Analizamos las habilidades más relevantes para desempeñarse en el ámbito de la ciencia de datos.
El advenimiento del Big Data ha incrementado la importancia de la ciencia de datos en la que la programación y el conocimiento estadístico se consideran las habilidades principales. Estas skills facilitan la entrada en el sector, lo que lleva a millones de estudiantes y profesionales de todo el mundo a intentar ganarse un lugar en el campo de la ciencia de datos. Pero, para ser un gran científico de datos, se necesita más que habilidades técnicas.
En Fed IT, como expertos en selección de personal y headhunting en el sector IT, te enumeramos las 6 características que consideramos que debe tener un buen Data Scientist.
Espíritu inquisitivo
Los científicos de datos deben conservar el entusiasmo por aprender nuevos conocimientos y habilidades durante toda su carrera, debido al rápido crecimiento y las variables en constante cambio del mundo de los datos. Esto es un elemento importante que ayuda constantemente a los profesionales a mejorar sus capacidades analíticas.
La acumulación de conocimiento colectivo en este sector permite identificar cada vez de manera más eficiente las interconexiones lógicas entre diferentes bloques de información. Por ejemplo, es lógico detectar que existe causalidad cuando se identifica la correlación entre dos variables. Sin embargo, al comprender que los datos en sí no reflejan explícitamente la causalidad, un científico de datos inquisitivo realizará más exploraciones para aprender y comprender una relación subyacente entre dos o más variables.
Orientación al detalle
La programación es una habilidad esencial en esta ciencia, por lo tanto, el ejercicio de depuración es inevitable al diseñar una solución, desde el procesamiento de datos hasta la evaluación de su rendimiento. Sin embargo, la combinación de la programación y amplitud técnica de la ciencia de datos introduce grandes complejidades que requieren la máxima atención a los detalles por parte del profesional. No es raro que un pequeño error de codificación se convierta en un problema crítico que produzca resultados inesperados.
Además de la depuración diligente en la programación, un científico de datos orientado a los detalles a menudo dedica una cantidad significativa de tiempo a examinar la calidad de los datos antes de introducirlos en cualquier algoritmo. Esto ayuda a crear trabajos de alta calidad.
Razonamiento crítico
Un científico de datos a menudo necesita analizar datos objetivamente para probar o refutar una hipótesis y resolver problemas del mundo real. Por lo tanto, el razonamiento crítico permite cultivar un pensamiento claro y racional para encontrar soluciones. Además de descifrar conocimiento ocultos entre cifras y variables, resuelven problemas de forma sistémica formulando preguntas que se puedan resolver mediante técnicas de ciencia de datos.
Cuando se trata de una gran colección de información, un científico de datos necesita construir y evaluar hipótesis en la experimentación y confirmación de la teoría. Por lo tanto, deben ser escépticos y no aceptar la respuesta fácil, sino la más factible. Esto es útil, por ejemplo, a la hora de evaluar la credibilidad de los datos de manera crítica cuando se adquieren.
Creatividad
La esencia de este campo es usar datos para descubrir cómo se pueden operar las cosas de manera diferente para generar un mayor valor. Por lo tanto, la creatividad es un rasgo crucial de un gran científico de datos, ya que permite la creación de algo partiendo de poco o nada. Por ejemplo, se necesita una gran imaginación en el proceso de ingeniería de funciones para mejorar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. +
Además, la creatividad es un elemento importante en el desarrollo de visualizaciones y gráficas inteligibles que brindan información de manera eficiente a las partes interesadas. Hacer entendibles los resultados, en pocas palabras. A pesar de que la ciencia de datos está impulsada por la lógica, la creatividad abre caminos hacia el avance y la comprensión.
Habilidades comunicativas
Traducir los resultados del análisis en conocimientos empresariales y comunicarlos a las partes interesadas del negocio es uno de los rasgos más importantes de un gran científico de datos. La comunicación de los resultados determina el impacto de una solución de datos, ya que la capacidad de involucrar a las partes interesadas de manera lógica y emocional ayuda a hablar a los involucrados en el mismo idioma.
Es importante manejar el lenguaje comercial para comunicar de manera efectiva los resultados técnicos, ya que alienta al resto de las partes a participar en la ideación y validación de los resultados. Muchos grandes científicos de datos son empáticos en la comunicación de resultados, al crear una historia convincente para presentar hechos y cifras de manera sencilla.
Paciencia
Por último, pero no menos importante, un gran científico de datos es aquel que tiene mucha paciencia, ya que la combinación de elementos técnicos desde la programación hasta el ajuste del modelo de aprendizaje automático es muy compleja. Es común que se enfrenten a errores de programación en el que la paciencia es un rasgo imprescindible para solventarlos.
La paciencia es un elemento importante que transformará las habilidades técnicas en logros, ya que se necesita un esfuerzo continuo para alcanzar una solución ganadora. Los fracasos son inevitables, pero la paciencia ayuda a adoptar una actitud positiva para replantear los problemas.
Como la ciencia de datos es una nueva y creciente oportunidad laboral habrá muchos profesionales con un conjunto de habilidades técnicas homogéneas. Por lo tanto, las características anteriormente mencionadas elevarán la ciencia de datos a un nivel superior y harán a un profesional sobresalir entre la multitud.
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