científico de datos/científica de datos
Descripción general
Conviértete en un científico/a de datos y desbloquea el poder oculto en los datos. En esta función de liderazgo y estrategia, transformarás información compleja en soluciones valiosas para tu equipo y la organización.
Como científico/a de datos, tu día a día estará enfocado en extraer conocimiento de grandes volúmenes de datos. Esto implica identificar patrones, interpretar tendencias y crear visualizaciones claras que permitan a otros comprender la información. Trabajarás con modelos matemáticos, fusionarás diferentes fuentes de datos, y te asegurarás de que los conjuntos de datos sean coherentes y fiables. Tu capacidad para comunicar hallazgos complejos de manera efectiva será clave para influir en la toma de decisiones estratégicas.
- • Detectar e interpretar diversas fuentes de datos.
- • Gestionar y fusionar grandes cantidades de datos, garantizando su coherencia.
- • Crear visualizaciones de datos claras y concisas para facilitar la comprensión.
Conviértete en un científico/a de datos y desbloquea el poder oculto en los datos. En esta función de liderazgo y estrategia, transformarás información compleja en soluciones valiosas para tu equipo y la organización.
¿Podríacientífico de datos/científica de datosencajar contigo?
Responda tres preguntas rápidas. Esta no es una evaluación completa; es un adelanto que le ayudará a decidir si desea comparar su perfil.
¿Te gustan las tareas que requierenPensamiento analítico?
¿Te gustan las tareas que requierenIntegridad?
¿Te gustan las tareas que requierenReconocimiento?
Perspectiva futura para científico de datos/científica de datos
La perspectiva para científico de datos/científica de datos es excepcionalmente estable. Aunque las herramientas de IA ayudarán con tareas diarias, el núcleo de esta función se basa en el criterio humano, lo que resulta en una puntuación de resiliencia alta de 81,8%.
¿Cómo se calculan estas puntuaciones?
El Índice de Resiliencia (0–100) estima cuán estructuralmente protegida está esta ocupación frente a la automatización y la disrupción de IA, basándose en análisis a nivel de tareas. Puntuaciones más altas significan más tareas intensivas en juicio humano. La Exposición a IA muestra el porcentaje estimado de horas de trabajo que las capacidades de IA actuales podrían afectar. Estos son indicadores estructurales derivados del modelo, no predicciones sobre la seguridad laboral individual.
¿Cómo podría cambiarcientífico de datos/científica de datosa medida que crece la adopción de la IA?
El juicio humano, la confianza y el contexto siguen siendo fuertes protectores de este papel.
¿Cómo podría cambiarcientífico de datos/científica de datosa medida que crece la adopción de la IA?
El juicio humano, la confianza y el contexto siguen siendo fuertes protectores de este papel.
Cómo la IA puede cambiar este papel
Una interpretación determinista y basada en modelos de las señales de roles actuales, no es una garantía de reemplazo.
Lo que todavía depende de la gente.
Esta función sigue estando fuertemente dirigida por humanos, dondecompilar sistemas de recomendacióndepende de la confianza, los matices y el juicio del mundo real.
Donde la IA puede convertirse en copiloto
Es más probable que la IA ayude a respaldar tareas comodesarrollar aplicaciones de procesamiento de datos, documentación, búsqueda y coordinación del flujo de trabajo.
Tareas más expuestas a la automatización
La presión de la automatización parece selectiva en lugar de amplia, y la señal más fuerte proviene actualmente deIA generativa.
Análisis detallado Signos vitales, vectores de IA y megatendencias
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Signos vitales, vectores de IA y megatendencias
Signos vitales
Vectores de exposición a la IA
0-100%Exposición a generación de contenido, aumento creativo y herramientas de grandes modelos de lenguaje
Exposición a automatización de flujo de trabajo, software de apoyo a decisiones y digitalización de procesos
Exposición a análisis asistido por IA, reconocimiento de patrones y tareas de modelado predictivo
Exposición a automatización física, robótica y desplazamiento de tareas impulsado por sensores
Señales de megatendencia
0-100%Puntuaciones derivadas del modelo. Indica exposición estructural a megatendencias, no demanda directa.
Detalles técnicos
NexFuture v2.0 combina perfiles de capacidades y actividades de O*NET con distribuciones de grupos de habilidades de ESCO y seis señales de megatendencias globales. Las puntuaciones son estimaciones probabilísticas, no garantías. Consulte el Documento técnico de metodología de NexFuture para más detalles.
Lo que las personas en este rol suelen hacer
Tecnología digital
Un día típico comocientífico de datos/científica de datos
09 09:00 · mañana compilar sistemas de recomendación
10 10:30 · media mañana desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos
12 12:00 · mediodía desarrollar software de fuente abierta
14 14:00 · tarde diseñar esquema de base de datos
15 15:30 · A última hora de la tarde establecer procesos de datos
17 17:00 · Resumen gestionar derechos de propiedad intelectual
El orden de las tareas es ilustrativo. Los días individuales varían.
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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.
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extracción de datos
Los métodos de inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadísticas y bases de datos utilizados para extraer contenido de un conjunto de datos.
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extracción de información
Las técnicas y los métodos utilizados para obtener y extraer información de documentos y fuentes digitales no estructurados o semiestructurados.
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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).
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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.
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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.
