Un nuevo horizonte de posibilidades se ha convertido en un tema frecuente y unánime de las discusiones sobre el futuro de la industria: cómo utilizar los miles de millones de datos generados cada día, por máquinas y sensores, para extraer aún más valor y rendimiento de la fábrica. Esta discusión involucra varios temas, como el aumento del rendimiento, el uso consciente de los recursos naturales para elevar los niveles de sostenibilidad, la mejora del proceso de toma de decisiones y la posibilidad de una inversión inteligente en investigación y desarrollo. El profesional clave en este contexto es relativamente nuevo, pero esencial: el científico de datos.
Para que esta cultura se materialice, incluso en el entorno industrial, surgen diferentes frentes de profesionales enfocados en datos, carreras en ascenso, dada la gran competitividad y búsqueda de innovación en diferentes sectores del mercado.
Según un estudio de la revista Forbes (2023), tecnologías como el big data, la computación en la nube y la inteligencia artificial son las que tienen mayor adherencia, por parte de todos los sectores empresariales, en países emergentes y desarrollados. En números, alrededor del 75% de las corporaciones planean incorporarlos en los próximos 5 años. Además, se espera que los puestos de trabajo de los analistas y científicos de datos, los especialistas en big data, IA y aprendizaje automático, y los profesionales de la ciberseguridad crezcan una media del 30% para 2027.
¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos es un área interdisciplinaria que utiliza varios tipos de herramientas para identificar patrones y obtener información a partir de datos sin procesar recopilados de diferentes fuentes, ya sea de máquinas o personas. Este proceso incluye la captura, procesamiento, transformación y análisis de esta información.
De esta forma, en un contexto industrial, los datos de la línea de producción -que hasta entonces no se habían integrado- como el consumo de energía, el tiempo y cantidad de fabricación, o la información de las máquinas activas, pueden interconectarse y clasificarse con el fin de facilitar la toma de decisiones estratégicas para el negocio y generar ahorros en diferentes frentes.
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Profesiones dentro del ámbito de la ciencia de datos
Dentro del área de la ciencia de datos, existen varias subdivisiones en las que el profesional puede optar por especializarse. A continuación se presentarán las principales ramificaciones, necesarias tanto en el entorno industrial como en otros sectores que acompañan a la Era de la Información.
– Ingeniero de Datos:
El profesional en esta área es responsable de crear e implementar el sistema que extrae datos de diversas fuentes. Además, realiza el procesamiento necesario y pone a disposición la información de forma ordenada y útil para que pueda ser consumida por analistas y científicos de datos.
Por lo tanto, el enfoque principal de este segmento está en cómo estructurar la base de datos, además de ser también responsable de garantizar las buenas prácticas de protección de datos y el cumplimiento de leyes como la LGPD por parte de la industria.
– Analista de datos:
El analista de datos es quien realiza el diagnóstico y tiene insights significativos de la información que se recopila. El profesional analiza e interpreta los datos, y comprende los patrones de comportamiento del problema que se investiga. Para ello, también necesita entender el contexto empresarial en el que se inserta el fallo, además de entender las razones detrás de los procedimientos encontrados. Por último, suele encargarse de crear cuadros de mando, donde se realiza la visualización gráfica y dinámica de los datos.
– Científico de datos:
Estos profesionales se caracterizan por una visión estratégica, matemática y analítica. Esto se debe a que su función es estudiar el comportamiento y comprender las probabilidades predictivas de las consecuencias de los datos en cuestión. Esto se refleja en el entorno industrial, o en cualquier otro sector, en el sentido de contribuir a que las decisiones que se tomen estén alineadas con el propósito del negocio, y pueda, por ejemplo, dirigirlo a ser más productivo y sostenible. Por lo tanto, son ellos los que hacen las preguntas correctas a los datos, utilizando las respuestas para entender patrones, para ello pueden pasar demandas a otros profesionales, en busca de información que servirá de base para las predicciones de eventos.
– Analista de Bussiness Intelligence:
Los profesionales de esta área están enfocados en el negocio. Su principal objetivo es encontrar e implementar ventajas competitivas a través de la clasificación y seguimiento de resultados dentro y fuera de la industria. Desarrollan informes, rastrean las tendencias del mercado y trabajan con científicos de datos para sugerir estrategias y optimizaciones.
