que es un data scientist
data scientist interactuando con una pantalla táctil digital.

¿Qué Es Un Data Scientist? ¿Cuál Es Su Función?

La profesión de data scientist es una de las más buscadas en la actualidad, ya que estos profesionales desempeñan un rol de gran importancia para la organización. Las empresas confían en ellos para aprovechar el potencial de los datos y en base a esto participar en la toma de decisiones. En este artículo, explicaremos en profundidad en qué consiste esta profesión, su importancia y las oportunidades y problemas futuros que enfrenta.

Explicación

Un data scientist es un profesional que se especializa en extraer información valiosa de los datos mediante la aplicación de diversas técnicas estadísticas, de machine learning y de programación. Poseen una base sólida en matemáticas, informática y un profundo conocimiento del campo o industria en el que trabajan, lo que les permite resolver problemas complejos y tomar decisiones basadas en datos.

Procedimiento

El proceso que sigue un data scientist consta de ~8 pasos. Primero, se realiza la recopilación de datos de diversas fuentes, como bases de datos, APIs o web scraping. Luego, se procede a la limpieza de estos datos para eliminar inconsistencias, errores e información irrelevante. Posteriormente, se lleva a cabo una exploración para identificar patrones, tendencias y relaciones.

Una vez obtenida una comprensión preliminar de los datos, se realiza la ingeniería de características, transformando los datos sin procesar en funciones útiles para algoritmos de machine learning. A continuación, se construyen y entrenan modelos de machine learning para hacer predicciones o recomendaciones, los cuales luego se evalúan mediante diversas métricas y técnicas de validación. Por último, se implementan los modelos en sistemas de producción para realizar predicciones o recomendaciones en tiempo real y se realiza un mantenimiento continuo para garantizar un rendimiento y precisión óptimos.

Ejemplo Con Python

Para ilustrarlo mejor, veremos los pasos anteriormente mencionados usando Python y el dataset california_housing

!pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib seaborn

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 1. Recopilación De Datos
viviendas = fetch_california_housing()
datos = pd.DataFrame(viviendas.data, columns=viviendas.feature_names)
datos['objetivo'] = viviendas.target

# 2. Limpieza de Datos
# No se necesita limpieza específica para este conjunto de datos.

# 3. Exploración de Datos
sns.heatmap(datos.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

# 4. Ingeniería de Características
X = datos.drop('objetivo', axis=1)
y = datos['objetivo']

# 5. Construcción del modelo
X_entrenamiento, X_prueba, y_entrenamiento, y_prueba = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
modelo = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
modelo.fit(X_entrenamiento, y_entrenamiento)

# 6. Evaluación del modelo
y_predicho = modelo.predict(X_prueba)
mse = mean_squared_error(y_prueba, y_predicho)
r2 = r2_score(y_prueba, y_predicho)

print(f"Error cuadrático medio: {mse}")
print(f"Coeficiente de determinación: {r2}")

# 7. Implementación del modelo
def predecir_precio(ing_med: float) -> float:
    promedio_otras_caracteristicas = X.mean().values
    promedio_otras_caracteristicas[0] = ing_med
    datos_entrada = pd.DataFrame([promedio_otras_caracteristicas], columns=X.columns)
    return modelo.predict(datos_entrada)[0]

nueva_vivienda_ing_med = 5
precio_predicho = predecir_precio(nueva_vivienda_ing_med) * 100000

print(f"Precio predicho para una casa con ingreso mediano {nueva_vivienda_ing_med}: ${precio_predicho:.2f}")

# 8. Mantenimiento del modelo
# Monitorizar y actualizar el modelo según sea necesario, en función de los cambios en los datos o requisitos de rendimiento.


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'''
El heatmap muestra que el ingreso mediano (MedInc) tiene una fuerte correlación positiva con el precio de la vivienda (target) (0.69), indicando que precios más altos se asocian con mayores ingresos. 

También se observa una fuerte relación entre el número promedio de habitaciones (AveRooms) y de dormitorios (AveBedrms) (0.85). 

