Cualquier acción digital (como tocar, deslizar, iniciar sesión, comprar o buscar) genera datos de gran valor para las organizaciones que desean comprender mejor a sus compradores y su negocio. Sin embargo, esos datos también se acumulan rápidamente y, en poco tiempo, las empresas pueden encontrarse con terabytes de información que no pueden exprimir al máximo. Aunque saben que albergan la respuestas a las peguntas sobre el comportamiento de los clientes, el rendimiento de los productos, los riesgos, las oportunidades de crecimiento y la eficiencia operativa, todos esos datos son poco más que ruido si no se cuenta con los conocimientos necesarios.
Para convertir ese ruido en algo significativo, se necesita a alguien que sepa hacer algo más que realizar consultas o generar informes. Esa persona debe tener profundos conocimientos sobre cómo hacer las preguntas correctas, probar las ideas y crear modelos que revelen el verdadero significado de los números. Los científicos de datos satisfacen esta necesidad, ya que proporcionan las habilidades analíticas y el contexto empresarial necesarios para convertir los datos complejos en información estratégica.
Estas son algunas de las principales responsabilidades que los científicos de datos gestionan en su trabajo diario:
- Recopilación y limpieza de datos
Los científicos de datos deben recopilar e integrar información de diversas fuentes, y garantizar que sea precisa, coherente y utilizable. A menudo, para ello deben manejar datos incompletos, no estructurados o incoherentes y aplicar pasos de preprocesamiento para eliminar los errores y garantizar un formato estandarizado en conjuntos de datos completos. - Análisis de datos
Los científicos de datos examinan conjuntos de datos para identificar tendencias, valores atípicos y patrones. A menudo, esto incluye el análisis exploratorio de datos (EDA), pruebas estadísticas y limpieza de datos para preparar la información para una evaluación más profunda. - Creación de algoritmos
Estos profesionales diseñan e implementan algoritmos para procesar datos y extraer información pertinente de forma eficaz. Pueden ser desde reglas de clasificación básicas hasta modelos más avanzados de aprendizaje automático (ML), según la complejidad del problema que se esté abordando. - Desarrollo de modelos predictivos
Los científicos de datos usan datos históricos para crear modelos que pronostican resultados o simulan escenarios. Esos modelos ayudan a las organizaciones a anticiparse a las acciones de los clientes, detectar fraudes, hacer predicciones precisas del mercado u optimizar las operaciones de negocio de algún otro modo. - Comunicación de información a las partes interesadas
El análisis es solo una cara de la moneda: los científicos de datos eficaces también deben poder explicar sus conclusiones a través de visualizaciones, paneles de información e informes. Sus grandes habilidades de comunicación permiten traducir los resultados técnicos en recomendaciones claras y prácticas, tanto para el público técnico como para el que no lo es.
En las empresas modernas, los datos son algo tan común como la electricidad, ya que fluyen constantemente y son esenciales para las operaciones de todos los sectores. Y a medida que los datos siguen dando forma a casi todos los aspectos del comercio, cada vez hay más demanda de profesionales que puedan extraer información de ellos. Organizaciones de todo el mundo recurren a científicos de datos para sacar más partido a los datos. Aunque no se trata de una lista exhaustiva, a continuación se muestran varios sectores donde los científicos de datos tienen un papel activo:
- Tecnología de la información
Las empresas de TI suelen liderar la contratación de científicos de datos, que las ayudan a mejorar el rendimiento del software, potenciar las características de IA, personalizar las experiencias de los usuarios y descubrir patrones de uso para fundamentar el desarrollo de productos y guiar la planificación de la hoja de ruta. - Finanzas
En las instituciones financieras, los científicos de datos dan soporte a los sistemas de detección de fraudes y desarrollan modelos de puntuación crediticia. También ayudan a las empresas de inversión a mejorar las estrategias de previsión mediante el análisis de los datos del mercado y la evaluación del riesgo en tiempo real. - Atención sanitaria
