¿Quiénes son los Científicos de Datos Ciudadanos y qué hacen?

Who are Citizen Data Scientists and what do they do?

Introducción

En el mundo de hoy, impulsado por los datos, el papel de los científicos de datos se ha vuelto indispensable. Pero ¿qué pasaría si les dijera que no necesitan un doctorado en ciencia de datos para desentrañar los misterios ocultos en vastos conjuntos de datos? Bienvenidos a la era de los Ciudadanos Científicos de Datos: una nueva especie de personas empoderadas con las habilidades y herramientas para descubrir conocimientos valiosos sin una formación formal. Los Ciudadanos Científicos de Datos son personas comunes con habilidades extraordinarias para transformar datos en conocimientos accionables, revolucionando cómo las organizaciones toman decisiones. En este artículo, exploraremos el surgimiento de los Ciudadanos Científicos de Datos, su impacto en los negocios y las emocionantes posibilidades que traen.

¿Qué son los Ciudadanos Científicos de Datos?

Los Ciudadanos Científicos de Datos son individuos sin formación formal en ciencia de datos que poseen las habilidades y herramientas para analizar datos y obtener conocimientos. Utilizan plataformas de análisis de autoservicio y herramientas intuitivas para explorar datos, construir modelos y tomar decisiones basadas en datos, democratizando el poder de los datos dentro de las organizaciones.

¿Por qué las organizaciones deberían contratarlos?

La ciencia de datos es un campo vasto que aporta beneficios significativos a las organizaciones, y los Ciudadanos Científicos de Datos desempeñan un papel crucial en aprovechar el poder de los datos. A continuación, se presentan algunas razones por las que las empresas los necesitan:

  1. Simplificación del análisis de datos: Los Ciudadanos Científicos de Datos están integrados en varios departamentos o equipos, lo que les permite abordar desafíos comerciales específicos y explorar datos relevantes para su campo. Esto conduce a una comprensión más profunda y una mejor toma de decisiones.
  2. Cerrando la brecha: Poseen experiencia en dominios junto con una sólida comprensión de la ciencia de datos. Esta combinación les permite cerrar la brecha entre las habilidades técnicas y el conocimiento de la industria, aportando contexto y conocimientos al análisis de datos.
  3. Información en tiempo real: Con su experiencia en dominios y acceso a herramientas de análisis automatizadas, los Ciudadanos Científicos de Datos pueden analizar datos en tiempo real y proporcionar rápidamente información a los tomadores de decisiones. Esto permite a las organizaciones responder rápidamente, aprovechar oportunidades y mitigar riesgos de manera efectiva.
  4. Multiplicadores de fuerza: Al manejar tareas rutinarias de análisis de datos, liberan a los científicos de datos para que se centren en desafíos más complejos e iniciativas estratégicas. Actúan como multiplicadores de fuerza, apoyando a múltiples equipos y aumentando la productividad general.
  5. Perspectivas únicas: Aportan sus diversas experiencias y conocimientos al análisis de datos, lo que resulta en enfoques novedosos para la resolución de problemas. Sus aportes únicos a menudo conducen a descubrimientos novedosos y una mejor toma de decisiones.
  6. Experimentación ágil: Los Ciudadanos Científicos de Datos tienen la flexibilidad para explorar diferentes metodologías, modificar modelos y probar hipótesis de manera eficiente. Su adaptabilidad promueve la innovación a medida que experimentan con diversos métodos analíticos, impulsando el progreso dentro de sus respectivos campos.

Habilidades clave requeridas

El conjunto de habilidades requerido para ser un Ciudadano Científico de Datos exitoso incluye las siguientes habilidades analíticas, técnicas y específicas del tema:

  1. Los Ciudadanos Científicos de Datos deben estar equipados para interpretar y presentar datos visualmente a través de programas como Tableau, Power BI o bibliotecas Python como Matplotlib o Seaborn.
  2. Deben tener habilidades básicas de programación para trabajar con datos, aplicar métodos estadísticos y desarrollar modelos de aprendizaje automático simples. Es ventajoso estar familiarizado con lenguajes de programación como Python o R.
  3. También deben ser competentes en algunas otras áreas, como estadísticas, modelado de datos, visualización de datos, etc., para evaluar e interpretar datos y producir conocimientos y percepciones más útiles y efectivos.
  4. También deben ser capaces de establecer objetivos, crear hipótesis y evaluar datos para obtener conocimientos y abordar problemas corporativos.
  5. Dado el carácter dinámico de la ciencia de datos, deben mantenerse al día con las herramientas, técnicas y desarrollos del mercado más recientes y buscar activamente oportunidades para diversificar su conjunto de habilidades.
  6. Deben ser capaces de comunicarse eficazmente con usuarios no técnicos y transmitir análisis complejos de manera breve, sencilla y visualmente atractiva.