Además, hay una correlación negativa significativa entre la latitud (Latitude) y la longitud (Longitude) (-0.92), reflejando una distribución geográfica específica. 

Por otro lado, la población (Population) y la ocupación promedio (AveOccup) tienen baja correlación con el precio de la vivienda, indicando un impacto menor en comparación con el ingreso mediano y las características del hogar.
'''

Error cuadrático medio: 0.2553684927247781
R-cuadrado: 0.8051230593157366
Precio predicho para una casa con mediana de ingresos de 5: $147093.00

Los resultados dejan claro que el modelo tiene un buen rendimiento, con un R² de aproximadamente 0.81, que significa que el modelo explica el 81% de la variabilidad en los precios de las viviendas. Además, el error cuadrático medio es relativamente bajo, lo que da a entender que las predicciones del modelo son bastante precisas.

Función De Un Data Scientist

Los data scientists son necesarios para convertir datos sin procesar en información procesable y de valor. Sus responsabilidades comprenden las siguientes áreas:

  • Definición del Problema: colaborar con las partes interesadas para comprender sus requisitos y definir la declaración del problema.
  • Estrategia de Datos: diseñar un plan para recopilar, almacenar y administrar datos de manera eficiente.
  • Análisis Datos: realizar análisis exhaustivos para descubrir tendencias y patrones que puedan impulsar la toma de decisiones.
  • Modelado Predictivo: desarrollar e implementar modelos de machine learning para predecir resultados o tendencias futuras.
  • Visualización de Datos: presentar información de datos de una manera visualmente atractiva y fácilmente comprensible.
  • Soporte de Decisiones: ayudar a los ejecutivos a tomar decisiones sensatas basadas en datos.
  • Gobernanza de Datos: asegurar el cumplimiento de las regulaciones de datos e implementar medidas de seguridad de datos.
  • Colaboración: trabajar en estrecha colaboración con equipos multifuncionales, como ingenieros de software, analistas comerciales y expertos en dominios, para brindar soluciones de calidad.

Habilidades & Competencias Requeridas

  • Habilidades Técnicas: competencia en lenguajes de programación, como Python, R o SQL, y herramientas como Jupyter Notebooks y Git.
  • Conocimientos Estadísticos: comprensión sólida de conceptos estadísticos, como prueba de hipótesis, probabilidad y análisis de regresión.
  • Experiencia en Machine Learning: familiaridad con varios algoritmos de machine learning, como árboles de decisión, redes neuronales y técnicas de agrupación.
  • Gestión de Datos: experiencia en el manejo y limpieza de grandes conjuntos de datos para prepararlos para el análisis.
  • Visualización de Datos: competencia en la creación de representaciones de datos visualmente atractivas e informativas utilizando herramientas como Tableau, Power BI o Matplotlib.
  • Conocimiento del Contexto: comprensión de la industria o dominio específico para proporcionar información relevante y valiosa.
  • Habilidades Blandas: fuertes habilidades de comunicación, resolución de problemas y colaboración.

El Impacto De Esta Figura Dentro De La Empresa

Las contribuciones de los data scientists al éxito de una organización son inestimables. Aprovechando sus habilidades únicas, ayudan de diversas maneras. Facilitan una toma de decisiones informada al extraer información valiosa de los datos, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones más acertadas basadas en hechos, lo que impacta su crecimiento y rentabilidad. Además, mejoran la productividad a través de la automatización y el análisis predictivo, optimizando operaciones, asignación de recursos y eficiencia. También mejoran la experiencia del cliente al comprender su comportamiento y preferencias, lo que permite adaptar productos, servicios y estrategias de marketing, aumentando así la satisfacción y fidelidad del cliente.

Ver también

Los conocimientos basados en datos proporcionan una ventaja competitiva al identificar oportunidades de mercado, tendencias y peligros. Además, los data scientists ayudan a gestionar riesgos como fraudes, interrupciones en la cadena de suministro o ciberamenazas, mediante el análisis de patrones y anomalías. Finalmente, al aprovechar el poder de los datos, fomentan la innovación dentro de las organizaciones, impulsando el desarrollo de nuevos productos, servicios o modelos comerciales.