En la atención sanitaria, los científicos de datos trabajan con los registros de los pacientes, los resultados de los tratamientos y las métricas operacionales para mejorar la prestación del servicio. Su trabajo también respalda a los análisis predictivos para facilitar la detección temprana de afecciones médicas. - Investigación
En la investigación académica y científica, los científicos de datos desempeñan un papel muy importante a la hora de gestionar e interpretar grandes conjuntos de datos. En todo, desde la realización de ensayos clínicos hasta el análisis del comportamiento social, los investigadores dependen de los expertos en datos para descubrir pruebas que apoyen o refuten las hipótesis. - Ciencias de la vida
En las empresas farmacéuticas y biotecnológicas, los científicos de datos analizan los datos y las respuestas de los pacientes durante las pruebas de fármacos. Sus hallazgos ayudan a acelerar el desarrollo de los medicamentos y respaldan la creación de tratamientos dirigidos basados en los perfiles de cada paciente. - Seguros
En el sector de los seguros, los científicos de datos son fundamentales para mejorar el precio de las pólizas y la evaluación del riesgo. Su trabajo también ayuda a detectar las reclamaciones sospechosas. - Comercio minorista
Los científicos de datos desempeñan un papel fundamental en el sector minorista, donde trabajan para comprender mejor a los clientes tanto en los canales físicos como virtuales. El análisis de las tendencias de ventas y el rastreo del movimiento del inventario permiten a las empresas tomar decisiones más inteligentes sobre promociones, precios, niveles de existencias y mucho más. - Telecomunicaciones
Las empresas de telecomunicaciones recurren a científicos de datos para supervisar los patrones de uso de las llamadas y los datos, con el fin de identificar rápidamente los problemas de la red y a reducir la pérdida de clientes. Los datos también son muy importantes para guiar las actualizaciones de los servicios y optimizar las inversiones en infraestructura. - Administración pública
En el sector público, los científicos de datos contribuyen a todo, desde la planificación presupuestaria hasta la detección de fraudes. Ayudan con proyectos de datos a gran escala relacionados con la salud pública, la seguridad nacional y el transporte para que los organismos puedan asignar los recursos de forma más eficaz.
El análisis es una parte importante del trabajo de un científico de datos, por lo que no es de extrañar que los roles de científico de datos y analista de datos tiendan a agruparse. Sin embargo, aunque estos términos a veces se utilizan indistintamente, los científicos de datos y los analistas de datos desempeñan funciones distintas:
Los científicos de datos suelen encargarse de resolver problemas abiertos mediante una combinación de programación, modelado estadístico y aprendizaje automático. Diseñan experimentos, crean modelos predictivos y desarrollan algoritmos personalizados para extraer información de datos complejos (a menudo no estructurados). Por lo general, lo primero que hacen es identificar las preguntas que se deben formular para abordar necesidades específicas. A continuación, determinan cómo se pueden utilizar los datos para responder a dichas preguntas.
Los analistas de datos se centran más en examinar los conjuntos de datos actuales para descubrir tendencias, generar informes y responder a preguntas de negocio predefinidas. Trabajan principalmente con datos estructurados y utilizan la consulta, la agregación y la visualización de datos para respaldar las decisiones operativas y estratégicas. Aunque sus análisis son fundamentales para obtener información operativa, no suelen desarrollar modelos ni implementar soluciones de aprendizaje automático más avanzadas.
En términos sencillos, los analistas de datos explican lo que ha ocurrido, mientras que los científicos de datos utilizan los datos para predecir lo que podría suceder a continuación y por qué.
Los científicos de datos combinan varias disciplinas para convertir los datos sin procesar en información estratégica. Esto significa que, para ser eficaces, además de conocimientos técnicos, necesitan competencias de comunicación, resolución de problemas y alineación empresarial. Esta combinación de habilidades duras y blandas es lo que les permite analizar la información y asegurarse de que sea fácil de usar en el contexto empresarial.
