La Evolución y el Futuro de los Roles en Data Science
Cristina Caballero y Emma Rodríguez
Madrid, 5 de noviembre de 2024
Tiempo de lectura: 8m
¿Te has preguntado cómo los datos pueden transformar el mundo que nos rodea? En este artículo te invitamos a descubrir quiénes son los héroes detrás de esta transformación, explorando el fascinante campo de Data Science. Desde el Data Scientist, que actúa como un detective desentrañando misterios, hasta el Machine Learning Engineer, que entrena modelos para anticipar el futuro, y el AI Engineer, que desarrolla sistemas que piensan como humanos, cada rol desempeña un papel crucial en este universo. También exploraremos las tendencias que están dando forma al futuro de Data Science. Si alguna vez te has preguntado cómo puedes formar parte de esta emocionante aventura, ¡sigue leyendo y sumérgete en el mundo de Data Science!
Los Roles Clásicos en Data Science: El Trío Esencial
- Data Scientist: El Detective de Datos
- Data Engineer: El Arquitecto de la Información
- Data Analyst: El Resumidor de Apuntes
El Data Scientist es un explorador que transforma los datos en conocimiento útil. Se considera la evolución del Data Analyst, con un perfil más técnico, diseña estrategias basadas en el análisis predictivo y prescriptivo, prevé el futuro y descubre patrones en grandes conjuntos de datos para la toma de decisiones.
Toman roles variados, desde el desarrollo de algoritmos avanzados hasta la comunicación de conclusiones a los equipos de negocio. Dominan la estadística, visualización de datos, lenguajes de programación y herramientas de aprendizaje automático. En resumen, el Data Scientist responde a las preguntas de ¿qué podría pasar? y ¿qué deberíamos hacer? para guiar a la empresa.
El Data Engineer es el arquitecto de la infraestructura. Están encargados de diseñar y mantener los sistemas que almacenan y procesan información. Su labor incluye obtener y formatear los datos para que estén listos para los Data Scientists y Data Analysts. Están familiarizados con arquitectura de bases de datos, lenguajes de programación y herramientas de Big Data como Spark. Los Data Engineer son la base sobre la que se apoya la ciencia de datos.
Como último perfil nos encontramos con el Data Analyst, enfocado en el análisis descriptivo para entender patrones y tendencias de datos históricos y cómo afectan al presente. Es el rol previo al Data Scientist y responde a la pregunta de ¿qué ha ocurrido? ¿por qué?
Se encargan de recopilar, limpiar y explorar los datos para ofrecer información que ayude a la toma de decisiones. Su trabajo se basa en la minería de datos, la visualización y extracción de insights significativos, usando herramientas como Excel y lenguajes de programación como R. Este rol es crucial para la toma de decisiones sobre el presente de la empresa.
Roles Emergentes: Nuevos Protagonistas en el Escenario Tecnológico
A medida que el mundo de los datos continúa evolucionando, están surgiendo nuevos roles en Data Science para enfrentar desafíos cada vez más complejos. Entre estos, encontramos a los Machine Learning Engineers, quienes se asemejan a entrenadores de modelos deportivos. Su tarea consiste en preparar a estos modelos para que aprendan de los datos y realicen predicciones acertadas, como un entrenador que guía a un atleta hacia su mejor rendimiento. Utilizan algoritmos que permiten a las máquinas aprender patrones en los datos, ajustando parámetros y evaluando su rendimiento para asegurarse de que mejoren con el tiempo.
Otra figura clave es el AI Engineer, el verdadero creador de la inteligencia artificial. Este profesional diseña y construye sistemas que simulan el pensamiento humano, como si tuvieran una mente propia. Piensa en ellos como arquitectos que construyen «cerebros» digitales capaces de resolver problemas complejos. Usan herramientas y frameworks que facilitan la implementación de soluciones innovadoras, integrando tecnologías que les permiten tomar decisiones basadas en datos.
No podemos olvidar al Deep Learning Specialist, el especialista en redes neuronales que trabaja con modelos aún más complejos. Este rol se asemeja al de un profesor que enseña a sus estudiantes (las redes neuronales) a entender conceptos avanzados, como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento de lenguaje natural. Estos especialistas utilizan estructuras profundas para que las máquinas reconozcan patrones y aprendan de experiencias pasadas, mejorando su capacidad de aprendizaje a medida que reciben más información.