Responsabilidades laborales

  1. Los Ciudadanos Científicos de Datos utilizan enfoques estadísticos, trabajan con conjuntos de datos, limpian datos y encuentran correlaciones, tendencias y patrones en los datos.
  2. Son esenciales para desarrollar declaraciones de problemas precisas e hipótesis centradas en su conocimiento del tema.
  3. Trabajan directamente con equipos de datos, partes interesadas de la industria y expertos en la materia. Colaboran para establecer objetivos del proyecto, recopilar información pertinente y corroborar conclusiones.
  4. Mantienen la integridad y confidencialidad de los datos, siguen las leyes de protección de datos y manejan datos altamente clasificados con el máximo cuidado.
  5. Destacan la importancia de los conocimientos impulsados por los datos, involucran a los compañeros de trabajo en la utilización de los datos y apoyan la implementación de herramientas analíticas y datos para respaldar la toma de decisiones.
  6. Estos profesionales recopilan sus hallazgos y los discuten con líderes empresariales y tomadores de decisiones. Utilizan enfoques de visualización para presentar sus hallazgos de una manera que los equipos técnicos o de desarrollo de productos puedan comprender fácilmente.
  7. Al abordar cualquier desafío, no siempre siguen el libro. Son responsables de idear enfoques únicos en varias ocasiones, lo que requiere que piensen de manera creativa.

También lee: Cómo hacer una transición exitosa de carrera hacia Ciencia de Datos – Todo lo que necesitas saber

Desafíos y Limitaciones

Posibles Problemas

Los ciudadanos científicos de datos podrían no ser tan conocedores como los cualificados científicos de datos. Una capacitación y dirección inadecuadas pueden resultar en análisis de datos inexactos, interpretaciones pobres y resultados imprecisos.

Podrían derivar conclusiones inexactas o sesgadas de los datos si no comprenden completamente los métodos estadísticos y las limitaciones de los datos. Además, pueden tener problemas para obtener datos confiables y de alta calidad, lo que podría afectar la precisión de sus conclusiones.

Abordar las Preocupaciones Éticas y de Privacidad

A medida que los ciudadanos científicos de datos se involucran con los datos, es fundamental abordar las preocupaciones de privacidad y ética. La protección de la privacidad individual requiere una manipulación cuidadosa de la información confidencial y personalmente identificable (PII) a través de técnicas apropiadas de anonimización y cifrado. Las consideraciones éticas deben guiar sus prácticas de investigación, evitando el uso no ético, discriminatorio o angustiante de los datos. Obtener el consentimiento explícito de personas u organizaciones involucradas en el manejo de datos sensibles es esencial para mantener los estándares éticos. Al adherirse a las regulaciones de privacidad y principios éticos, pueden mantener la confianza y garantizar una utilización responsable de los datos.

Equilibrar las Habilidades Técnicas

Para mejorar el valor y la credibilidad de sus conclusiones, los ciudadanos científicos de datos deben optimizar constantemente sus habilidades técnicas, incluyendo la competencia en herramientas esenciales, lenguajes de programación y métodos estadísticos.

Deben trabajar en colaboración con científicos de datos experimentados o profesionales con habilidades complementarias para crear análisis e interpretaciones más sólidos. Las organizaciones deben ofrecerles la capacitación y asistencia necesarias. La supervisión y el asesoramiento regulares de especialistas en datos pueden ayudarlos a navegar con éxito los desafíos tecnológicos.

Herramientas y Tecnologías para Ciudadanos Científicos de Datos

La disponibilidad de herramientas de ciencia de datos fáciles de usar ha aumentado significativamente en los últimos años, lo que permite que los ciudadanos científicos de datos aprendan, analicen y presenten datos sin tener una comprensión profunda de la programación o las estadísticas. Algunas de las herramientas populares más adecuadas para ciudadanos científicos de datos son las siguientes:

