¿Qué hace realmente un científico de datos? Tareas, herramientas y habilidades que sí se usan en las empresas 

¿Sabías que los científicos de datos pasan más tiempo limpiando datos que creando modelos de inteligencia artificial? Aunque suena poco glamoroso, ahí es donde ocurre la verdadera magia. En un mundo donde cada clic, compra o búsqueda genera información, el científico de datos se ha convertido en el traductor entre los datos y las decisiones inteligentes.

Este artículo no es una lista técnica más. Es una mirada realista y actualizada sobre lo que hacen los científicos de datos en el mundo laboral, qué herramientas usan, qué habilidades valoran las empresas y cómo se ve un proyecto típico. Si estás pensando en seguir esta carrera, aquí empieza tu mapa.

¿Qué hace un científico de datos en su día a día? Aunque el rol puede variar según el sector, hay tareas que se repiten en casi todos los proyectos:

• Recolectar datos desde bases de datos, APIs o archivos planos.

• Limpiar y transformar esos datos para que sean útiles y confiables.

• Explorar los datos en busca de patrones, relaciones y anomalías.

• Crear modelos predictivos que anticipen comportamientos o clasifiquen información.

• Visualizar resultados mediante dashboards o reportes claros y visuales.

• Comunicar hallazgos a equipos no técnicos, como marketing o dirección.

Como dice Ana Gómez, científica de datos en una fintech: “La parte más difícil no es el algoritmo, es entender qué pregunta realmente necesita responder el negocio.” Herramientas que realmente se usan En la práctica, los científicos de datos no usan decenas de tecnologías a la vez. Estas son las más comunes:

• Python y R como lenguajes principales.

• Pandas, Numpy, Scikit-learn, Matplotlib y Seaborn para análisis y modelado.

• SQL, PostgreSQL y MongoDB para trabajar con bases de datos.

• Power BI y Tableau para visualización.

• Jupyter Notebooks y VSCode como entornos de desarrollo.

• Git, GitHub y Notion para colaborar en equipo.

Habilidades que buscan las empresas Más allá del código, lo que realmente importa es la capacidad de convertir datos en decisiones. Las empresas valoran:

• Pensamiento analítico y lógico.

• Comunicación clara con públicos no técnicos

• Colaboración con áreas como producto, marketing o finanzas.

• Curiosidad constante y ganas de aprender.

• Conocimiento del negocio y sus métricas clave.

Y sí, saber explicar un gráfico a alguien que nunca ha visto una línea de código es tan importante como construir el modelo que lo generó.

Un ejemplo real: reducir el abandono del carrito Imagina que trabajas en una empresa de e-commerce. Tu reto: reducir el abandono del carrito de compras. ¿Qué harías?

• Recopilas datos del comportamiento de los usuarios en la web.

• Analizas en qué punto suelen abandonar el proceso.

• Entrenas un modelo que prediga cuándo es probable que un usuario se vaya sin comprar.

• Presentas los resultados y propones acciones como mejorar la experiencia de usuario o ofrecer envíos gratuitos.

Este tipo de proyectos son comunes y no siempre requieren inteligencia artificial avanzada. A veces, el verdadero valor está en entender bien los datos y saber cómo usarlos para tomar decisiones.

¿Sabías que…?

• La ciencia de datos ha sido una de las profesiones más demandadas en los últimos cinco años, según LinkedIn.

• Netflix, Spotify y Amazon usan modelos de datos para personalizar tu experiencia cada vez que entras.

• El 80% del tiempo de un proyecto de datos se dedica a limpiar y preparar la información.

Conclusión

Ser científico de datos no es solo programar o aplicar modelos sofisticados. Es entender los problemas del negocio, trabajar con datos reales (que muchas veces están incompletos o desordenados) y generar soluciones que realmente funcionen. Si te apasiona el análisis, la tecnología y la toma de decisiones basada en datos, esta puede ser la carrera perfecta para ti. Y recuerda: los datos no hablan por sí solos. Necesitan a alguien que los escuche, los entienda y los convierta en acción. ¿Serás tú?