Científico de datos
Análisis estadístico avanzado y modelado predictivo al servicio de la toma de decisiones basada en datos
Tendencia en la mayoría de los países. Los valores de su país están en la pestaña Salarios, formación, mercado laboral.
Acerca de la profesión
El científico de datos diseña, entrena y despliega modelos de machine learning y análisis estadístico para transformar grandes volúmenes de datos en conocimiento accionable.
Trabaja con Python, R, SQL, TensorFlow y plataformas cloud como AWS o GCP. Colabora estrechamente con equipos de ingeniería de datos, producto y dirección de negocio para traducir problemas complejos en soluciones cuantitativas. Interpreta resultados, comunica hallazgos mediante visualizaciones y contribuye a la definición de la estrategia analítica de la organización.
Habilidades
Competencias técnicas
- Dominio de Python y R para análisis estadístico y modelado
- Conocimiento en SQL avanzado y bases de datos NoSQL
- Experiencia con frameworks de ML como Scikit-learn y XGBoost
- Uso de plataformas cloud: AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML
- Habilidad en herramientas de visualización: Tableau, Power BI, Matplotlib
- Implementación de MLflow y técnicas de MLOps para ciclo de vida de modelos
- Capacidad para trabajar con Apache Spark en procesamiento distribuido
- Conocimiento en estadística inferencial y diseño de experimentos
Habilidades blandas
- Pensamiento analítico y resolución estructurada de problemas
- Comunicación clara de resultados técnicos a perfiles no técnicos
- Gestión autónoma de proyectos con plazos ajustados
- Curiosidad intelectual y actualización continua en investigación
- Trabajo colaborativo en equipos multidisciplinares
Misiones
- Recopilar, limpiar y transformar datasets crudos utilizando Pandas y SQL para optimizar el tiempo de preparación en un 30%.
- Desarrollar modelos de clasificación y regresión con Scikit-learn y XGBoost, logrando métricas de precisión superiores al 85%.
- Entrenar redes neuronales con TensorFlow y PyTorch para proyectos avanzados de procesamiento de lenguaje natural e imagen.
- Diseñar experimentos A/B y analizar resultados estadísticos con un nivel de confianza del 95%.
- Automatizar pipelines de datos en Apache Airflow para reducir la latencia de ingesta a menos de 15 minutos.
- Desplegar modelos en producción mediante APIs REST con FastAPI y monitorizar su degradación con MLflow.
- Elaborar dashboards interactivos en Tableau o Power BI para comunicar KPIs a equipos directivos.
- Realizar análisis exploratorio de datos y detectar anomalías que impacten en los indicadores de negocio.
- Colaborar con ingenieros de software para integrar modelos en arquitecturas de microservicios escalables.
- Documentar metodologías, supuestos y limitaciones de cada modelo en repositorios Git.
Entornos de trabajo
- Empresas tecnológicas con productos digitales innovadores
- Sectores financiero y de seguros con modelos de riesgo avanzados
- Retail y e-commerce con motores de recomendación personalizados
- Salud y farmacéutica con análisis de ensayos clínicos
- Consultoras de datos y analítica avanzada
- Organismos públicos con proyectos de datos abiertos
Posibles evoluciones
- Avanzar hacia Lead Data Scientist con coordinación de equipo analítico
- Convertirse en Machine Learning Engineer enfocado en producción y escalabilidad
- Asumir el rol de Head of Data o Chief Data Officer
- Desarrollarse como Investigador en inteligencia artificial o doctorado aplicado
- Evolucionar a Data Product Manager orientado a productos basados en datos
Perfil buscado
Preguntas frecuentes
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