En octubre de este año se cumplirá exactamente una década desde que los profesores Thomas H. Davenport y DJ Patil calificarán a los científicos de datos como “la profesión más sexy del Siglo XXI” en un escrito publicado en Harvard Business Review.

Son 10 años en los que SAS ha venido liderando la adopción de una cultura analítica en más organizaciones y en los que hemos logrado permear e inspirar a profesionales de diferentes niveles e industrias. 10 años en los que la expresión de Davenport y Patil ha calado tanto, que cada día más jóvenes se preguntan cómo pueden volverse científicos de datos, qué deben estudiar o cómo pueden incursionar desde temprano en este apasionante terreno.

Vea aquí cómo desde SAS impulsamos la participación de más científicos de datos en las organizaciones y cómo se puede convertir en un científico de datos para aportar mayores soluciones a la sociedad.

Publicaciones recientes dan cuenta que lo dicho por Davenport y Patel no solo era correcto, sino que la realidad incluso superó su predicción.

Un artículo publicado este año en CIO, destaca que “el rol de científico de datos tiene una gran demanda a medida que las organizaciones buscan transformarse y ser más inteligentes e innovadoras extrayendo información comercial de sus datos. En agosto de 2021, la firma de investigación IDC pronosticó que el gasto mundial en big data y soluciones de análisis empresarial alcanzaría los 215.700 millones de dólares en 2021 y continuaría ganando fuerza durante los próximos cinco años, con una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 12,8 % hasta 2025. Según los reclutadores ejecutivos Smith Hanley Associates, 2021 fue un año excepcional para las contrataciones de científicos de datos y se espera que la tendencia continúe en 2022”.

A nivel general, los científicos de datos son profesionales encargados de extraer inteligencia en datos estructurados y no estructurados para ayudar a las organizaciones a mejorar sus ingresos, reducir costos, aumentar la agilidad comercial, mejorar las experiencias de los clientes y desarrollar nuevos productos.

Pero, esa no es la respuesta que las nuevas generaciones están buscando. Hoy en día, ser un científico de datos no es lo mismo a ser un especialista en inteligencia artificial, así como tampoco un ingeniero de datos es igual a un arquitecto de datos e incluso estamos ante científicos de datos especializados en llevar la analítica a la nube.

En SAS, por ejemplo, sabemos que el especialista en IA ya fue clasificado por Linkedin como el principal trabajo emergente en 2020, que muy cerca está el científico de datos en el puesto número 3 y el ingeniero de datos en el número 8.

Así mismo sabemos que hay quienes se especializan en la curación profesional de los datos, hay especialistas en analítica avanzada y quienes se preparan como profesionales de AI y machine learning para aplicar estas soluciones a los problemas empresariales combinando cada paso del ciclo de vida analítico con esta credencial en profundidad.

Lo que resulta evidente es que hoy en día ser un científico de datos podrá ser muy sexy, pero no es suficiente.

Estas son algunas de las especialidades más frecuentes y atrayentes que tienen hoy los científicos de datos en el mercado. Aquí está la respuesta para quienes preguntan qué deben estudiar o qué deben aprender para hacer parte de la profesión más sexy del Siglo XXI (algunos de ellos tomados de la clasificación actual que hace el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC):

• “Científico de datos es el que se centra en una labor de investigación, de manejar y analizar los datos en bruto para convertirlos en inteligencia y sacar de allí insights que apoyen la toma de decisiones más acertadas”, señala el IIC.
• Otro perfil es el del ingeniero de datos, que surge en un momento de madurez del trabajo con datos. “Las empresas se empezaron a dar cuenta de que necesitaban que las pruebas que ya se estaban haciendo se convirtieran en productos y se pusieran en marcha para dar algún tipo de valor”.

“Más que con librerías, los ingenieros de datos trabajan con tecnologías y herramientas. Utilizan frameworks como Spark para el tratamiento masivo de datos, porque aquí es donde se empieza a hablar verdaderamente de Big Data y de cómo escalar las aplicaciones y soluciones en un entorno real de datos, una de sus tareas principales”.

• Un perfil más es el arquitecto de datos, que se encarga del diseño y organización de los datos. Según IIC, “el antes llamado administrador de bases de datos (BDA), ahora desempeña además otras tareas: gobierno de datos, políticas de uso de los datos, bajo qué reglas se permite el acceso, cómo son los sistemas que controlan ese acceso, etc”.
• También están los Data Curation Professional, otro perfil específico de científicos de datos. Este tipo de profesionales cubre temas de SAS para técnicas de curación de datos, incluso la preparación de big data con Hadoop.
• De igual forma encontramos a los Advanced Analytics Professional, un experto que amplía su conjunto de habilidades analíticas al aprender técnicas de modelado predictivo, análisis de texto, experimentación y optimización.
• Y cómo no nombrar a los profesionales de AI y Machine Learning, científicos de datos especializados en aplicar la IA y el machine learning a los problemas empresariales. Tienen la capacidad de aprender y comprender cada paso del ciclo de vida analítico con conocimiento de IA y ML en profundidad.
• Y por último en este corto listado quiero destacar el rol de los Cloud Data Scientist, profesionales que ahora se encargan de llevar todo el poder de la analítica en la nube. Son los responsables de desarrollar todos los procesos analíticos en los ambientes cloud y edge. Hoy en día son de los más apreciados y valorados en el mercado y todo por el auge que tiene la analítica en la nube y por asociaciones como las que han hecho SAS y Microsoft por llevar todo este mundo analítico y de aprovechamiento de los datos a los escenarios donde hoy más se necesitan.

Ser un científico de datos es una profesión sexy 10 años después y sin duda lo seguirá siendo aún más en los próximos años de Cuarta Revolución Industrial, de tecnologías emergentes como Inteligencia Artificial, IoT y Blockchain y más y más datos en el mundo. La transformación y evolución de las industrias, la puesta en marcha de mejores gobiernos con mayores impactos en los ciudadanos y la resolución de muchos de los grandes desafíos que enfrenta la humanidad es lo que nos espera en un mundo mucho más analítico.