Los científicos de datos senior utilizan datos para ayudar a las empresas a expandirse en la dirección correcta. Dado el alcance del proyecto, los científicos de datos senior supervisan y coordinan los esfuerzos del personal junior mientras lideran numerosas iniciativas basadas en datos.

Los científicos de datos son especialistas analíticos que detectan patrones y manejan datos utilizando su comprensión de la tecnología y las ciencias sociales. Para resolver problemas corporativos, se basan en el conocimiento de la industria, la conciencia contextual y las críticas de los supuestos actuales.

Como científico de datos senior tendrás la oportunidad de desarrollar modelos estadísticos avanzados, algoritmos de machine learning y algoritmos computacionales basados ​​en iniciativas comerciales para impulsar conocimientos derivados de datos en una amplia gama de divisiones.

El rol de científico de datos senior implica respaldar los objetivos del proyecto, dirigir la recopilación, la evaluación de la veracidad y la síntesis de datos en conjuntos de datos analíticos masivos. Serás responsable de encontrar tendencias, patrones y contradicciones en los datos, utilizar análisis de big data y técnicas avanzadas de ciencia de datos.

Además, un científico de datos senior determina qué datos adicionales se requieren para respaldar sus hallazgos. Crearás y formarás modelos estadísticos y algoritmos de machine learning. Utilizarás tu conocimiento de la semántica, el procesamiento del lenguaje natural y la comprensión donde sea necesario.

Las responsabilidades de un científico de datos senior incluyen:

• Abordar las dificultades corporativas a través de consultas industriales abiertas e investigaciones no dirigidas.
• Extraer grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. Consultar datos estructurados de bases de datos relacionales utilizando lenguajes informáticos como SQL. Los datos no estructurados se recopilan mediante web scraping, API y cuestionarios.
• Utilizar herramientas analíticas modernas, machine learning y metodologías estadísticas para preparar datos para el modelado predictivo y prescriptivo.
• Para preparar los datos para el preprocesamiento y el modelado, limpiarlos a fondo para eliminar cualquier información superflua.
• Utilizar EDA para descubrir cómo lidiar con los datos faltantes y buscar tendencias y oportunidades.
• Crear software para automatizar procesos y desarrollar soluciones novedosas para manejar desafíos.
• Utilizar excelentes visualizaciones de datos e informes para comunicar predicciones y resultados a los equipos de administración y TI.
• Modificar los procesos y tácticas actuales de manera rentable.

Para ser contratado como científico de datos senior, necesitarás algunos años de experiencia como científico de datos, analista de datos o ingeniero de datos. Junto con eso, se requerirá al menos una licenciatura en ciencia de datos o una disciplina relacionada con la informática.

Si eres principiante, un trabajo de ciencia de datos normalmente requiere una maestría. Los títulos pueden darle estructura a tu currículum, pasantías, oportunidades para establecer contactos y credenciales académicas. Si tienes una licenciatura en un tema que no sea tu campo previsto, es posible que debas concentrarte en aprender habilidades relacionadas con el trabajo a través de cursos especializados a corto plazo o boot camps.

El científico de datos senior ha trabajado como científico de datos junior, ingeniero de software o tiene un doctorado en su campo. Tiene de 3 a 5 años de experiencia relevante, produce código reutilizable y crea canalizaciones de datos basadas en la nube que son duraderas.

Los científicos de datos senior deben ser capaces de enmarcar problemas de ciencia de datos. Los candidatos con experiencia previa en ciencia de datos tienen mucho que ofrecer. Los gerentes de contratación también analizan qué tan bien pueden escribir código de producción.

Los empleadores prefieren a los científicos de datos senior porque brindan un valor excepcional por un salario razonable. Tienen mayor experiencia que los científicos de datos junior, por lo que evitan errores de principiante. También son menos costosos que los científicos de datos líder, pero aun así se espera que creen modelos de ciencia de datos listos para la producción.

