octubre de 2020
El Big Data es el gran recurso del nuevo milenio y los científicos de datos, los genios encargados de analizarlo y monetizarlo. Su labor los ha convertido en los profesionales más cotizados del mundo.
Cada periodo de la historia produce nuevas profesiones y especialidades según sus necesidades. Y la era actual, enmarcada en avances como el Internet y las comunicaciones virtuales, exige profesionales capaces de analizar los más de 2,5 trillones de bytes de información digital. Generados diariamente a través de las redes sociales, las transacciones, las señales de GPS de los teléfonos celulares y las búsquedas en la web, entre muchas otras fuentes. Estos son conocidos como científicos de datos.El término fue acuñado en 2008 por D.J. Patil y Jeff Hammerbacher, líderes de las áreas encargadas de analizar la data de LinkedIn y Facebook, respectivamente, quienes lo usaron para describir su labor de una manera más precisa.
Con el tiempo, empresas como Amazon, Google, Apple y Airbnb, entre otras compañías cuyo negocio se encuentra en el mundo digital; empezaron a contratar profesionales capaces de interpretar la información generada por sus usuarios para convertirla en claras tendencias de consumo.
¿A qué hora compran los usuarios en Internet? ¿A través de qué dispositivos se adquieren ciertos bienes? ¿Qué prefieren? ¿En qué están interesados? ¿Cuál es el mejor momento para publicar una oferta o una promoción en la web? Estas y otras preguntas por el estilo fueron resolviéndose a través del análisis de conjuntos de datos tan gigantescos, que se deben medir en petabytes.
Para lograrlo, los llamados científicos de datos deben contar con una formación integral y un background educativo bastante amplio. No se trata de una sola carrera universitaria ni de una única especialización. En realidad, la ciencia de los datos es un campo interdisciplinario que mezcla conocimientos de las ingenierías de sistemas, la estadística, las matemáticas, la economía y hasta los negocios, con el objetivo de tomar unos cuantos millones de datos, encontrar patrones en ellos y traducirlos en excelentes estrategias de marketing y en mejores ganancias.
Uno de los profesionales de esta área más conocidos es George Roumeliotis, actual Data Science Manager de Arbnb y excabeza del equipo de análisis de datos de Walmart y de la compañía Intuit, en Silicon Valley. Su formación académica incluye un pregrado en Matemáticas Aplicadas de la Universidad de Sídney y un PhD en Astrof ísica de la Universidad de Alabama, lo que demuestra que un científico de datos puede provenir de muchas ramas de la ciencia desde que tenga un claro enfoque computacional.
Antes de autodenominarse científico de datos, Roumeliotis se desempeñaba como teórico y astrofísico computacional en la Universidad de Stanford. Desde allí tuvo la oportunidad de crear algoritmos en 3D para inferir en los campos magnéticos que producen bengalas solares.
Esta experiencia fue la base que luego le permitió dedicarse a la construcción de productos innovadores con base en datos que no solo atrapan a los clientes, sino que también significan ventajas competitivas para una empresa.
Además de manejar las últimas tecnologías —en especial aquellas que tienen que ver con aprendizaje automático (machine learning) e inteligencia artificial—, los científicos de datos deben saber comunicar sus hallazgos. De nada les sirve encontrar patrones que evidencien los hábitos de compra de los clientes, si estos no pueden ser convertidos en productos o estrategias comerciales que generen rentabilidad o una mejor calidad de vida para el ser humano.
Antes, los expertos en datos sabían interpretar una cantidad limitada de información y podían ponerla en orden sobre una tabla de Excel. Actualmente asumen el reto de ordenar y descifrar una cantidad enorme de información flotante que resguarda en su interior un valioso tesoro: la solución a muchos de los desafíos que enfrenta el mercado de hoy.
El científico de datos…
- Domina la programación y sabe escribir códigos.
- Tiene conocimientos en campos como la informática, las matemáticas, la estadística y los negocios.
- Domina las últimas tecnologías, en especial las herramientas de machine learning (aprendizaje automático).
- Posee una gran capacidad comunicativa.
- Sabe crear gráficas que organicen los datos y los conviertan en información útil para el mercado.
¿Dónde formarse?
Si bien la ciencia de datos no es una carrera en sí misma y se nutre de muchas disciplinas, existen posgrados y cursos que les permiten a quienes ya tienen los conocimientos básicos una mejor aproximación a dicho oficio. Estos son algunos de ellos:
- La caja de herramientas del científico de datos – Universidad John Hopkins
- The Analytics Edge – MIT (online)
- Programming for Everybody – Universidad de Michigan
- Developing Data Products – Universidad
- John Hopkins
- Máster de Ciencia de Datos– Barcelona Graduate School of Economics (presencial)
Categoría: Tendencias Herramientas
