¿Qué hace un científico de datos?

El cerebro detrás de las decisiones inteligentes en las empresas

Si el Big Data fuera una mina de oro, el Científico de Datos sería el minero, el joyero y el tasador, es decir, todo en uno. Su trabajo es extraer, pulir y darle valor a toneladas de información que a simple vista parecen un caos, pero que bien procesadas se convierten en estrategias ganadoras para las empresas.

En palabras más sencillas: es la persona que combina estadística, programación e inteligencia artificial para descubrir patrones, hacer predicciones y guiar decisiones que pueden ahorrar millones o generar nuevas oportunidades de negocio.

No es magia, pero a veces lo parece. Tal vez te interese saber ¿Cuánta agua consume la inteligencia artificial?...

¿Dónde trabajan los Científicos de Datos?

Estos profesionales pueden encajar en casi cualquier sector que maneje grandes volúmenes de datos. Algunas de las empresas que más los solicitan son

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• Bancos: para detectar fraudes en tiempo real o personalizar ofertas de crédito.

• Startups tecnológicas: para mejorar algoritmos y experiencias de usuario.

• Tiendas de Retail (como Walmart o Amazon): para predecir demanda y optimizar inventarios.

• Consultoras (como Deloitte o Accenture): para ofrecer soluciones basadas en datos a múltiples industrias.

Pero vamos a aterrizarlo más con ejemplos concretos tanto en manufactura como en empresas de servicios.

En la industria de manufactura:

Un científico de datos en una planta de manufactura puede:

1. Optimizar la producción usando modelos predictivos

   • Por ejemplo, En una empresa automotriz que recopila datos de sensores en la línea de ensamblaje, el científico de datos puede entrenar un modelo que detecte patrones de vibración con el fin de anticipar una posible falla en un robot para así, realizar mantenimiento antes de que ocurra la avería, evitando paros costosos.

2. Reducir desperdicio de materia prima

   • Supongamos que en una fábrica de alimentos, se analizan datos de humedad, temperatura y tiempos de horneado, El científico de datos puede desarrollar un modelo matemático para predecir el punto óptimo de cocción con el fin de reducir lotes defectuosos ahorrando en energía y materia prima.

3. Predecir la demanda para planificar inventarios

   • Uno de mis favoritos, supongamos que una empresa de muebles combina datos históricos de ventas con factores externos como temporadas, tendencias de diseño y campañas publicitarias. El cientifico de datos podría realizar ajustes en el plan de producción para optimizarlo reduciendo costos de almacenamiento.

   
   

En empresas de servicios:

En el sector servicios, el papel del científico de datos es igual de crucial, pero el enfoque cambia: se trata más de entender a las personas y anticipar lo que quieren. Veamos algunos ejemplos:

1. Personalizar la experiencia del cliente

   
   

   • Por ejemplo, en una aerolínea, se analizan datos de historial de vuelos, preferencias de asiento y gasto en servicios a bordo. El cientifico de datos puede desarrollar un algoritmo para que el sistema de ventas sugiera automáticamente ofertas personalizadas: desde upgrades (Servicios adicionales) hasta promociones de destinos que coincidan con el patrón de viajes del cliente.

     
     

2. Optimizar rutas y recursos

   
   

   • En el ramo logístico, una empresa de paquetería podría usar datos de tráfico en tiempo real, condiciones climáticas y rutas históricas para ajustar la logística diaria, generando ahorro de combustible, menos retrasos y mejorando la satisfacción del cliente.

     
     

3. Detectar comportamientos inusuales (prevención de fraude)

   
   

   • Muy común hoy en día. En los bancos, se analizan comportamientos típicos de transacciones de un cliente. Si de repente aparece una compra en otro país que no coincide con su patrón, el sistema alertará y bloqueará temporalmente la transacción hasta que el cliente se comunique para aclarar lo sucedido.

¿Qué habilidades necesito para ser Científico de Datos?

Para destacar en este rol, se necesita una combinación de conocimientos técnicos y habilidades estratégicas:

• Estadística y matemáticas: necesaria para el análisis de información.

• Programación: Principalmente en lenguajes como Python o R.

• Comunicación de resultados: Necesarios para traducir análisis complejos en información clara para la toma de decisiones.

  
  

Sueldo en México

En el mercado mexicano, un científico de datos gana entre $45,000 y $90,000 MXN mensuales, dependiendo de su experiencia, el tamaño de la empresa y el sector. En corporativos globales o proyectos de alta especialización, los ingresos pueden ser aún mayores.

En resumen

A medida que las empresas acumulan más datos, su valor estratégico solo aumenta. Un científico de datos no es solo alguien que “analiza números”: es un especialista en tomar decisiones basadas en evidencia. ASí que si estás pensando en tu próximo paso profesional en el mundo del Big Data, este es uno de los roles más prometedores y mejor remunerados que puedes considerar.