Para convertirte en un científico de datos senior se requiere experiencia en las siguientes habilidades:

• Programación
• Grandes plataformas de datos
• Almacenamiento de datos y estructuras
• Herramientas en la nube
• Técnicas de machine learning
• Ingeniería de software
• Minería de datos, limpieza y manipulación
• Investigación
• Visualización de datos e informes
• Análisis de riesgo
• Análisis estadístico y matemática
• Comunicación efectiva

Los científicos de datos senior pueden centrarse en una determinada industria o adquirir experiencia en áreas como inteligencia artificial, machine learning, investigación o administración de bases de datos. Una especialización es un acercamiento inteligente para mejorar tu stack tecnológica y tu potencial de ingresos sin dejar de ser un trabajo fascinante.

Si buscas convertirte en un científico de datos, hay ciertas habilidades que deberás dominar, independientemente de tu función. Ellas son:

1. Matemática y Estadística

Cualquier científico de datos senior competente tendrá una sólida base en matemática y estadística. Cualquier empresa, especialmente una que se base en datos, necesitaría un científico de datos senior para comprender numerosos enfoques estadísticos, como estimadores de máxima verosimilitud, distribuidores y pruebas estadísticas, para ayudar a hacer sugerencias y elecciones. Tanto el cálculo como el álgebra lineal son cruciales, ya que los algoritmos de machine learning se basan en ellos.

2. Análisis y modelado

Se requiere que un científico de datos senior tenga mucho conocimiento en este sector, porque los datos son tan buenos como las personas que los analizan y modelan. Basado en una base de pensamiento crítico y comunicación, un científico de datos debe poder estudiar datos, ejecutar pruebas y construir modelos para obtener nuevos conocimientos y predecir resultados probables.

3. Métodos de machine learning

Si bien no siempre se requiere un conocimiento especializado en este tema, se espera cierta familiaridad. Las futuras empresas buscarán habilidades de machine learning, como árboles de decisión, regresión logística y otros componentes críticos.

4. Programación

Para pasar de lo teórico a lo práctico, un científico de datos senior debe ser un programador excepcional. La mayoría de las empresas querrán que domines los lenguajes de programación como Python, R y otros. Se incluyen en esta categoría la programación orientada a objetos, la sintaxis y funciones básicas, las declaraciones de control de flujo, las librerías y la documentación.

5. Visualización de datos

La visualización de datos es un componente vital para convertirte en un científico de datos, ya que te permite comunicar mensajes clave de manera efectiva y obtener soporte para las soluciones sugeridas. Comprender cómo dividir datos complejos en partes más pequeñas y digeribles, así como también cómo emplear una variedad de ayudas visuales (tablas, gráficos y más) es una habilidad que todo científico de datos necesitará para avanzar en su carrera.

6. Curiosidad intelectual

Un fuerte deseo de resolver dificultades y descubrir respuestas, particularmente aquellas que necesitan un pensamiento creativo, es el corazón de la profesión del científico de datos. Debido a que los datos no tienen sentido por sí mismos, el científico de datos está motivado para aprender más sobre lo que le dicen los datos y cómo se puede aplicar esa información a mayor escala.

7. Comunicación

Debido a que los datos no pueden hablar a menos que se procesen, un científico de datos exitoso debe tener excelentes habilidades de comunicación. La comunicación puede hacer o deshacer un proyecto, ya sea transmitiendo a tu equipo las actividades que deseas realizar para ir del punto A al punto B con los datos o dando una presentación al liderazgo de la empresa.

8. Perspicacia comercial

Un científico de datos debe tener algún conocimiento comercial para poder utilizar correctamente los datos de una manera que sea beneficiosa para su empresa. Debe tener un conocimiento profundo de los objetivos y metas fundamentales de la compañía, así como de cómo afectan el trabajo que realizas. También debe ser capaz de crear soluciones que cumplan con esos objetivos de una manera rentable y fácil de implementar que asegure una adopción generalizada.

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