Python y R son dos lenguajes ampliamente utilizados en Data Science, con los que podemos hacer prácticamente lo mismo, si bien cada uno de ellos parece tener un enfoque distinto. Decantarte por uno u otro dependerá de tu nivel de experiencia programando y trabajando como científico de datos y de tus funciones dentro del proyecto en el que vayas a participar. Las organizaciones tienen a su disposición una gran cantidad de información, que bien aprovechada puede traducirse en beneficio para la compañía. En un entorno cada día más digital y competitivo, aprovechar la información que las empresas obtienen de relacionarse con su entorno es casi una obligación. De ahí la creciente necesidad de profesionales capaces de analizar y dar sentido a todos estos datos, para que supongan así un verdadero valor.

Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”. La Ciencia de Datos es un campo interdisciplinario que combina conocimientos Un bootcamp de programación que te prepara para tu nueva profesió de matemáticas, estadística, programación y experiencia en dominios específicos para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos. En otras palabras, se trata de transformar datos crudos en conocimientos significativos y accionables.

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Aquí es donde aparece el papel del Analista de Datos y el Científico de Datos. Dos perfiles profesionales que a primera vista se parecen pero que, analizados en profundidad, señalan dos estilos de trabajo completamente distintos, enfocados cada uno en una meta particular. La ciencia de datos es una materia que tiene por objeto de estudio a los datos.

En España, en ciudades principales como Madrid o Barcelona, un Data Scientist percibe un salario de 30.000€ en una posición Junior, y de 90.000€ en una posición Senior o luego de tener mucha experiencia en el campo. ¿Sabías que para los  botones de clic, Google hizo un AB testing con 42 tonalidades de azul? Teniendo en cuenta los datos de cliqueo de los usuarios https://elpensante.com/un-curso-de-ciencia-de-datos-que-te-prepara-para-tu-nueva-vida-profesional/ eligió el azul que ahora tiene. Nuestra profesora Camila Manera, asegura que, “no hay duda del valor que los datos les dan a las industrias, por eso, el 75% de las grandes compañías han desarrollado estrategias de datos en la web”. Interesarse por qué es la ciencia de datos ya no es un privilegio, sino una obligación para los negocios que buscan destacarse.

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Hoy en día hay muchas ofertas laborales y puedes aprovechar esta oportunidad para crecer profesionalmente. Tras esta valoración, el científico puede proponer al equipo de marketing una serie de pruebas para validar su hipótesis. Si tiene éxito y consigue aumentar la tasa de clics, se mantiene la solución propuesta. Si no, el profesional se va a otras hipótesis hasta que se resuelva el asunto. Entonces es hora de comenzar a mirar los datos y clasificar para ver si lo que dice la gente sobre el problema es cierto. En el sector salud, por ejemplo, el científico puede trabajar con reconocimiento de imágenes.

• Su principal función es la de utilizar distintas herramientas y técnicas avanzadas con el objetivo de extraer conocimientos y patrones significativos de los grandes conjuntos de datos.
• No obstante, estos son los que se suelen pedir para trabajar como científico de datos de forma generalizada.
• Está de moda decir que el negocio o empresa que tenga una mayor base de datos tiene una mina de oro.
• Por su parte, el mundo de los posgrados y másteres especializados en ciencia de datos es amplísimo en España.
• Como resultado, no es de extrañar que el rol de científico de datos haya sido calificado como la “profesión más sexi del siglo XXI” por Harvard Business Review (enlace externo a IBM).