¿Cuál es la parte más desafiante de ser un científico de datos?

Según una encuesta de Stack Overflow, el 13,2% de los científicos de datos están buscando un nuevo trabajo, ya que no están satisfechos con su papel actual. Entonces, ¿por qué está pasando esto? ¿Cuáles son los desafíos a los que se enfrentan los científicos de datos?

Las organizaciones de todo el mundo están buscando nuevas formas de organizar, procesar y desbloquear todo el potencial de sus datos y traducirlos en conocimientos empresariales de alto valor. Así que podemos decir que los datos son el nuevo petróleo.

Seagate estima que para 2025, la cantidad de datos generados es de 163 zettabytes; diez veces la cantidad de datos produce en 2017. Así que se puede imaginar la demanda de los científicos de datos que van por el techo. En 2012, LinkedIn publicó que hubo un crecimiento del 650% en Data Scientifics. La carrera está en la mejor lista de puestos de trabajo y los trabajos mejor pagados.

Todos los sectores pueden beneficiarse de la ciencia de los datos, por lo que no hay razón para que las organizaciones pierdan esta oportunidad. Harvard Business Review ha calificado a la ciencia de los datos como la carrera “más sexy” del siglo XXI.

A pesar de ser la carrera “más sexy” del siglo XXI, cada carrera viene con sus desafíos. Se imaginarían un trabajo que está en una demanda tan alta, habrá menos desafíos y problemas, ya que son críticos dentro de las organizaciones. Sin embargo, según Tiempos financieros , muchas empresas parecen estar fallando en la creación de puestos de trabajo que benefician a la chispa drástica en los expertos en datos. Muchos de los expertos en datos están luchando por ascender o satisfacer sus aspiraciones profesionales. Según una encuesta de Stack Overflow, 13,2% de los científicos de datos están buscando un nuevo trabajo, ya que no están satisfechos en su papel actual.

Entonces, ¿por qué está pasando esto? ¿Cuáles son los desafíos a los que se enfrentan los científicos de datos?

1. Preparación de datos

Es raro que los datos lleguen a ser perfectos o limpios, lo que hace que los científicos de datos pasen casi el 80% de su tiempo limpiando y preparando datos, según Forbes . El título de este artículo se llama ‘Tarea científica de la mayoría de los consumidores de tiempo, menos disfrutables de datos’, por lo que se puede imaginar por qué 13,2% de los científicos de datos están buscando nuevos puestos de trabajo. Si la mayor parte de su tiempo se gasta mejorando la calidad de los datos, haciéndolos precisos y consistentes antes de hacer cualquier análisis en él; puede llegar a ser muy drenante, mundano, y muy lento.

Una manera de reducir la cantidad de tiempo dedicado a la preparación de datos y la falta de motivación de sus científicos de datos, adoptando tecnologías emergentes de ciencia de datos habilitadas por IA, como la analítica aumentada. Analítica aumentada automatiza las tareas manuales de limpieza y preparación de datos, permitiendo a los científicos de datos ser más productivos y pasar tiempo con otras tareas como el análisis que prefieren hacer y disfrutar.

2. Seguridad de los datos

Los ciberataques se han vuelto más prominentes ya que las organizaciones han pasado a utilizar la gestión de datos en la nube. Este podría ser un problema muy grande con las organizaciones que se ocupan de los datos gubernamentales, y la información pública que necesita ser protegida.

Los problemas causados son los siguientes:

Se abusa de los datos confidenciales
Las normas reguladoras han ampliado el consentimiento de datos y los procesos de utilización debido al aumento de los ataques cibernéticos. Esto ha añadido más trabajo para los científicos de datos que se ocupan de los datos.

Para reducir estos problemas, las organizaciones deberían implementar plataformas de seguridad adicionales y plataformas avanzadas de aprendizaje automático para proteger sus datos. También se asegura de que la organización está practicando normas y reglamentos de protección de datos para evitar auditorías y multas, lo que le da mala reputación.

3. Fuentes de datos múltiples

Cuando los datos no están fácilmente disponibles, se pasa mucho tiempo buscando datos, la fiabilidad de esos datos, y también la entrada manual de datos. Esto podría llevar a errores, repeticiones y datos erróneos en su conjunto, tomando malas decisiones.

Tener una plataforma centralizada que integre las múltiples fuentes de datos, dando acceso instantáneo a los científicos de datos y otros que puedan necesitarla. Esto ahorra a los científicos de datos mucho tiempo y esfuerzo, mejorando el flujo de trabajo general.

4. Comprensión del problema empresarial

Antes de recopilar datos, forcejear con ellos y realizar cualquier tipo de análisis; Datos Los científicos tienen que entender el problema que necesita ser resuelto. Son los científicos de los datos, por lo que serán los que lo reconstruyan para encontrar la solución, por lo que es imperativo que tengan una buena comprensión de la cuestión.

Comprender el problema empresarial es la primera etapa de un flujo de trabajo de Data Science. Si la primera etapa del flujo de trabajo se piensa correctamente, siempre puede ser un punto de referencia cuando los científicos de datos pasan a la preparación y el análisis de datos.

5. Jack de todos los oficios

Hay una gran idea errónea en muchas organizaciones de que los científicos de datos pueden hacer todo. Como Data Scientist, debe recopilar y limpiar datos, construir modelos y analizar los datos. Como se mencionó anteriormente, el 80% del tiempo de Data Scientifics se dedica a la limpieza y preparación de los datos, por lo que se puede imaginar cuánto esfuerzo se pone en tratar de construir modelos y analizar los datos después.

Esto es mucho para pedir a los científicos de datos y hará que cualquier equipo de datos funcione de manera ineficaz. Perderán la motivación, se sentirán abrumados por la carga de trabajo, y probablemente querrán renunciar. Otros colegas necesitan entender el papel, las fortalezas y las debilidades de cada Data Scientifics. Además, esta mala interpretación de que los científicos de datos son tan inteligentes, pueden hacer todo y son capaces de hacer cualquier cosa asignada.

Conclusión

Datos Los científicos son y seguirán siendo una de las profesiones más demandadas en el mercado. Con el rápido aumento de los científicos de datos, para tener éxito en el papel, no sólo tendrá que tener habilidades técnicas excepcionales, también necesitará habilidades no técnicas, como entender los requisitos de las organizaciones, comunicarse con las partes interesadas de una manera que les asegure por qué el análisis producido es de uso y beneficiará a la empresa.

Nisha Arya es un científico de datos y escritor técnico independiente. Ella está particularmente interesada en proporcionar asesoramiento profesional o tutoriales de Data Science y conocimiento basado en la teoría alrededor de Data Science. También desea explorar las diferentes formas en que la Inteligencia Artificial es/puede beneficiar la longevidad de la vida humana. Una estudiante entusiasta, buscando ampliar sus conocimientos tecnológicos y habilidades de escritura, mientras ayuda a guiar a otros.