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La economía ha sufrido una transformación digital, y eso significa que se está incrementando la cantidad de información sobre clientes, competidores, etc. que se recolecta y almacena en los sistemas informáticos de una empresa. Este es el “Big Data”.

Pero toda esta información no se queda en un archivo digital cogiendo polvo. Es necesario encontrar una manera de aprovechar estos datos y extraer conclusiones valiosas con las que favorecer el crecimiento del negocio. Aquí es donde entra en juego el Data Scientist.

Este profesional posee unas habilidades especiales con las que descartar información irrelevante y empaquetar los datos pertinentes en forma de elementos estratégicos que puedan ser aprovechados por diferentes departamentos de una empresa.

Un Data Scientist aprovecha diferentes canales:

1. Recopilación omnicanal de datos.
2. Limpieza de datos.
3. Indexación y consolidación de datos para darles un mejor uso.
4. Descubrimiento de patrones que conduzcan a predicciones.
5. Creación de tableros que ayuden a los managers en su toma de decisiones.

1. Extraer la información clave de todo lo recolectado por el Data Engineer.
2. Centralizar la información en un espacio dedicado de fácil acceso.
3. Resumir los KPIs y construir tableros para realizar un seguimiento de su rendimiento.
4. Desarrollar procesos automatizados.
5. Hacer recomendaciones a los líderes de diferentes equipos.

El gran desafío para un Data Analyst es crear nuevas herramientas con las que filtrar de forma eficaz la montaña de información que una compañía recopila. Gran parte de esta información nunca se utiliza.

Por eso mismo, para aprovechar estos datos, es de vital importancia que el Analista de Datos tenga unas excelentes habilidades estadísticas y controle diferentes softwares y lenguajes de programación como SAS, SQL, VBA, Access o R.

Los Data Engineers trabajan en tándem con los Data Scientist para construir el marco que recolecta la información que será examinada por el Data Scientist. Efectivamente, son los primeros de una empresa que entran en contacto con la información.

Su desafío es extraer la información deseada del paquete de información sin comprometer la seguridad. Cada día, el Ingeniero de Datos debe monitorizar los sistemas de tratamiento de datos a la búsqueda de calidad y relevancia.

El Data Engineer también debe enfrentarse a una buena cantidad de limpieza. Los datos irrelevantes pueden sobrecargar los servidores de forma innecesaria y, por lo tanto, es necesario eliminarlos.

Para hacer todo esto, el Data Engineer debe dominar diferentes habilidades, como por ejemplo:

1. Arquitectura de base de datos.
2. Herramientas de modelaje.
3. Codificación, especialmente Python, Java y C/C++.
4. Tecnología SQL y NoSQL.
5. IA.

De forma similar a los Data Scientist, los Machine Learning Engineer son los mejores procesadores de datos y son capaces de construir modelos complejos consagrados al manejo activo de información.

Su papel en el equipo de Tecnología y Crecimiento consiste en utilizar software “auto-ejecutable” para implementar modelos predictivos automatizados. El Machine Learning depende de la habilidad de una máquina para “aprender” de operaciones precedentes y ajustar sus predicciones.

Empleando este tipo de tecnología, el Machine Learning Engineer puede mejorar los algoritmos de forma consistente y eliminar el error humano del proceso.

Los Machine Learning Engineers trabajan estrechamente con diversos miembros del equipo de Tecnología y Crecimiento, tal y como los Data Scientists, los Software Engineers o los Data Engineers, pero también con especialistas UX/UI en el departamento de Producto y Diseño.