La Importancia Que Tiene En Industrias Emergentes

El papel de los data scientists abarca más allá de los sectores tradicionales como las finanzas, el comercio minorista y la tecnología:

  • Atención médica y biotecnología: está revolucionando la atención médica mediante el análisis de datos de pacientes, información genómica y registros de salud electrónicos para mejorar los diagnósticos, desarrollar planes de tratamiento personalizados y optimizar los diseños de ensayos clínicos.
  • Smart Cities & Planificación Urbana: están ayudando a construir ciudades más inteligentes y sostenibles mediante el análisis de patrones de tráfico, consumo de energía y datos ambientales para optimizar el transporte, la gestión de residuos y la asignación de recursos.
  • Agricultura & Alimentos: la agricultura basada en datos, también conocida como agricultura de precisión, aprovecha las habilidades de los data scientists para optimizar el rendimiento de los cultivos, reducir los desechos y garantizar prácticas agrícolas sostenibles a través del análisis de datos del suelo, clima y plantas.
  • Ciencia Climática: desempeña un papel necesario en el análisis de datos climáticos, la predicción del potencial de las fuentes de energía renovable y el desarrollo de estrategias para mitigar los efectos del cambio climático.
  • Sports Analytics: permite analizar los datos de rendimiento de los jugadores, los patrones de lesiones y las estrategias de juego para informar las decisiones de entrenamiento, optimizar el entrenamiento de los atletas e incentivar la participación de los aficionados.
  • Exploración Espacial & Astronomía: está contribuyendo al avance de la exploración espacial mediante el análisis de datos astronómicos, la detección de objetos celestes y la predicción de trayectorias de naves espaciales.

El Futuro De Esta Profesión

Con el avance continuo de la tecnología, se prevé que el campo de la ciencia de datos crezca exponencialmente, generando nuevas oportunidades y desafíos. Lo que moldeará el futuro de la ciencia de datos y los data scientists es lo siguiente:

  • IA & Deep Learning: la integración de la inteligencia artifical y técnicas de deep learning permitirán a los data scientists abordar problemas de mayor complejidad además de crear modelos predictivos avanzados.
  • Tecnologías de Big Data: el hacer uso de tecnologías de Big Data, como Hadoop y Spark, mejorará las capacidades en el manejo y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
  • Privacidad de Datos & Ética: quienes ejerzan esta profesión deberán saber navegar por el complejo panorama de las regulaciones de privacidad y consideraciones éticas asociadas al manejo de los datos.
  • Colaboración Interdisciplinaria: los data scientists trabajarán con profesionales de otros campos, como científicos del comportamiento, economistas y sociólogos, para entender mejor el contexto e implicaciones de sus hallazgos.
  • Aprendizaje Continuo: para mantenerse competitivos, deberán estar actualizando constantemente sus conocimientos y habilidades, adaptándose a las cambiantes necesidades del mercado laboral.

Riesgo De Automatización

Aunque ciertas tareas rutinarias dentro de la ciencia de datos pueden ser susceptibles a la automatización, como la programación y la ejecución de código y algoritmos estándar, el rol del data scientist en la solución creativa de problemas y el análisis estratégico seguirá presente. La automatización puede, de hecho, ampliar las capacidades de los data scientists, permitiéndoles dedicar más tiempo a aspectos complejos como la limpieza de datos y la toma de decisiones estratégicas. Transformando la automatización en una herramienta para ampliar la capacidad y productividad humana, en lugar de reemplazarla.

Conclusión

Los data scientists son esenciales para las organizaciones, utilizando datos para decisiones informadas, optimización de procesos e innovación. Este rol es clave para el éxito en un mercado actual y futuro impulsado por datos. Con el avance de la inteligencia artificial y otras tecnologías, seguirán siendo relevantes y más productivos que nunca en un campo en constante evolución.