Es difícil definir qué es exactamente un profesional Big Data porque dentro del proceso de Generación de datos; Tratamiento de datos,;Análisis de los mismos para generar información; Creación de conocimiento y Obtención de sabiduría hay muchos roles implicados.

Ser científico de datos ofrece beneficios como alta demanda laboral y salarios competitivos debido a la escasez de profesionales calificados. Además, el campo está en constante evolución, lo que permite un continuo desarrollo profesional. Los científicos de datos tienen la oportunidad de impactar decisiones clave en empresas y organizaciones, y su trabajo se aplica en diversas industrias, como tecnología, salud, finanzas y marketing, brindando gran variedad de opciones profesionales.

Un científico de datos (o data scientist) tiene una amplia gama de responsabilidades que pueden variar según la industria, el tamaño de la empresa y el equipo en el que trabaja. Pero en general, sus tareas se centran en extraer conocimiento útil a partir de datos. Aquí te dejo un resumen de las responsabilidades principales:

🔍 1. Recolección y preparación de datos

• Identificar fuentes de datos relevantes.

• Extraer, limpiar y transformar los datos (ETL).

• Tratar datos faltantes, errores o inconsistencias.

📊 2. Análisis exploratorio de datos (EDA)

• Entender el comportamiento y la estructura de los datos.

• Visualizar patrones, tendencias y relaciones.

• Formular hipótesis iniciales.

🤖 3. Modelado y machine learning

• Elegir algoritmos apropiados según el problema.

• Entrenar, validar y ajustar modelos predictivos.

• Evaluar el rendimiento de los modelos (precisión, recall, etc.).

🧠 4. Generación de insights y toma de decisiones

• Traducir hallazgos técnicos a lenguaje comprensible para el negocio.

• Proporcionar recomendaciones basadas en datos.

• Aportar en la estrategia de la empresa usando los resultados del análisis.

🛠️ 5. Implementación y mantenimiento

• Implementar modelos en producción (por ejemplo, en una API).

• Monitorizar el desempeño de los modelos en el tiempo.

• Actualizar los modelos según cambien los datos o necesidades.

💬 6. Comunicación y colaboración

• Trabajar con equipos de negocio, ingeniería, marketing, producto, etc.

• Presentar resultados de manera clara (gráficas, dashboards, reportes).

• Documentar el trabajo técnico y las decisiones tomadas.

🧑‍💻 Herramientas comunes que suelen usar:

• Lenguajes: Python, R, SQL

• Librerías: pandas, scikit-learn, TensorFlow, matplotlib, seaborn

• Big Data: Spark, Hadoop

• Visualización: Power BI, Tableau

• Infraestructura: AWS, Azure, Google Cloud