de asesoramiento. Al final del programa, también les ayudan a encontrar trabajo.

Grado o Licenciatura en Ciencia de datos

El Grado en Ciencia de Datos proporciona una formación completa para procesar grandes volúmenes de datos (números, imágenes, vídeo, texto, etc.), así como también para aplicarlos en áreas como la sanidad, las relaciones sociales, la política, el medio ambiente, la economía y la empresa.

Perfil de ingreso

En general se busca una persona observadora, analítica, creativa, imaginativa, abierta al cambio, emprendedora, con capacidad para trabajar en equipo y con profundo Interés en las matemáticas, la estadística, la ingeniería y el procesamiento de datos.

Son valoradas las actitudes personales de iniciativa, trabajo en equipo, organización personal del trabajo, capacidad de abstracción, pensamiento crítico y responsabilidad e interés por la aplicación práctica de los conocimientos para la resolución de problemas reales así como un alto nivel de competencia en habilidades directivas y gestión tecnológica.

Capacidades

Buena base científica y matemática, capacidad de razonamiento lógico, habilidad para trabajar con modelos abstractos, buena capacidad de observación, atención y concentración.

Los programas de grado más completos proporcionan una sólida base de conocimientos en el ámbito de las matemáticas, la estadística, la informática, la inteligencia artificial, el derecho, la salud y el negocio, los cuales permiten dar respuesta a la demanda creciente de la sociedad para tomar decisiones basadas en la información que nos proporcionan los datos.

Algunas materias que puedes encontrar en un programa grado o licenciatura:

Cálculo, Lógica y matemática discreta, Algoritmia y programación , Probabilidad y estadística , Álgebra y cálculo avanzado, Bases de datos, Señales y sistemas, Teoría de la información, Optimización matemática, Análisis de datos, Aprendizaje automático,  Visualización de la información, Búsqueda y análisis de información, Procesado de imagen y visión artificial, Análisis matemática, Bases de datos, algoritmos, Probabilidad y simulación, Tratamiento de los datos, Aspectos legales sobre datos, Infraestructura de almacenamiento de datos,  Modelos lineales, Procesado de imágenes, Visualización de datos, Estadística para datos ómicos, Economía y ciencia de datos, Análisis espacial y geográfico, Análisis y procesamiento de audio y voz, Aprendizaje profundo.

La Licenciatura o grado en Ciencia de Datos genera profesionales capaces de crear conocimiento extraído a partir de los datos y proporciona los conocimientos necesarios para el desarrollo profesional como analista de datos, especialista en big data, experto en inteligencia artificial, consultor de negocio, arquitecto de datos y, en general, de todas aquellas ocupaciones que requieren de un sólido conocimiento de los datos.

Los profesionales son capaces de diseñar la obtención de los datos de cualquier entorno (industrial, sociológico, económico, político, empresarial, etc.), y pueden procesar, analizar y combinar datos provenientes de distintas fuentes, para extraer el conocimiento y comunicar de manera efectiva cómo gestionar la toma de decisiones estratégicas.

Las personas graduadas en ciencia de datos estarán capacitadas para dirigir proyectos de análisis de riesgos, la anticipación de posibles epidemias, el análisis de la resistencia frente a medicamentos, la gestión de clientes, el diseño de nuevos productos,

Combina el estudio de materias fundamentales como las matemáticas o la informática, con las nuevas herramientas provenientes de las tecnologías digitales de la información y la comunicación, incluyendo la estadística, la inteligencia artificial o el aprendizaje automático.

¿Por qué elegir Ciencia de Datos?

Porque es una carrera con proyección de futuro. En un mundo que genera cada vez más datos y tiene más dispositivos conectados, es necesario formar especialistas en el análisis inteligente de todo tipo de información.

Los profesionales son muy solicitados, especialmente en sectores estratégicos como salud, banca, comercio, sector público, industria y comunicación. 

Todos los sectores socio-económicos requieren expertos que analicen los datos de sus entornos, desde sectores industriales a banca o administración. 

En el sector de la industria y financiero: casi todos los agentes económicos requieren de algoritmos inteligentes que mejoren sus procesos productivos, su comprensión del mercado o que, directamente, les permitan construir productos innovadores como el coche autónomo, los aerogeneradores o modelos predictivos de riesgo o inversión, etc.

Además porque permite mejorar la competitividad de empresas y administraciones mediante la incorporación estratégica de tecnologías de ciencia de datos e inteligencia artificial y dominar las tecnologías y tendencias tecnológicas en el ámbito del tratamiento de la información y la automatización de tareas.