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"El analista de datos debe tener habilidades matemáticas, informáticas y de negocio"

Negocios

Diego Rojo es profesor de ingeniería de software en el centro universitario U-tad

Diego Rojo, profesor de ingeniería de software de la U-tad.
Diego Rojo, profesor de ingeniería de software de la U-tad.

Diego Rojo es profesor de ingeniería de software en el centro universitario U-tad y forma a los futuros analistas de datos, o data scientist, uno de los perfiles más buscados hoy en día. The New York Times ha calificado esta profesión como “la más sexy del siglo XXI”. McKinsey ha dicho que sólo en Estados Unidos habrá casi 200.000 vacantes que quedarán sin cubrirse durante 2018. Dar con las personas adecuadas es clave en estos momentos, pues las compañías hoy pueden acceder, en algunos casos por poco dinero, a muchas tecnologías para analizar lo que está pasando, pero muchas veces carecen de los profesionales que interpreten esa avalancha de información. 

Hace poco The New York Times se refería al data scientist o analista de datos como la “profesión más sexy del siglo XXI”. ¿Realmente es para tanto?

El data scientist es un profesional que domina una serie de habilidades matemáticas, informáticas y de negocio que no son nada fáciles de adquirir. Esto, junto a su gran versatilidad, pues tiene cabida en todos los sectores, y su papel protagonista en la revolución analítica que está teniendo lugar en múltiples sectores, entiendo que son parte de los motivos que lleva a The New York Times a hacer esta afirmación.  Además, el desarrollo en los últimos años de nuevos algoritmos de analítica avanzada como el deep learning, que han permitido avances en la resolución de problemas de inteligencia artificial o de procesamiento del lenguaje natural, hace al data scientist un perfil clave.

¿Qué hace exactamente un data scientist?

El data scientist o científico de datos se encarga de generar valor a partir de grandes volúmenes de datos. Para ello debe extraer, entender, limpiar y aplicar técnicas analíticas y de machine learning a los datos para poder apoyar la toma de decisiones en problemas específicos de negocio. Los científicos de datos son perfiles valorados en las grandes empresas porque pueden realizar segmentaciones de clientes y predecir el éxito de un producto o el comportamiento de los usuarios.

El data scientist es un profesional que domina una serie de habilidades matemáticas, informáticas y de negocio

¿Por qué de repente todo el mundo necesita un analista de datos en su organización?

El principal motivo es que es ahora cuando muchas empresas se han dado cuenta de que tenían un activo, que eran los datos, del que podían sacar valor. Además, en bastantes sectores han surgido empresas que han revolucionado el mercado al incluir a estos profesionales en su plantilla, “obligando” así a la competencia a contratar analistas de datos y data scientists para no quedar relegados. Además, el desarrollo y avance de nuevas técnicas para el tratamiento de datos no estructurados (que no se pueden almacenar en formato tabla de datos) basadas en redes neuronales profundas (Deep Learning) permite a los data scientists solucionar nuevos problemas de gran relevancia, como la visión computacional para el desarrollo de coches autónomos, asistentes de voz como Siri, Cortana o Google Now; o como, por ejemplo, mejorar la calidad de vida de las personas dependientes a través de sistemas de inteligencia artificial aplicando métodos para programar algoritmos que predigan sus comportamientos y necesidades. Hablo, por ejemplo, de encender la luz cuando un usuario entra en la casa, encender la televisión en el momento preciso o anticipar posibles problemas que precisen de asistencia sanitaria.

¿En qué banda salarial se mueven ahora mismo los data scientists en España? 

Los data scientists son perfiles muy demandados en España, pero es difícil concretar la banda salarial ya que las habilidades necesarias, y por tanto el salario, varían mucho de un puesto a otro y también de una empresa a otra. Claramente, este perfil es actualmente uno de los ‘más cotizados’ según el informe elaborado por Spring Professional, donde revelan los perfiles que serán estratégicos este 2018.

¿Cuáles son los sectores productivos y los perfiles de empresa que más demandan analistas de datos?

Este tipo de profesional es ampliamente demandado en empresas de todos los sectores que tienen grandes cantidades de datos que explotar, como pueden ser el sector bancario, energético, retail, asegurador o de telecomunicaciones.  

¿Cómo está la oferta y la demanda de profesionales con este perfil en España? ¿Hay un déficit significativo de los mismos?

La demanda de data scientists en España es alta y superior a la oferta. Esto se debe principalmente a que, al ser un perfil que debe saber aunar conocimientos matemáticos, informáticos y de negocio, no es fácil encontrar un perfil concreto que los reúna todos, al requerir de una formación específica.

¿Están las universidades formando ya, con titulaciones puestas al día, a estos profesionales, o son las empresas las que se tienen que dedicar a reciclar internamente a su personal informático de siempre?

Hay universidades, como es el caso de U-tad, que llevamos ya algunos años formando a futuros data scientists con muy buenos resultados, a través de nuestros grados oficiales y de postgrados de especialización en el ecosistema big data. Desde el centro universitario U-tad, hemos precisamente actualizado nuestra oferta formativa de grado para adaptarnos a las demandas del mercado laboral lanzado para el presente curso académico un ‘Doble grado en Ingeniería del Software y Matemáticas’ y un ‘Grado en Ingeniería de Software’, con especialización en ingeniería de datos.

LA PREGUNTA
¿Cree que Cebit sigue siendo una feria de interés para el canal de distribución?