– Ingeniero de Aprendizaje Automático
El ingeniero de aprendizaje automático es responsable de crear e implementar modelos de aprendizaje automático. Su función incluye tomar los modelos de aprendizaje automático desarrollados por los científicos de datos y garantizar que se implementen de manera efectiva en producción.
Entrevista con un experto en el campo de la Ciencia de Datos:
Inmerso en su carrera
Sobre su ingreso y trayectoria en el área de la ciencia de datos, Ismael Miranda nos cuenta un poco sobre su trayectoria y da consejos para quienes quieran trabajar en este campo. Ismael es licenciado en Ingeniería Química por la UFC (Universidad Federal de Ceará), Nanodegree en Ciencia de Datos, y trabaja en el área desde 2014. Entre una experiencia y otra, ha trabajado con datos enfocados en B2B, trabajando dentro de industrias, y ahora practica la función analizando el comportamiento humano.
[ST-One] Ismael, ¿podrías presentarte brevemente y contarnos sobre el comienzo de tu carrera?
Ismael Miranda: Soy ingeniero químico y en la universidad siempre me he centrado en el diseño de equipos químicos. Sin embargo, en mi primera pasantía, donde trabajé en un laboratorio, haciendo pruebas de muestra, pronto entré en contacto con los datos, configurando BI’s. Cuando aún estaba en la universidad, tuve contacto con la cátedra de programación, que brillaba en mis ojos, y cuando me di cuenta de que el mercado laboral también necesitaba personas enfocadas en esta área, me encontré a mí mismo.
Cuando fui contratado por una industria de alimentos, comencé a especializarme, programando varios cuadros de mando para poder entregar informes, haciendo análisis de indicadores y Business Intelligence. El uso diario de los paneles de control me motivó, y comencé a encontrar cada vez más lugares donde sería posible monitorear y extraer información valiosa. Recuerdo que pensé: ‘¿por qué no buscamos cómo recopilar más datos? Desarrollar otros tipos de cuadros de mando, para monitorear más información y satisfacer las necesidades de la industria».
[ST-One] ¿Qué consideras indispensable desarrollar en el área de la ciencia de datos?
Ismael Miranda: Un profesional que empieza a trabajar con datos tiene que tener una habilidad técnica, pero también una habilidad de negocios, tener esta habilidad refinada abre muchas oportunidades, es necesario tener conocimiento del mercado. Vi que esto me pasaba a mí, cuando empecé a hacer análisis predictivos, porque esta curiosidad, esta búsqueda de nuevos conocimientos, termina por refinar más al profesional. Termina más motivado, buscando más conocimiento y especializándose, estando más preparado para tratar de entender y predecir ciertos patrones.
La persona debe seguir el concepto de ‘microlearning’, buscando mantenerse al día a día, y, al ser un área dinámica, existe una sensación de estar siempre evolucionando, con la necesidad constante de seguir aprendiendo.
[ST-One] ¿Crees que tu trayectoria y formación contribuyeron a que pudieras iniciarte en este mercado? ¿Qué consejo le darías a quienes están dentro del ámbito académico y quieren ingresar al mercado laboral?
Ismael Miranda: Mi formación me ayudó a afrontar la parte técnica, ya que empecé a trabajar en un entorno familiar para la ingeniería química. Entender técnicamente lo que había detrás de los datos sin duda me ayudó a entenderlos mejor, y a crear cuadros de mando e informes más pertinentes, que realmente mostrarían puntos de mejora para el laboratorio. Incluso en mis siguientes trabajos, siempre tuve que estudiar bien el negocio en el que se insertaba la industria o empresa.
Creo que todo depende del compromiso, de la curiosidad, de las ganas de crecer. Siempre es importante buscar conocimientos: en la universidad lo que recomendaría es tomar cursos, hay varios buenos que se ofrecen en todo momento, por lo que la persona ya está un poco más preparada para el mercado, donde sentirá la aplicación real.
[ST-One] ¿Cómo dirigiste tus estudios?
Ismael Miranda: El profesional tiene que saber un poco de todo, desde habilidades duras hasta blandas, tener varias calificaciones, buena comunicación, conocimiento del mercado. Pero cuando hablamos principalmente de habilidades técnicas, es importante tener una fuerte, algo que te resulte fácil de ejercer, independientemente del contexto. Es importante especializarse y dominar al menos una herramienta. Por ejemplo, lo que me llevó muy lejos fue una herramienta específica, Power BI, que hago con los ojos cerrados, sin ningún problema.
