Un científico de datos extrae información valiosa de datos complejos. Crea modelos, realiza experimentos y responde preguntas que van más allá de una simple consulta. ¿Este cliente se dará de baja? ¿Qué precio maximiza los ingresos? ¿Qué pacientes corren riesgo de reingreso? El trabajo combina estadística, programación y conocimiento del sector. Los mejores científicos de datos comprenden tanto el negocio como las matemáticas.

El rol ha evolucionado. Los primeros científicos de datos se encargaban de todo: limpieza de datos, modelado, implementación. Los equipos modernos suelen dividir el trabajo. Los ingenieros de datos gestionan los flujos de trabajo. Los ingenieros de aprendizaje automático implementan los modelos. Los científicos de datos se centran en el análisis y la experimentación. Las herramientas son Python y R, con bibliotecas como pandas, scikit-learn y TensorFlow. SQL sigue siendo esencial. Las habilidades de comunicación son tan importantes como las técnicas. Un modelo que nadie entiende o en el que nadie confía no se utilizará. Los científicos de datos deben explicar sus hallazgos a los ejecutivos, gerentes de producto e ingenieros. Deben ser honestos sobre la incertidumbre. Una predicción con un 70 % de confianza no es una garantía. La parte más difícil no es construir el modelo, sino lograr que la organización actúe en función de lo que dice el modelo. Eso requiere confianza, y la confianza requiere una comunicación clara.

Habilidades de científico de datos

• Estadística: pruebas de hipótesis, regresión, probabilidad
• Programación: Python, R, SQL
• Aprendizaje automático: selección, entrenamiento y evaluación de modelos.
• Conocimiento del dominio: comprender el problema empresarial.
• Comunicación: explicar los resultados con claridad.

Un científico de datos es en parte analista, en parte ingeniero y en parte traductor. El título es amplio porque el trabajo es amplio.