La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer valor de los datos. Los científicos de datos combinan una variedad de habilidades, entre ellas estadísticas, informática y conocimiento empresarial, para analizar datos recopilados de la web, de teléfonos inteligentes, de clientes, sensores y otras fuentes.
La ciencia de datos revela tendencias y genera información que las empresas pueden utilizar para tomar mejores decisiones y crear productos y servicios más innovadores. Los datos son el cimiento de la innovación, pero su valor proviene de la información que los científicos pueden extraer y luego utilizar a partir de los mismos.
- Matemáticas aplicadas
- Ingenieria de datos
- Aprendizaje supervisado: Regresiones
- Estadistica y análisis de datos
- Excel análisis de datos
- DataScience con R
- PostgreSQL para Ciencia de Datos
- Python - Pandas
1 – Chief Data Officer (CDO): es el responsable de asegurar que la organización es data driven. Lidera la gestión de datos y analítica asociada por el negocio y, por tanto, es responsable de los diferentes equipos especialidades en datos.
2 – Data Scientists (científico de los datos): son los miembros clave del equipo de ciencia de datos. Permiten extraer conocimiento e información valiosa de los datos. Tienen visión general del proceso de extremo a extremo y pueden resolver problemas de ciencias datos, la construcción de modelos analíticos y algoritmos. Combinan diversas habilidades relacionadas con las matemáticas, la estadística, la programación y visualización, pero también deben tener habilidades comunicativas, para explicar los resultados obtenidos en la organización.
3 – Citizen Data Scientist: es la persona dentro de la organización que típicamente no está formada específicamente para ser Data Scientist, pero que puede extraer valor, a través de su experiencia, explorando los datos, desde las unidades de negocio. Pueden ejecutar una serie simple de tareas analíticas utilizando herramientas de descubrimiento de datos.
4 – Data Engineer (ingeniero de datos): Se encarga de proporcionar los datos de una manera accesible y apropiada a los usuarios y Deata scientists. Es un perfil especializado en infraestructura Big Data. Desarrolla y explota técnicas, procesos, herramientas y métodos que deben servir para el desarrollo de aplicaciones Big Data. Tiene un gran conocimiento en gestión de bases de datos, arquitecturas de clusters, lenguajes de programación y sistemas de procesamiento de datos.
5 – Data Steward (administrador de datos): es responsable de mantener la calidad, disponibilidad y seguridad de los datos. Persigue mejorar el almacenamiento y presentación de los datos en toda la empresa. Tiene conocimientos de los procesos de negocio y de cómo los datos se utilizan dentro de estos procesos.
6 – Business Data Analyst (analista de datos): participa en las iniciativas y proyectos de análisis de datos. Es la persona que recoge las necesidades de los usuarios de negocio para los Data Scientist y presenta resultados obtenidos.
7 – Data Artist: son expertos en Business Analytics y son los responsables de crear los gráficos, infografías y otras herramientas visuales para ayudar a las diferentes personas de la organización a comprender datos complejos.