  1. Tableau: La variedad de herramientas fáciles de usar y la interfaz intuitiva de Tableau hacen posible que los ciudadanos científicos de datos exploren y muestren eficientemente los hallazgos de los datos.
  2. Power BI: Power BI, una aplicación de inteligencia empresarial de Microsoft, permite a los usuarios acceder a una variedad de fuentes de datos, generar representaciones dinámicas y compartir informes. La amplia colección de conectores predefinidos y la interfaz fácil de usar lo convierten en una opción viable para los ciudadanos científicos de datos.
  3. Knime: Es una herramienta de análisis de código abierto fácil de usar utilizada por ciudadanos científicos de datos. Son reutilizables por naturaleza y se pueden incorporar fácilmente en el proceso de ciencia de datos. Se puede integrar fácilmente con R, Python y aprendizaje automático.
  4. Google Data Studio: Es un programa gratuito que permite a los usuarios crear informes y paneles interactivos y atractivos. Se conecta sin esfuerzo con servicios adicionales de Google, lo que facilita el análisis y la visualización de datos de Google Analytics, Google Sheets y otros servicios de Google.

Automatización y Análisis Aumentado para Flujos de Trabajo Simplificados

Las tecnologías de automatización y análisis aumentado pueden ayudar a los ciudadanos científicos de datos al simplificar los procedimientos de análisis de datos desafiantes y proporcionar información inteligente. Estas tecnologías automatizan tareas repetitivas y utilizan algoritmos de aprendizaje automático para acelerar el análisis de datos.

  1. Alteryx: Es una solución completa de análisis de datos que integra análisis refinado, combinación de datos y preprocesamiento de datos. Proporciona una interfaz de flujo de trabajo interactiva y una amplia selección de herramientas para automatizar procesos de transformación de datos, limpieza y modelado predictivo.
  2. H2O.ai: La plataforma permite la creación de modelos de aprendizaje automático, seguimiento y uso compartido a través del mercado de aplicaciones. Su nube de inteligencia artificial ayuda a generar conceptos novedosos utilizando los resultados de la resolución de problemas empresariales complicados.
  3. Rapidmine: Proporciona una interfaz gráfica para generar modelos de predicción. Ofrece una amplia gama de procedimientos automatizados y algoritmos de aprendizaje automático para construir e implementar modelos predictivos sin necesidad de mucha programación.

Plataformas de Aprendizaje Automático para Ciudadanos Científicos de Datos

Estas plataformas a menudo vienen con procesos y algoritmos de aprendizaje automático preconstruidos, lo que permite a los principiantes utilizar métodos de aprendizaje automático para analizar sus datos. Algunas herramientas de aprendizaje automático bien conocidas para ciudadanos científicos de datos incluyen:

  1. Soluciones de Microsoft Azure Machine Learning: Tiene una interfaz de usuario fácil de usar de arrastrar y soltar para crear e implementar modelos de aprendizaje automático. Cuenta con una gran selección de características algorítmicas y se combina fácilmente con servicios adicionales de Azure.
  2. Google Cloud AutoML: Se pueden entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático personalizados sin requerir mucho código. Proporciona herramientas simples para actividades, incluyendo análisis de datos tabulares, procesamiento de lenguaje natural y categorización de imágenes.
  3. Amazon SageMaker: Agiliza el desarrollo, aprendizaje y aplicación de modelos de aprendizaje automático. Los científicos de datos ciudadanos pueden usarlo ya que tiene una interfaz de usuario intuitiva y admite una variedad de algoritmos de aprendizaje automático.

También lee: 22+ Herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático para principiantes

Científico de datos ciudadano vs Científico de datos experto

Científico de datos ciudadano Científico de datos experto
Entrenamiento Entrenamiento limitado o nulo en ciencia de datos formal Amplia educación y entrenamiento formal
Antecedentes Antecedentes no técnicos Antecedentes técnicos
Nivel de habilidad Comprensión básica de la ciencia de datos Conocimientos y experiencia avanzados
Experiencia en dominio Comprensión profunda de un dominio específico Comprensión amplia de varios dominios
Profundidad de análisis Se enfoca en tareas de análisis específicas Realiza análisis complejos y profundos
Resolución de problemas Resuelve problemas de complejidad simple a moderada Resuelve problemas complejos y desafiantes
Investigación Realiza investigaciones básicas Realiza investigaciones avanzadas

Papel del científico de datos ciudadano en varias industrias

A medida que los datos se expanden, la importancia de tener un científico de datos ciudadano está aumentando en varias industrias:

Finanzas

Los científicos de datos ciudadanos en banca y finanzas pueden estudiar transacciones de consumidores, desarrollos del mercado y datos financieros para identificar fraudes, evaluar el riesgo crediticio y mejorar las carteras de inversión. Tienen las habilidades para crear modelos predictivos que se pueden utilizar para pronosticar las tendencias del mercado, evaluar los efectos de problemas económicos y ayudar con estrategias de gestión de riesgos.

