Profesión científico de datos / científica de datos

Los científicos de datos detectan e interpretan fuentes de datos ricas, gestionan grandes cantidades de datos, fusionan fuentes de datos, garantizan la coherencia de los conjuntos de datos y crean visualizaciones a fin de ayudar a la comprensión de los datos. Se basan en modelos matemáticos que utilizan datos, presentan y comunican información y conclusiones sobre datos a especialistas y científicos en su equipo y, si fuera necesario, a un público no especializado, y recomiendan formas de aplicar los datos.

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Tipos de personalidades

• Investigador / Realista

Conocimientos

• Procesamiento analítico en línea

  Las herramientas en línea que analizan, agregan y presentan datos multidimensionales que permiten a los usuarios extraer y visualizar datos de manera interactiva y selectiva, y ver los datos desde puntos de vista específicos.

• Técnicas de presentación visual

  Las técnicas de representación visual e interacción, como los histogramas, los gráficos de dispersión, gráficos de superficie, diagramas de árbol y gráficos de coordenadas paralelas, que pueden utilizarse para presentar datos numéricos y no numéricos, con el fin de reforzar la comprensión humana de esta información.

• Extracción de datos

  Los métodos de inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadísticas y bases de datos utilizados para extraer contenido de un conjunto de datos.

• Modelos de datos

  Las técnicas y sistemas existentes utilizados para estructurar los datos y mostrar las relaciones entre ellos, así como los métodos para interpretar las estructuras y las relaciones de los datos.

• Extracción de información

  Las técnicas y los métodos utilizados para obtener y extraer información de documentos y fuentes digitales no estructurados o semiestructurados.

• Lenguaje de consulta del sistema de descripción de recursos

  Los lenguajes de consulta, como SPARQL, que se utilizan para extraer y manipular datos almacenados en el formato Marco de Descripción de Recursos (RDF).

• Lenguajes de consulta

  El campo de los lenguajes informáticos normalizados para la recuperación de información de una base de datos y de documentos que contengan la información necesaria.

• Estadística

  El estudio de la teoría, los métodos y las prácticas estadísticos como recopilación, organización, análisis, interpretación y presentación de datos. Se ocupa de todos los aspectos de los datos, incluida la planificación de la recogida de datos desde el punto de vista de la creación de encuestas y experimentos para pronosticar y planificar actividades de índole laboral.

• Categorización de la información

  El proceso de clasificación de la información en categorías y de la indicación de la relación que guardan entre sí los datos para algunos fines claramente definidos.

Capacidades

• Ejecutar cálculos matemáticos analíticos

  Aplicar métodos matemáticos y utilice tecnologías de cálculo para realizar análisis y buscar soluciones a problemas específicos.

• Establecer procesos de datos

  Utilizar herramientas de TIC para aplicar procesos de manipulación de datos matemáticos, algorítmicos o de otro tipo, con el fin de crear información.

• Compilar sistemas de recomendación

  Compilar sistemas de recomendación basados en grandes conjuntos de datos utilizando lenguajes de programación o herramientas informáticas para crear una subclase de sistema de filtrado de información que persiga predecir la calificación o preferencia que un usuario otorga a un elemento.

• Informar de los resultados de los análisis

  Elaborar documentos de investigación o hacer presentaciones para informar de los resultados de un proyecto de investigación y análisis realizado, indicando los procedimientos y métodos de análisis que han dado lugar a los resultados, así como las posibles interpretaciones de los resultados.

• Gestionar sistemas de recopilación de datos

  Desarrollar y gestionar los métodos y estrategias utilizados para maximizar la calidad de los datos y la eficiencia estadística en la recopilación de datos, a fin de garantizar que los datos recabados estén optimizados para su posterior tratamiento.

• Aplicar procesos de calidad de datos

  Aplicar técnicas de análisis de calidad, validación y verificación de calidad de los datos para comprobar la integridad de la calidad de los datos.

• Realizar una limpieza de datos

  Detectar y corregir los registros corruptos de los conjuntos de datos, y asegurarse de que los datos se conviertan y mantengan estructurados conforme a las directrices.

• Manejar muestras de datos

  Recopilar y seleccionar un conjunto de datos de una población mediante un procedimiento estadístico u otro procedimiento definido.

• Reunir datos de TIC

  Recopilar datos mediante el diseño y aplicación de métodos de búsqueda y muestreo.

• Proporcionar presentaciones visuales de datos

  Crear representaciones visuales de datos, como gráficos o diagramas, que faciliten su comprensión.

• Diseñar esquema de base de datos

  Redactar un sistema de bases de datos mediante las normas del sistema de gestión de las bases de datos (RDBMS), a fin de crear un grupo de objetos dispuestos lógicamente, como tablas, columnas y procesos.

• Interpretar datos actuales

  Analizar los datos recopilados a partir de fuentes como los datos de mercado, los documentos científicos, los requisitos de los clientes y los cuestionarios actuales y actualizados, con el fin de evaluar el desarrollo y la innovación en ámbitos de especialización.

• Normalizar datos

  Reducir los datos a su forma fundamental precisa (formularios normales) para lograr resultados como la minimización de la dependencia, la eliminación de la redundancia y el aumento de la coherencia.

• Desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos

  Crear un software personalizado para el procesamiento de datos, seleccionando y utilizando el lenguaje de programación informático adecuado para que un sistema de TIC produzca los datos solicitados sobre la base de las entradas esperadas.

Conocimientos y capacidades optativas

Source: Sisyphus ODB