Las habilidades técnicas (o duras) se refieren a las habilidades prácticas necesarias para recopilar, procesar, analizar y modelar los datos. Son fundamentales para el flujo de trabajo de los científicos de datos y, a menudo, son lo que priorizan los responsables de contratación cuando evalúan a los candidatos. Entre las habilidades duras se incluyen:
- Programación
La mayoría de los científicos de datos son competentes en varios lenguajes de programación (como Python, R o SQL). Esto les permite trabajar en el backend de las aplicaciones para desarrollar modelos y automatizar tareas en varias etapas del flujo de datos. - Análisis estadístico
Comprender los conceptos estadísticos permite a los científicos de datos probar las suposiciones y validar los resultados. Estas habilidades ayudan a garantizar que los modelos se basen en patrones de datos sólidos, en lugar de en coincidencias o sesgos. - Aprendizaje automático
Los científicos de datos suelen desarrollar herramientas predictivas que aprenden de los datos históricos. Saber cómo deben aplicar métodos de aprendizaje supervisados y no supervisados les permite desarrollar soluciones que se adaptan con el tiempo y ofrecen resultados más precisos. - Visualización de datos
La capacidad de presentar los datos visualmente es esencial para que el conocimiento sea accesible. Los gráficos y paneles de información claros ayudan a las partes interesadas no técnicas a comprender lo que muestran los datos y su importancia. - Gestión de datos
Antes de comenzar cualquier análisis, hay que limpiar, formatear y organizar los datos. Los científicos de datos dedican un tiempo considerable a garantizar que los conjuntos de datos estén completos y listos para usar. - Herramientas de Big Data
En los entornos con un gran volumen o movimiento de datos, las herramientas tradicionales pueden quedarse cortas. Plataformas como Hadoop y Apache Spark admiten el procesamiento a gran escala y suelen utilizarse para trabajar con conjuntos de datos masivos.
Las habilidades blandas son las que ayudan a los científicos de datos a trabajar de forma eficaz con las personas y dentro de los contextos empresariales. Estas habilidades ayudan a garantizar que el trabajo técnico que realizan tenga un impacto real en toda la organización.
- Visión empresarial
Comprender los objetivos de la empresa y los desafíos operativos ayuda a los científicos de datos a centrar su trabajo en las oportunidades de gran valor. Este contexto es necesario para definir preguntas significativas y medir el impacto del conocimiento que aportan. - Comunicación
Explicar los resultados en un lenguaje sencillo ayuda a generar confianza y aceptación entre los miembros del equipo que no son técnicos. Los científicos de datos deben presentar resultados complejos de una forma que respalde la toma de decisiones. - Pensamiento crítico
Un buen científico de datos evalúa sus propias suposiciones y hace preguntas reflexivas sobre los datos. Esta mentalidad ayuda a evitar conclusiones engañosas y a extraer información más exhaustiva. - Curiosidad
Un fuerte deseo de explorar los datos a menudo conduce a descubrimientos que otros podrían pasar por alto. La curiosidad fomenta la experimentación y la búsqueda de hallazgos adicionales o inesperados. - Colaboración
La mayoría de los proyectos requieren la participación de equipos multifuncionales. Los científicos de datos deben trabajar bien con ingenieros, líderes empresariales y otras partes interesadas para garantizar que su trabajo respalde objetivos más amplios. - Capacidad de adaptación
Las tecnologías cambian rápidamente y las prioridades pueden variar en función de las necesidades empresariales. Los científicos de datos deben sentirse cómodos aprendiendo nuevas herramientas y adaptando la estrategia según sea necesario.
El camino que conduce a una carrera en ciencia de datos no es el mismo para todo el mundo: algunas personas acceden al campo a través de programas académicos tradicionales, mientras que otras desarrollan sus habilidades con métodos alternativos o adquieren experiencia mientras trabajan en campos adyacentes. Independientemente del itinerario, lo más importante es la capacidad de trabajar con datos de forma eficaz y de mostrar a la empresa que pueden poner en práctica esas habilidades en situaciones reales.
Muchos científicos de datos tienen un título formal en un campo técnico o cuantitativo. Una licenciatura en informática, estadística, matemáticas o ciencias de la información proporciona una base sólida. Estos programas suelen cubrir conceptos básicos como estructuras de datos, probabilidad, álgebra lineal y análisis estadístico, junto con experiencia esencial en programación.
Un máster en ciencia de datos, análisis o un campo estrechamente relacionado permite a los profesionales profundizar en sus conocimientos sobre el aprendizaje automático, los sistemas de Big Data y el modelado avanzado. Aunque no es necesario para cada puesto, un título de posgrado puede ser útil para los candidatos que buscan especializarse u ocupar puestos de nivel sénior.
Los títulos tradicionales no son la única forma de acceder al campo. Los seminarios intensivos, los cursos en línea y los programas de certificación profesional pueden ofrecer una formación dirigida y práctica. Con frecuencia, estos programas están estructurados para desarrollar habilidades específicas para el trabajo, y normalmente están más orientados y son más rápidos que la educación tradicional.
