1977: Científico de datos en la tarea

Científico de aprendizaje automático Encuentra patrones y construye modelos predictivos a partir de datos: un título laboral de 2008 asentado sobre tres siglos de contar, contrastar y visualizar evidencia. Un científico de datos extrae patrones, predicciones y recomendaciones a partir de datos usando estadística, programación y conocimiento del dominio, y convierte el resultado en algo sobre lo que una empresa, un organismo público o un equipo de investigación puede actuar. El trabajo abarca escribir SQL para sacar datos de un almacén, limpiarlos y reestructurarlos, ajustar un modelo estadístico o de aprendizaje automático, y explicar qué respalda el resultado y qué no.

El título laboral es mucho más joven que el oficio que hay detrás. 'Data scientist' data de alrededor de 2008, cuando DJ Patil y Jeff Hammerbacher lo adoptaron de forma independiente al montar equipos de datos en LinkedIn y Facebook, y el estadístico William S. Cleveland propuso 'data science' como campo académico recién en 2001. La disciplina subyacente tiene siglos: pasa por el impulso de John Tukey en los años 1960–70 hacia el análisis exploratorio de datos, vuelve a la estadística de Ronald Fisher en los años 1920 y al estudio de John Graunt de 1662 sobre los registros de mortalidad de Londres.

Un artículo de Harvard Business Review de 2012 que lo llamó 'el trabajo más sexy del siglo XXI' desencadenó una década de contrataciones corporativas y cientos de nuevos programas universitarios. Ese auge ha madurado: el título generalista se ha dividido en ingeniería de analítica, ingeniería de aprendizaje automático y analítica de producto, y las herramientas de IA ya hacen una parte creciente de las consultas, limpiezas y gráficos rutinarios que el puesto original asumía que haría una persona a mano.