Cadena de suministro y fabricación

Los científicos de datos ciudadanos en industrias de fabricación pueden analizar datos de fabricación, indicadores de calidad y datos de la cadena de suministro para mejorar la eficiencia operativa, simplificar los procesos de producción y eliminar inexactitudes. El análisis predictivo se puede utilizar para estimar la demanda, mejorar el control de inventario y reducir interrupciones en la cadena de suministro.

E-commerce

Los científicos de datos ciudadanos pueden estudiar datos de clientes, historiales de transacciones y patrones de navegación en las industrias minoristas y de comercio electrónico para determinar las necesidades del consumidor, la demanda proyectada del consumidor y mejorar las estrategias de precios. Además, pueden realizar investigaciones de cesta de mercado para identificar relaciones entre productos, facilitando estrategias de ventas cruzadas y venta adicional más precisas.

Cuidado de la salud

Para encontrar patrones y tendencias, los científicos de datos ciudadanos en el sector de la salud podrían analizar datos de pacientes, historiales médicos y hallazgos de estudios clínicos. Pueden promover la medicina basada en evidencia ayudando a determinar los efectos en los pacientes, optimizar las estrategias de tratamiento y mejorar la atención al paciente. Al estudiar los datos de salud de la población y detectar los factores de riesgo de enfermedades, también pueden avanzar en la investigación médica.

Marketing

Los científicos de datos ciudadanos en marketing y publicidad pueden categorizar a los consumidores, enfocarse en poblaciones específicas y personalizar iniciativas promocionales analizando datos demográficos de los clientes, métricas de efectividad de la campaña y análisis de redes sociales. Pueden medir la eficacia de las campañas de marketing, identificar canales de marketing significativos y optimizar los presupuestos de marketing.

Medio ambiente y energía

Los ciudadanos científicos de datos que trabajan en el estudio de la energía y el medio ambiente pueden estudiar patrones climáticos, estadísticas operativas y datos sobre el consumo de energía para mejorar el consumo de energía, descubrir inconsistencias y mejorar iniciativas de conservación de energía. Al analizar datos de sensores y encontrar patrones que ayuden a prevenir fallas en maquinarias y ahorrar retrasos, pueden llevar a reparaciones proactivas.

Transporte

En el sector del transporte, los ciudadanos científicos de datos pueden explorar patrones de tráfico, procedimientos logísticos y datos de transporte para fortalecer las rutas de mapeo, minimizar los costos de combustible y aumentar la efectividad general de la cadena de suministro. Pueden ayudar con el mantenimiento de rutina de los automóviles, facilitando reparaciones preventivas para minimizar las fallas.

El futuro del análisis industrial está preparado para abrazar el surgimiento de los ciudadanos científicos de datos. Con la creciente utilización de datos de código abierto y el surgimiento de estos entusiastas de los datos, el campo de la ciencia de datos está experimentando una transformación significativa. Los científicos de datos deben adoptar una mentalidad de aprendizaje continuo y crecimiento profesional para mantenerse al día con la naturaleza cada vez más evolutiva de la disciplina. Mantenerse relevante y actualizado con las tecnologías emergentes, los enfoques en evolución y las tendencias del mercado será crucial para seguir siendo eficientes y competitivos.

Los ciudadanos científicos de datos desempeñarán un papel fundamental en la creación de visualizaciones convincentes, paneles dinámicos y narrativas basadas en datos que resuenen con diversas partes interesadas. Aprovechando algoritmos pre-entrenados, plataformas de aprendizaje automático automatizadas y soluciones impulsadas por IA, estos entusiastas de los datos mejorarán continuamente sus habilidades de análisis de datos a medida que evolucionen las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Adoptar estos avances permitirá a los ciudadanos científicos de datos desbloquear nuevos niveles de conocimiento y impulsar la innovación en el análisis industrial.

Conclusión

La democratización de las herramientas de ciencia de datos y la proliferación de plataformas de análisis fáciles de usar han aumentado significativamente la prevalencia de ciudadanos científicos de datos. Dentro de una organización, personas de diversos orígenes pueden asumir el papel de ciudadanos científicos de datos. Sin embargo, poseer experiencia previa en las operaciones de la empresa o en el tema relevante para el trabajo de análisis puede proporcionar una ventaja distinta. Para aquellos que buscan mejorar sus habilidades como ciudadanos científicos de datos, Analytics Vidya ofrece un programa interesante: Blackbelt Plus, que equipa a las personas con el conocimiento y las capacidades necesarias para sobresalir en este campo.

Preguntas frecuentes

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