Muchas de estas rutas alternativas también incluyen proyectos prácticos que simulan retos empresariales reales. Esto puede ser especialmente valioso para quienes cambian de carrera o quieren adquirir experiencia relevante rápidamente. Algunas personas usan estos programas para complementar los títulos que ya tienen.
En la ciencia de datos, las empresas buscan algo más que títulos o un buen currículum: quieren ver cómo piensas y qué puedes crear. Una buena cartera te da la oportunidad de mostrar cómo solucionas los problemas y tus habilidades técnicas a través de proyectos completados.
Las carteras pueden incluir proyectos personales, casos de éxito o desafíos donde hayas usado habilidades de ciencia de datos. Alojar tu trabajo en plataformas como GitHub permite que otros usuarios vean tu código y los resultados de tus análisis. Generalmente, las buenas carteras proporcionan documentación, visualizaciones y contexto claros sobre el problema que se quiere resolver.
Conseguir un puesto en el campo de la ciencia de datos normalmente implica un proceso de entrevistas en varias fases que incluye evaluaciones técnicas y conductuales. Se puede pedir a los candidatos que resuelvan problemas de programación, que expliquen conceptos estadísticos o que interpreten los datos de un conjunto de datos proporcionado. Muchas empresas también evaluarán lo bien que se comunica el razonamiento, especialmente al hablar sobre las limitaciones o concesiones del enfoque utilizado.
Practicar los desafíos comunes de la codificación y revisar los conceptos fundamentales de la estadística y el aprendizaje automático es una buena forma de prepararse. Algunas empresas también pueden incluir tareas para hacer en casa o sesiones de resolución de problemas en directo. Preparar ejemplos de proyectos anteriores (y poder explicar el papel desempeñado y el razonamiento utilizado) es una buena forma de destacar.
El trabajo de un científico de datos está directamente relacionado con las herramientas que utiliza: cada paso del proceso, desde la recopilación y gestión de datos sin procesar hasta el desarrollo de modelos predictivos y la comunicación de resultados, depende de tecnologías fiables. A continuación, se muestran algunas de las tecnologías más importantes que utilizan los científicos de datos en el trabajo:
La programación es fundamental para el flujo de trabajo de la ciencia de datos, y los diferentes lenguajes de programación se adaptan a distintas tareas.
- Python
Python, muy usado en el campo por su legibilidad y amplio ecosistema, admite el análisis de datos, el aprendizaje automático y la automatización a través de bibliotecas como pandas, NumPy, scikit-learn y TensorFlow. - R
R es la opción predilecta en muchos entornos académicos y de investigación, ya que destaca en el análisis estadístico y la visualización de datos. - SQL
SQL es esencial para recuperar y gestionar datos estructurados de bases de datos relacionales. Es una habilidad fundamental para acceder a los datos de producción y prepararlos para el análisis. - SAS
Muy común en sistemas heredados, SAS sigue usándose mucho en los sectores de la salud y las finanzas. SAS se valora por su fiabilidad y soporte para el modelado estadístico a gran escala. - Scala y Java
Estos lenguajes suelen ser más eficaces en entornos de Big Data, especialmente cuando se trabaja con plataformas como Apache Spark para el procesamiento de datos distribuidos.
Los científicos de datos confían en las visualizaciones para lograr resultados comprensibles y que permitan actuar. Las imágenes bien diseñadas pueden revelar patrones, aclarar tendencias y proporcionar un contexto que los números brutos no dan.
Entre las herramientas comunes para crear visualizaciones de datos se incluyen las siguientes:
- IA generativa (GenAI)
- Tableau
- Power BI
- Plotly
- Matplotlib
- Seaborn
- ggplot2
Gracias a los avances recientes, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) están asumiendo un papel más central en la ciencia de datos. Los marcos de trabajo y bibliotecas que admiten estas capacidades ayudan a los científicos de datos a desarrollar, entrenar e implementar modelos de una manera más precisa y eficiente.
Para destacar como científico de datos, aprende el método de análisis de datos con cursos avanzados de IA y familiarízate con los siguientes marcos de trabajo:
- Scikit-learn
- TensorFlow
- PyTorch
- XGBoost
- LightGBM
- Keras
A pesar de la potencia de las herramientas disponibles, el trabajo de la ciencia de datos rara vez es sencillo. Muchos de los obstáculos a los que se enfrentan los científicos de datos no son técnicos, sino logísticos, estratégicos o de naturaleza comunicativa. Para resolverlos, se necesita una combinación de habilidades técnicas y conocimientos empresariales. A continuación, se muestran dos de los obstáculos más comunes con los que se topan los científicos de datos.
