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Gestión

Matemática y análisis

Científicos de datos: los empleados del futuro

Por Redacción

El uso del big data en las empresas redefine la forma que nos relacionamos con la información y exige habilidades nuevas.

El auge del big data como fuente de información trajo consigo toda una serie de posibilidades, entre ellas, profesiones nuevas como la de los científicos de datos. Se trata de un oficio que combina habilidades como la estadística, la econometría y la sociología pero también machine learning, la inteligencia artificial y el data mining.

 

Este empleo emergente, de gran demanda, no encuentra aun a suficientes personas capacitadas para llevarlo a cabo, según Gustavo Guaragna, CEO de Snoop Consulting. Los científicos de datos deben encarar problemas complejos y resolverlos con el resultado de la aplicación de un algoritmo. Luego se encargan de trabajar en la visualización y el análisis de esa información.

 

Estos empleos son demandados por empresas que producen una cantidad masiva de información, lo que se conoce como big data y se identifica con las “4 V”: veracidad, velocidad (o volatilidad), variedad y volumen de los datos.

 

Muchas veces, el científico de datos busca patrones que permitan hacer una predicción, como los algoritmos que recomiendan títulos en Netflix o canciones para playlists en Spotify. Su uso también es muy extendido en e-commerce y retail, donde los clicks son información. La metodología que muchas empresas utilizan es compartir los problemas online y premiar dinero en efectivo a quienes lo resuelven.

 

La clave del big data es que todo lo que hacemos genera información. Los encargados de enfrentarse a ese lago de datos y dotarle de un sentido son estos nuevos científicos, que están frente a enormes oportunidades para lograr una mejor calidad de vida en áreas que van desde políticas públicas a empresas que operen de modo más eficiente y brinden servicios más personalizados. En suma, esas oportunidades solo se aprovechan si existen recursos capaz de convertir la información disponible en decisiones significativas.

 

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