¿Qué es la ciencia de datos y para qué profesiones se requiere? Nociones básicas para reclutadores

La ciencia de datos reduce los riesgos y maximiza las oportunidades de la toma de decisiones empresariales. Contar con este perfil IT de científicos de datos te permite transformar en un valor la extracción de datos en bruto. Para interpretarlos, deben contar con competencias matemáticas, estadísticas y conocer lenguajes de programación. Busca también que sepa trabajar en equipo y realice las tareas de manera metódica y organizada.

¿Qué es la ciencia de datos y cómo se aplica en el mundo laboral?

La ciencia de datos combina conocimientos matemáticos, sobre todo estadísticos, con lenguajes de programación. Los perfiles IT especializados en esta nueva rama cuentan con herramientas tanto para interpretar como para calcular en base a datos recogidos de manera sistemática. Son los trabajadores que necesitas para procesar la información en bruto y optimizar el rendimiento de la empresa.

La transformación digital acelerada por la pandemia implica la capacidad de extraer un gran volumen de datos. Pero para convertirlos en un valor, es necesario analizarlos y procesarlos. Gracias a la ciencia de datos se pueden identificar nuevas oportunidades de negocio, mejoras sustantivas en la calidad y desarrollo de sus productos y servicios. Su aplicación en la toma de decisiones reduce el riesgo y maximiza las oportunidades.

Profesiones que requieren ciencia de datos

El sector de la ciencia de datos o data science está en pleno auge. Son muchas las profesiones que pueden obtener ventajas si completan su perfil en esta dirección:

Habilidades y competencias deseadas

Al reclutar un perfil experto en ciencia de datos buscas un trabajador que domine lenguajes de programación como Python o Java. Pero además debe ser una persona con grandes habilidades de comunicación y capacidades para la gestión del tiempo. Se dice de una persona científica de datos que es un programador que sabe de estadística y viceversa.

La cuestión es que el volumen de datos actual en el universo digital es mayor que la cantidad de estrellas en el universo observable. Del machine learning (aprendizaje automático) de los años 90 a la potencia de las IA actuales el progreso ya no está en la acumulación sino en la interpretación. De ahí que el perfil del científico de datos deba contar con capacidad para cumplir los plazos, gestionar la entrega de proyectos y estar dotado de un pensamiento crítico y resolutivo.

En cuanto a la capacidad de planificación, también es necesario que sea un perfil dotado para trabajar en equipo. Se requiere que cuente con gran capacidad comunicativa, además de organizativa y metódica.

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