Con la cuarta revolución industrial, mucho se ha hablado sobre las profesiones del futuro. Sin duda, y a causa del aumento en la generación de datos que han provocado las redes sociales y que espera que se generen con el internet de las cosas, será necesario contar con personas que sepan procesar, estudiar y analizar esta cantidad ingente de información. A la gente que se dedica a esto, al menos en parte, es el científico de datos. ¿Pero cuáles son las cualidades que se necesitan para ser uno? Revisemos algunas cuestiones al respecto.
Sin embargo, antes de adentrarnos en las cualidades con las que debe contar, es importante definir que es un científico de datos. Considerado como la evolución natural de lo que se conocía como el analista de datos, éste se diferencia del primero porque estudiará y analizará grandes volúmenes de datos, los cuales son muy variados y que llegan a generar a grandes velocidades, de acuerdo con datos de eMagister.
Otra definición es la que Keep Coding nos ofrece y, donde se explica que el científico de datos es la persona que cuenta con conocimientos profundos de matemáticas y lenguajes de programación y que sabe interpretar registros, además de que también es capaz de crear análisis predictivos.
Una de las principales cualidades con las que debe contar este tipo de profesional, tal y como ya se mencionaba en la definición anterior, es que tenga conocimiento sobre lenguajes de programación, con la finalidad (principalmente) de que consiga los datos contenidos en distintos formatos. Algunos de los más comunes que debe tener en cuenta es Python, R y Octave, de acuerdo con información de Quora. De hecho también es importante conozca un gestor de la base de datos como SQL.
Como también se mencionaba en la última definición, el científico de datos debe tener un profundo conocimiento sobre matemáticas. Algunas de las ramas que debe dominar son son la estadística, probabilidad, cálculo y el álgebra lineal.
Otra de las cualidades con las que debe contar un profesionista de este tipo es que debe ser capaz de analizar y comprender los resultados arrojados por el procesamiento que se hace por medio de big data. Sin embargo, el examen que haga no sólo debe ser hecho desde un punto de vista científico, sino que también debe ser realizado desde una perspectiva.
