Científico de datos en el sector financiero: una de las mayores oportunidades de carrera

A menudo se dice en estos días que los datos son el nuevo oro. Pero antes de que se puedan utilizar de forma eficaz, suele haber un largo camino por recorrer. Esta es la razón por la que los científicos de datos tienen más demanda que nunca en el sector financiero, por ejemplo. Pero, ¿cuáles son exactamente las tareas del científico de datos en el sector financiero y qué conocimientos necesitan?

Hoy en día, cada vez más empresas tienen que reposicionarse digitalmente, sectores enteros como la industria financiera se encuentran en un estado de convulsión: los científicos de datos se han vuelto indispensables aquí. El éxito y el desarrollo posterior de una empresa a menudo depende en gran medida de ellos y de sus previsiones y recomendaciones.

¿Qué hace un científico de datos en general?

Ya sea la optimización de las cifras de ganancias y ventas, el cálculo de riesgos o el análisis de sitios web, los científicos de datos tienen muchas áreas de aplicación. Después de todo, los datos válidos forman la base de cada decisión estratégica de la empresa. Sin embargo, esto requiere más expertos que visualicen, estructuren, combinen, analicen y procesen la información oculta en las distintas bases de datos. El objetivo de estos científicos de datos es reconocer patrones en los datos. Por ejemplo, se deben pronosticar las tendencias futuras y se debe ayudar a la empresa a ajustar la cartera de servicios o las actividades de ventas a tiempo. En el sector financiero, a menudo también se trata del análisis de riesgos y oportunidades de los compromisos.

Científicos de datos: todoterreno vs. Especialista

Según el tamaño y la orientación de una empresa, las tareas específicas pueden ser muy diferentes. En las empresas más pequeñas, los científicos de datos a menudo son responsables de todos los pasos del trabajo por sí solos, desde establecer los indicadores clave hasta administrar los sistemas y las bases de datos, así como el reconocimiento y análisis de tendencias. Consecuentemente, se requieren conocimientos generales completos. En las empresas más grandes, por otro lado, a menudo hay varios científicos de datos, cada uno de los cuales se especializa en áreas de responsabilidad muy diferentes. El puesto de trabajo de “científico de datos” (Data Scientist) puede convertirse, por ejemplo, en “analista de datos” (Data Analyst) si la persona es la principal responsable de evaluar la información.

Qué debe poder hacer un científico de datos

Las especializaciones en las respectivas industrias y empresas pueden tener diferentes prioridades. Sin embargo, cada científico de datos debe tener conocimientos básicos en todas las áreas de trabajo. Éstas incluyen:

  • Descripción general de software y lenguajes de programación relevantes para el área (en el sector financiero, especialmente: Python, R, SQL).
  • Conocimientos sobre aprendizaje automático (Machine Learning) e inteligencia artificial.
  • Conocimientos de estadística.
  • Buena capacidad de comunicación.

Además, existe un conocimiento específico de la industria: por ejemplo, los científicos de datos del sector financiero deben tener el conocimiento empresarial adecuado, además de las habilidades en el manejo de datos. Entre otras cosas, esta es la base para identificar las magnitudes clave que son decisivas para el éxito y los riesgos de una empresa.

Científico de datos en el sector financiero: una profesión con futuro

Hay pocas ramas de la economía en las que las cifras desempeñen un papel aún mayor que en el sector financiero. Para las empresas de tecnología financiera – Fintech – los datos son el eje. El campo de actividad de los científicos de datos es aquí correspondientemente extenso. Los clústeres de información que esperan ser evaluados están esperando en cada esquina: cuáles son las posibilidades de éxito del modelo de negocio en consideración, cuál es el pronóstico para una empresa, qué riesgo le espera caso de un posible compromiso.

Las plataformas de financiación online, por ejemplo, dependen en gran medida del reconocimiento de tendencias a través de Big Data para poder organizar soluciones eficientes y a medida para clientes corporativos medianos y ampliaciones tecnológicas. Dado que la densidad de datos y con ella las posibilidades de aplicación y al mismo tiempo los requisitos continúan creciendo con fuerza, existe un gran potencial de desarrollo para los científicos de datos, especialmente en las plataformas de financiación online.

Por el contrario, el perfil profesional de científico de datos se ha desarrollado muy recientemente. Según un estudio del fabricante de software SAS, más de la mitad de los científicos de datos tienen menos de tres años de experiencia profesional. Claramente, convertirse en científico de datos en el sector financiero es una profesión con futuro.

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