- análisis cuantitativo
- análisis empírico
- bibliografía científica
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gestionar datos localizables, accesibles, interoperables y reutilizables
Producir, describir, almacenar, conservar y (re)utilizar datos científicos partiendo de los principios de localización, accesibilidad, interoperabilidad y reutilización, haciendo que los datos sean lo más abiertos posible y todo lo cerrados que sea necesario.
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llevar a cabo investigaciones científicas
Participar en la concepción o creación de nuevos conocimientos mediante la formulación de preguntas de investigación, la investigación, la mejora o el desarrollo de conceptos, teorías, modelos, técnicas, instrumentación, software o métodos operativos, y la utilización de métodos y técnicas científicos.
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aplicar la ética de investigación y los principios de integridad científica a las actividades de investigación
Aplicar principios éticos fundamentales y la legislación a la investigación científica, en particular las cuestiones de integridad en la investigación. Realizar y revisar las investigaciones o informar sobre ellas evitando conductas indebidas, como la mentira, la falsificación y el plagio.
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promover la innovación abierta en la investigación
Promover colaboraciones integradas en las que diversas partes interesadas creen de manera conjunta innovaciones de valor común.
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integrar la dimensión de género en la investigació
Tener en cuenta durante todo el proceso de investigación las características biológicas y los rasgos sociales y culturales en evolución de los hombres y las mujeres (el género).
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llevar a cabo investigaciones multidisciplinarias
Llevar a cabo investigaciones más allá de los límites interdisciplinares y funcionales.
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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.
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utilizar técnicas de tratamiento de datos
Recopilar, procesar y analizar los datos y la información pertinentes, almacenar adecuadamente y actualizar los datos y represente cifras y datos mediante gráficos y diagramas estadísticos.
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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.
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utilizar bases de datos
Utilizar herramientas de software para gestionar y organizar datos en un entorno estructurado que consta de atributos, tablas y relaciones para consultar y modificar los datos almacenados.
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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.
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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.
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redactar artículos científicos o académicos y documentos técnicos
Redactar y editar textos científicos, académicos o técnicos sobre diversos temas.
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difundir resultados entre la comunidad científica
Divulgar públicamente resultados científicos a través de medios apropiados para ello, como conferencias, seminarios, coloquios o publicaciones científicas.
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publicar investigaciones académicas
Llevar a cabo investigaciones académicas en el ámbito de especialización correspondiente, en una universidad o instituto o por cuenta propia, y publicarlas en libros o revistas académicas con el fin de contribuir a dicho ámbito y obtener una acreditación académica personal.
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escribir publicaciones científicas
Presentar las hipótesis, hallazgos y conclusiones de su investigación científica en su ámbito de especialización en una publicación profesional.
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desarrollar software de fuente abierta
Utilizar y producir software de fuente abierta. Estar familiarizado con los principales modelos de fuente abierta, los sistemas de concesión de licencias y las prácticas de codificación comúnmente adoptadas para la producción de software de fuente abierta.
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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.
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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.
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manejar muestras de datos
Recopilar y seleccionar un conjunto de datos de una población mediante un procedimiento estadístico u otro procedimiento definido.
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reunir datos de TIC
Recopilar datos mediante el diseño y aplicación de métodos de búsqueda y muestreo.
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sintetizar información
Leer, interpretar y resumir de manera crítica información nueva y compleja procedente de diversas fuentes.
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gestionar datos de investigación
Producir y analizar datos científicos procedentes de métodos de investigación cualitativos y cuantitativos. Almacenar y mantener los datos en bases de datos de investigación. Apoyar la reutilización de datos científicos y estar familiarizado con principios de gestión de datos abiertos.
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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.
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proporcionar presentaciones visuales de datos
Crear representaciones visuales de datos, como gráficos o diagramas, que faciliten su comprensión.
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comunicar hallazgos científicos
Compartir hallazgos recientes y el entusiasmo por la ciencia con el público general, aumentar los conocimientos, la apreciación y el entendimiento del público en lo relativo a la ciencia y promover el uso de resultados científicos para la formación de opiniones.
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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.
DNA de habilidad
Rasgos de personalidad de trabajo y valores que definen este rol
Vea si este puesto se ajusta a su ADN profesional
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Rutas de crecimiento y roles similares
Explore trayectorias de carrera típicas, habilidades adyacentes y roles similares para planificar su próxima transición.
¿Dónde encajacientífico de datos/científica de datos?
Puntuaciones de similitud basadas en la superposición de habilidades de los datos de la ESCO.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué habilidades blandas son cruciales para un científico/a de datos?
- Más allá de las habilidades técnicas, es fundamental tener una gran capacidad de comunicación, pensamiento analítico y resolución de problemas. La capacidad de explicar conceptos complejos de forma clara y persuasiva a diferentes audiencias es esencial.
- ¿Cómo puedo asegurarme de que los conjuntos de datos que manejo sean fiables?
- La coherencia de los datos es primordial. Esto implica implementar procesos de validación, limpieza y transformación de datos, así como establecer mecanismos de control de calidad para garantizar la integridad de la información.
- ¿Qué tipo de proyectos puedo esperar liderar como científico/a de datos en este nivel?
- En un rol de liderazgo y estrategia, podrías liderar proyectos de análisis predictivo, optimización de procesos, desarrollo de modelos de machine learning para la toma de decisiones, o la creación de dashboards interactivos para el seguimiento de KPIs clave.