Data Scientist el perfil más deseado por las empresas

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En los últimos años, y ante el crecimiento imparable del volumen de datos existente en el mundo (tanto información estructurada como no estructurada), las compañías están comenzando a implantar estrategias para aprovechar todo ese conocimiento en forma de valor para sus negocios. Pero para lograr este objetivo,son necesarios profesionales cualificados que puedan aglutinar toda esta información y convertirla en valor fácil de comprender y utilizar por parte de la empresa y la sociedad. Son los conocidos como científicos de datos, los cuales deben aunar cualidades de muchas -y muy diversas- áreas; lo que los convierte en sujetos muy complicados de encontrar y, por ende, muy valiosos.

“Nuestros cerebros son supercomputadoras capaces de procesar quintillones de fotones que llegan a nuestros ojos cada segundo y convertir esa radiación electromagnética en información útil a una velocidad que en muchos aspectos supera a los centros de cálculo más poderosos”, explica Juan Cañada, director del Programa Experto en Big Data de U-Tad, a TICbeat. “Si conocemos los paradigmas sobre los que se sustenta la visualización de datos nos será posible aprovechar este inmenso potencial para gestionar mejor la ingente cantidad de datos que se generan hoy en día”.

“Mucha gente sabe que en su arsenal debe disponer de cosas como conocimientos en Machine Learning, Hadoop/Spark, R, Python o Scala pero hay mucho más”, añade Cañada. Y es que, un ‘Data Scientist’ también se interesa por el contexto de los datos que estudia, ya sea político, económico, científico o de cualquier otra índole; ya que necesita entender el ecosistema donde esos datos se han generado para ser capaz de obtener mejores insights.

En medio de todas estas disciplinas se encuentra, además, la visualización de datos como puente entre la máquina y la mente, como herramienta que nos permite sacar lo mejor de ambos mundos“Muchas veces pasa desapercibido la salida al trabajo del científico de datos. Tan importante es el quién como en este caso el cómo: la visualización de información es tan antigua como la humanidad”, aporta el experto de U-Tad.

En ese sentido, las antiguas pinturas de Altamira o Lascaux no cumplían una función meramente estética o religiosa sino que también transmitían conocimiento de rituales y artes de caza. La cartografía, los símbolos matemáticos, o incluso la propia escritura son sistemas que el hombre ha creado para almacenar información y posteriormente visualizarla para recuperarla e interpretarla.

La visualización de información no sólo es antigua sino omnipresente. Cañada explica que “cuando conducimos y vemos una señal de prohibido el paso o cuando seguimos las indicaciones de una salida de emergencia estamos interpretando información visual en tiempo real y actuando en consecuencia. Procesamos la información que vemos y la utilizamos para tomar decisiones críticas”.

Por ello, el científico de datos perfecto debe dominar, además de las materias mencionadas, múltiples herramientas y conocimientos puesto que esta disciplina se utiliza masivamente en infinitas áreas, desde ciencias puras hasta el desarrollo de negocio pasando por  política, medicina, arquitectura, marketing o educación. En todos estos campos a diario se generan incontables cantidades de visualizaciones que se utilizan para elaborar estrategias, extraer conclusiones, relacionar causas y efectos, monitorizar cambios, etc.

El propósito no es ser bonitas ni utilizar colores y fuentes agradables sino codificar los datos de la mejor forma posible para que nuestro cerebro los procese con el mínimo esfuerzo al igual que hacemos con las señales de tráfico.

Lo mismo con la recolección de datos: no se trata de obtener un gran volumen, sino de obtener los que necesito. Con las visualizaciones de datos adecuadas quizás los ingenieros de la NASA habrían tomado decisiones que hubieran evitado el accidente del transbordador Challenger. Así lo sugieren los trabajos de Edward Tufte, al igual que los mapas de John Snow en el siglo XIX que permitieron detectar el origen de un brote de cólera en Londres y salvó miles de vidas.

Juan Cañada añade que “seguro que hay incontables casos de marinos que llegaron a su destino gracias al buen trabajo de desconocidos cartógrafos o desgraciadas situaciones donde ocurrió lo contrario”. Ejemplos como estos se estudian en cualquier curso de visualización de datos y dan una idea de la importancia de este campo pero no es necesario mirar hacia escenarios tan extremos.

TicBeat (03/09/2016)

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