científico de datos
Código 2511.4
El científico de datos (data scientist) diseña modelos estadísticos o de machine learning para predecir, clasificar o optimizar decisiones. Este perfil del Diccionario de Cargos sirve para definir un rol de modelado sin confundirlo con BI operativo.
Habilidades esenciales
Conocimientos
- Desafíos específicos en el análisis de datos de salud
- Interpretación de códigos médicos y diagnósticos
- Métodos de visualización y exploración de datos
- Técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos de salud
- categorización de la información
- estadística
- extracción de datos
- extracción de información
- lenguaje de consulta del sistema de descripción de recursos
- lenguajes de consulta
- modelos de datos
- procesamiento analítico en línea
- técnicas de presentación visual
Habilidades y competencias
- Hablar diferentes idiomas
- Identificar fuentes de datos de salud relevantes
- Interactuar de manera profesional en entornos de investigación y profesionales
- Mapear datos entre diferentes formatos y vocabularios para la interoperabilidad
- Realizar preguntas relevantes
- aplicar la ética de investigación y los principios de integridad científica a las actividades de investigación
- aplicar procesos de calidad de datos
- compilar sistemas de recomendación
- comunicar hallazgos científicos
- crear una red profesional con investigadores y científicos
- demostrar conocimientos especializados sobre una disciplina
- desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos
- desarrollar software de fuente abierta
- difundir resultados entre la comunidad científica
- diseñar esquema de base de datos
- escribir publicaciones científicas
- establecer procesos de datos
- evaluar actividades de investigación
- gestionar datos de investigación
- gestionar datos localizables, accesibles, interoperables y reutilizables
- gestionar publicaciones abiertas
- gestionar sistemas de recopilación de datos
- integrar la dimensión de género en la investigación
- llevar a cabo investigaciones científicas
- llevar a cabo investigaciones multidisciplinarias
- manejar muestras de datos
- normalizar datos
- pensar de manera abstracta
- preparar a las personas
- promover la innovación abierta en la investigación
- promover la transferencia de conocimientos
- proporcionar presentaciones visuales de datos
- publicar investigaciones académicas
- realizar una limpieza de datos
- redactar artículos científicos o académicos y documentos técnicos
- reunir datos de TIC
- solicitar financiación para la investigación
- utilizar bases de datos
- utilizar técnicas de tratamiento de datos
Competencias transversales
- ejecutar cálculos matemáticos analíticos
- gestionar conocimientos para repercutir en las políticas
- gestionar derechos de propiedad intelectual
- gestionar el desarrollo profesional personal
- gestionar proyectos
- informar de los resultados de los análisis
- interpretar datos actuales
- pensar de forma analítica
- promover la participación del público en la investigación
- sintetizar información
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Te enviamos el perfil listo para pegar en tu aviso: propósito, habilidades esenciales, deseables y qué conviene evaluar. Un correo, sin registro.
Qué conviene evaluar en este cargo
Mide solidez estadística, experimentación, comunicación de incertidumbre y ética de datos.
Ver evaluación psicolaboralLo que más nos preguntan
Preguntas frecuentes sobre este cargo cuando estás contratando o armando el perfil.
- ¿Qué hace un data scientist?
- Formula hipótesis, construye y valida modelos, y trabaja con ingeniería para llevarlos a producción cuando aplica.
- ¿Siempre necesita ML?
- No. Muchos problemas se resuelven con estadística clásica y buen diseño experimental; ML es una herramienta, no el cargo completo.
- ¿Qué evaluar al contratar?
- Calidad del razonamiento, reproducibilidad y capacidad de decir cuándo un modelo no debe usarse.
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Fuentes
Este servicio utiliza la Taxonomía Mapha desarrollada por OTIC SOFOFA (CC BY 4.0) y la clasificación ESCO de la Comisión Europea, en una versión adaptada. Los códigos de grupo provienen de la ISCO-08 de la OIT. Ver fuentes y licencias