Por último, está el Cybersecurity Data Specialist, el guardián de los datos en un mundo cada vez más digital. Este profesional protege la información sensible de posibles amenazas, como un vigilante que cuida un tesoro. Analizan grandes volúmenes de datos para detectar anomalías y comportamientos inusuales, utilizando técnicas que les permiten anticipar y prevenir ataques cibernéticos, asegurando que la información permanezca a salvo y que las organizaciones puedan operar con confianza.
La Evolución de los Roles y Las Tendencias del Futuro
La Ciencia de Datos, aunque relativamente nueva, tiene sus raíces hace aproximadamente cincuenta años. Inicialmente, el rol principal eran los Data Analysts, centrados en la estadística y minería de datos. A medida que se empiezan a generar volúmenes más grandes de datos, aparece el Data Engineer, uno de los más relevantes hoy en día para poder gestionar y procesar dichos datos.
Con el avance tecnológico y la complejidad de los análisis, el objetivo ha ido cambiando, centrándose en la predicción y la toma de decisiones estratégicas evolucionando del rol de Data Analyst a Data Scientist. En el presente, han surgido posiciones más especializadas, como Machine Learning y AI Engineers, y el incremento de la automatización ha permitido dedicar menos tiempo a tareas rutinarias y más a la estrategia, innovación y creatividad. También ha aumentado la importancia de la ciberseguridad, generando roles como Security Engineers y Forensic Analysts, para la protección e integridad de los sistemas e información.
En cuanto al futuro, está claro que continuará creciendo la demanda de Data Scientists y ciertos especialistas en Big Data. Aparecerán nuevos roles como el Analytics Engineer, unión entre el análisis y la ingeniería de datos, y perfiles que harán de policías y jueces, asegurándose de que las políticas de protección y transparencia de datos se cumplen, Especialistas en Ética de IA, para eliminar sesgos, y Expertos en Explicabilidad de Modelos, que permitan que los modelos sean comprensibles. Además, encontraremos Especialistas en DataOps y MLOps que se encargarán de optimizar la eficiencia y facilitar la implementación de los procesos de datos y modelos de Machine Learning.
Cómo Adaptarse: Consejos para Estudiantes que Quieren Involucrarse
Adentrarse en el mundo de Data Science puede parecer un reto, pero con los pasos adecuados, puedes convertirte en un profesional valioso en este campo en constante evolución. Aquí te dejamos algunos consejos para ayudarte a comenzar en esta emocionante aventura:
- Explora las Bases: Familiarízate con estadísticas, programación (Python y R son populares) y fundamentos de bases de datos. Estos son los cimientos sobre los que construirás tus conocimientos.
- Aprende Haciendo: Participa en proyectos personales, busca prácticas o colabora en proyectos de código abierto. Trabajar en problemas del mundo real te ayudará a aplicar lo que has aprendido.
- Construye un Portafolio: A medida que adquieras experiencia, crea un portafolio que muestre tus proyectos y habilidades. Esto te ayudará a demostrar tus capacidades a futuros empleadores.
- Conéctate y Aprende: Asiste a eventos organizados por la Business Analytics Association y lee este blog para mantenerte al tanto de las últimas tendencias en Data Science. Estas actividades son excelentes oportunidades para aprender y establecer contactos con profesionales y empresas del sector.
- Cultiva soft skills: Las habilidades como la comunicación y el trabajo en equipo son esenciales. Ser capaz de explicar tus hallazgos y colaborar con otros te ayudará a crecer profesionalmente.
No Temas al Error: Cometer errores es parte del aprendizaje. Cada desafío es una oportunidad para mejorar, así que adopta una mentalidad de crecimiento y sigue adelante.
Conclusión
Data Science se ha convertido en uno de los campos más prometedores del futuro, siendo esencial en el presente. Ha transformado la toma de decisiones, haciendo que los datos sean valiosos para la innovación y el crecimiento.
La demanda de expertos en este ámbito seguirá en aumento, expandiendo su influencia a todos los sectores con una diversidad de perfiles y roles emergentes. El Data Science no son sólo habilidades técnicas, ha revolucionado la forma de pensar, permitiendo tomar decisiones estratégicas para un futuro más eficiente y equitativo.
Además de un mercado laboral en expansión, puedes encontrar la oportunidad de tener un impacto en el desarrollo y la innovación social y empresarial. Para quienes quieran unirse a este emocionante mundo, mantenerse actualizado y participar en proyectos es fundamental. Este blog y la asociación son una excelente opción para aprender y asistir a eventos que facilitan la entrada a este campo en constante evolución.