Aunque los datos limpios son esenciales para obtener resultados fiables, en la práctica, suelen ser incoherentes o incompletos. Incluso pequeños errores como la falta de valores o la duplicación de entradas pueden distorsionar el análisis y reducir la fiabilidad de un modelo.
Para abordar estos problemas, los científicos de datos utilizan métodos de preprocesamiento para identificar y corregir los problemas antes de que comience el modelado. Herramientas como pandas en Python o tidyr en R ayudan a automatizar estos pasos. Estandarizar las reglas de validación de datos en el punto de entrada también puede evitar que los problemas se agraven con el tiempo. En muchas organizaciones, este trabajo implica la coordinación con ingenieros de datos o propietarios de sistemas para alinear la forma en que se recopila y mantiene la información.
Incluso el mejor análisis puede no tener ninguna repercusión si los hallazgos no se comunican claramente. A menudo, los científicos de datos tienen que explicar modelos técnicos y resultados estadísticos a partes interesadas no técnicas, es decir, a personas que quizás no entiendan, o necesiten entender, las matemáticas subyacentes.
Para que la información sea útil para el público al que va dirigida, el mensaje debe ser claro y conciso. Las ayudas visuales y los resúmenes en lenguaje sencillo ayudan a los responsables de la toma de decisiones a comprender la importancia de los hallazgos. Cuando los científicos de datos se centran en las implicaciones de sus hallazgos, en lugar de en la metodología empleada, su trabajo es más fácil de aplicar y tiene más probabilidades de influir en la estrategia.
Los científicos de datos siguen estando entre los profesionales más buscados del panorama empresarial actual. Y a medida que las organizaciones adoptan más y más soluciones basadas en IA, cada vez es más necesario contar con personas cualificadas que puedan interpretar los datos, desarrollar modelos y traducir la información en acciones. Para satisfacer esa necesidad, los aspirantes a científicos de datos deben seguir el ritmo de las nuevas tecnologías y perfeccionar las habilidades que los diferencian.
ServiceNow University ofrece a los estudiantes una forma flexible y accesible de adquirir experiencia en análisis, automatización e IA, centrada en comprender cómo se puede sacar el máximo partido a ServiceNow AI Platform®. Para ayudar aún más a los científicos de datos, tanto actuales como futuros, ServiceNow University ofrece formación gratuita y bajo demanda, así como cursos impartidos por profesores y diseñados para ayudarlos a obtener certificaciones esenciales y desarrollar las habilidades que necesitan para tener éxito. Los siguientes cursos pueden ser especialmente útiles para los científicos de datos en potencia:
- Platform Analytics Fundamentals
Este curso presenta las capacidades de análisis principales de ServiceNow, incluido cómo monitorizar los KPI, configurar indicadores basados en fórmulas y desarrollar paneles de información. También cubre lo esencial. - Platform Analytics Advanced
Este curso va un paso más allá de los conceptos básicos y se centra en el modelado de datos avanzado y el diseño de paneles de información. El temario incluye desgloses de scripts, paneles de información interactivos y métricas externas. También prepara a los alumnos para el examen Especialista certificado en implementación - Platform Analytics. - Performance Analytics Advanced (a tu ritmo)
Esta opción, que constituye una versión digital flexible del curso Performance Analytics Advanced, permite a los alumnos desarrollar análisis de tendencias más profundos y habilidades de visualización a su ritmo. - Comprender las píldoras y los flujos de datos en los flujos
Este curso de microaprendizaje explica cómo se utilizan las píldoras de datos para transferir información entre acciones de flujo y cómo los flujos de datos gestionan las recopilaciones de registros. Los alumnos practican a identificar, configurar y solucionar problemas en el movimiento de datos dentro de los flujos con la ayuda de estas herramientas. - Workflow Data Fabric (Learning Path)
La ruta de aprendizaje de Workflow Data Fabric explora cómo conectar, comprender y actuar en relación con los datos en los flujos de trabajo mediante la plataforma unificada de ServiceNow. Se centra en combinar la IA, los datos y los flujos de trabajo para respaldar la toma de decisiones en tiempo real y aumentar el impacto estratégico.
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