La opinión de los expertos sobre el futuro y las próximas tendencias
[ST-One] ¿Cómo ves la ciencia de datos en el futuro?
Ismael Miranda: Actualmente, los datos en las empresas se utilizan más para la gestión, por ejemplo, mi jefe siempre revisa los datos que le proporcionamos, los informes tienen que estar siempre actualizados, y todo lo demás.
Creo que la evolución estará en la aplicación de los datos, independientemente del mercado en el que se opere. Cuanta más información tengamos, más ordenadores serán capaces de procesar, encontraremos más aplicaciones y podremos crear más modelos, por ejemplo machine learning.
En las industrias, veo la combinación de ciencia de datos y automatización. Ya hay industrias, por ejemplo en el sector petrolero, que utilizan modelos programados a partir de análisis procedentes del sector del Business Intelligence. Y para que estas áreas actúen de manera cíclica, es inevitable considerar el negocio y las personas. Es necesario conocer el propósito del gráfico creado, de la automatización programada, para que el proyecto se ejecute de manera consistente.
Cómo convertirse en un científico de datos
El científico de datos debe tener un perfil analítico, estratégico y matemático, para poder analizar las necesidades de las empresas de forma lógica y práctica (Cuaderno PAIC, 2023). Como se ha visto, independientemente del campo de actividad en esta área, son necesarios conocimientos y habilidades heterogéneos.
Según el estudio «Futuro del Trabajo 2023«, realizado por el Foro Económico Mundial con el apoyo de la Fundación Dom Cabral (2023), en cinco años cambiará el 44% de las habilidades técnicas requeridas por el mercado. Esto impacta incluso en las carreras en el área tecnológica, ya que las llamadas «habilidades duras», que son muy valoradas en el mercado, no serán un motivo único de protagonismo. Para destacar, lo ideal será equilibrarlas con las llamadas «habilidades blandas», que en este caso, además de incluir habilidades como la resiliencia, la inteligencia emocional, la comunicación efectiva y la buena gestión del tiempo, también abarcan el pensamiento crítico y el conocimiento previo del mercado en el que se desenvolverán este tipo de profesionales.
Otro factor importante, que es un diferencial buscado en este ámbito, es la proactividad. Al ser una profesión que utiliza muchas herramientas y lenguajes de programación, el perfil técnico es muy común, pero es necesario tener dinamismo, sobre todo a la hora de sugerir nuevas estrategias y análisis que cumplan y superen las expectativas del cliente.
Además, al ser un área que tiene un abanico de posibilidades, el profesional debe estar siempre actualizado y con ganas de aprender, con tendencia a la curiosidad. Reforzando el tema de las habilidades blandas, es necesario tener empatía con el cliente -siempre tratando de entender el problema real a resolver- y sensibilidad hacia los problemas del negocio y del mercado.
ST-One y la carrera en ciencia de datos
ST-One fue creado con el propósito de transformar la industria a un nuevo nivel de productividad. La ciencia desarrollada por ST-One mejora con cada nuevo reto, y hace posible que la digitalización, presente en diferentes sectores de la industria, alcance la siguiente etapa de conectividad e inteligencia.
Como empresa emergente impulsada por la industria y centrada en la ciencia de datos, contamos con un equipo de científicos de datos que fomentan una estrecha relación con los clientes. Siempre con el objetivo de llegar al mejor análisis, actuamos directamente sobre el dolor del cliente y ofrecemos más optimización y asertividad. Es a través del estudio constante, la mejora y el contacto directo con socios y empresas que nuestra solución se desarrolla de forma dinámica y personalizada.
La tecnología y la ciencia de datos no son solo herramientas, sino socios estratégicos para que las industrias obtengan un diferencial y satisfagan las nuevas demandas del mercado, el profesional que hace que esto suceda es el científico de datos.
Obtenga más información en la página de carreras de ST-One.
Consejos sobre qué cursos empezar tu carrera en ciencia de datos:
Cousera School: Certificado de Profesionalidad Google Data Analytics
Codecademy School: Análisis de datos con Python
Escuela Le Wagon: Curso de Ciencia de Datos