¿Cuál es la personalidad de un científico de datos?

Para ser un gran científico de datos, tenemos que hacer más de lo que hemos estado haciendo para lograr un avance que nunca hemos tenido.

El advenimiento de big data ha dado lugar a la importancia emergente de la ciencia de los datos, en la que se considera que la programación y los conocimientos estadísticos son las principales habilidades para iniciar una carrera como científico de datos. El conjunto de habilidades técnicas facilita la entrada en la industria de la ciencia de datos que llevó a millones de estudiantes de todo el mundo a inscribirse en diversos cursos en línea . Con acceso a Internet, cualquier persona puede dominar el herramientas y conocimientos necesarios para ganar un lugar en el campo de la ciencia de los datos. Dado que no hay barreras para la adquisición de conocimientos técnicos, se espera que la mayoría de los alumnos alcancen un nivel comparable de capacidad en ciencias de datos.

Por lo tanto, para ser un gran científico de datos, se necesita más que la capacidad de satisfacer las demandas técnicas para diferenciarse de la multitud. Como he trabajado con varios científicos de datos realizados en mi viaje de convertirse en uno, he aprendido que estos 7 rasgos personales ayudar a construir un gran científico de datos.

Inquisitivo

Como científico de datos, necesitamos tener un entusiasmo insaciable en el aprendizaje de nuevos conocimientos y habilidades debido al rápido crecimiento y a las características en constante cambio del campo de la ciencia de datos. El deseo de aprender y adquirir comprensión sobre nuevos técnicas de ciencia de datos es un elemento significativo que ayuda constantemente a los científicos de datos a mejorar sus capacidades analíticas. La acumulación de conocimiento colectivo nos permite identificar las interconexiones lógicas entre diferentes cuerpos de conocimiento. Además, la curiosidad es la expresión de la necesidad de hacer preguntas y explorar lo que ayuda a los científicos de datos a evitar sesgos cognitivos en la resolución de problemas. Por ejemplo, tenemos la tendencia a concluir que la causalidad existe cuando identificamos la correlación entre dos variables. Sin embargo, entendiendo que el concepto estadístico no está destinado a descubrir la causalidad, un científico de datos curioso llevará a cabo más exploraciones para aprender y entender el relación entre las dos variables.

Orientado a los detalles

La programación es una habilidad esencial en la ciencia de los datos, por lo tanto depuración El ejercicio es inevitable en el diseño de una solución de ciencia de datos, desde el procesamiento de datos hasta la etapa de evaluación del rendimiento. Sin embargo, la combinación de programación y ciencia de los datos presenta considerables complejidades en la codificación Gasoducto de ciencia de datos que requiere que el científico de datos preste atención a los detalles más pequeños. No es raro para un pequeño error de codificación evolucionar hacia una cuestión crítica que produzca resultados de análisis inesperados. Además de la depuración diligente en la programación, un científico de datos orientado a los detalles suele dedicar una cantidad significativa de tiempo a examinar la calidad de los datos antes de introducirlos en algoritmos de aprendizaje automático. Por lo tanto, orientado a los detalles ayuda al científico de datos a crear trabajos de alta calidad.

Razonamiento crítico

Un científico de datos a menudo necesita analizar objetivamente los datos para probar o refutar una hipótesis en la solución de problemas del mundo real. Por lo tanto, el razonamiento crítico capacita al científico de datos para cultivar un pensamiento claro y racional sobre qué hacer. Además de descubrir ideas ocultas, necesitamos resolver un problema sistémicamente formulando preguntas que se pueden resolver utilizando 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 la confirmación de la teoría. Por lo tanto, necesitamos ser escépticos y nunca aceptar una declaración a valor nominal buscando respuestas que reflejen la verdad en lugar de respuestas que están fácilmente disponibles para nosotros . Por ejemplo, en ciclo de vida de la ciencia de datos , el razonamiento crítico ayuda a un científico de datos a evaluar la credibilidad de los datos críticamente en la etapa de adquisición de datos.

Creativo

La esencia de la ciencia de los datos es utilizar los datos para descubrir cómo las cosas pueden funcionar de manera diferente para generar más valores. Por lo tanto, la creatividad es un rasgo crucial de un gran científico de datos ya que potencia la creación de algo de la nada. Por ejemplo, se necesita una gran imaginación en ingeniería de características proceso para mejorar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Además, la creatividad es un elemento importante en el desarrollo visualizaciones inteligibles que proporcionen de manera eficiente información a las partes interesadas, ya que el proceso de diseño va más allá de las capacidades técnicas de la ciencia de los datos. A pesar de que la ciencia de los datos está impulsada por la lógica, la creatividad permite a un científico de datos enmarcar los problemas en un ángulo diferente que es inexplorado.

Comunicación

El desarrollo de una solución de ciencia de datos implica técnicas altamente complejas que van desde la adquisición de datos hasta la formación de un modelo de aprendizaje automático. Por lo tanto, traducir los resultados del análisis en información sobre las empresas que pueden utilizarse para la adopción de medidas y comunicarlos a las partes interesadas de las empresas es el rasgo más significativo de un gran científico de datos. La comunicación de resultados de análisis determina el impacto de una solución de ciencia de datos como la capacidad de involucrar a las partes interesadas lógica y emocionalmente nos ayuda a hablar el mismo idioma que las partes interesadas. Tenemos que aprovechar el lenguaje empresarial para comunicar eficazmente los resultados técnicos, ya que alienta a las partes interesadas a participar eficazmente en la ideación y validación de los resultados. Muchos grandes científicos de datos son empáticos en la comunicación de resultados mediante la creación de un historia convincente presentar hechos y cifras para facilitar la comprensión de cualquier persona.

De mente abierta

Como predominan las colaboraciones con diversas partes interesadas, como los ingenieros de datos y los ejecutivos de negocios, la mentalidad abierta permite a un científico de datos trabajar productivamente con otros. El estado de apertura ayuda a un científico de datos a suspender el juicio para que la exploración de la mejor solución posible sea continua. Incluso nosotros estamos trabajando con una hipótesis, hay muchas otras hipótesis que potencialmente conducen a una mejor comprensión. Por lo tanto, un gran científico de datos es un científico de datos de mente abierta que observa nuevos patrones emergentes incluso si los patrones son diferentes de las predicciones iniciales.

Paciente

Por último, pero no menos importante, un gran científico de datos es el que tiene una gran cantidad de paciencia, ya que la combinación de elementos técnicos de la programación a la afinación del modelo de aprendizaje automático es altamente compleja. Incluso los mejores científicos de datos van a enfrentar errores de programación y rendimiento del modelo débil en la que paciencia es un rasgo imprescindible para tener éxito en el campo de la ciencia de los datos. La paciencia es un elemento significativo que va a dar forma a sus habilidades técnicas en logros ya que se necesita un esfuerzo continuo para crear una solución de ciencia de datos ganadora. En el camino de convertirse en un científico de datos, los fracasos son inevitables en los que la paciencia nos ayuda a adoptar una actitud positiva para reformular los problemas en la búsqueda de soluciones óptimas .

Para ser un gran científico de datos, tenemos que hacer más de lo que hemos estado haciendo para que podamos lograr mejoras que nunca hemos tenido. Como la ciencia de los datos puede ser aprendida por cualquiera que tenga acceso a Internet, habrá muchos científicos de datos con un conjunto de habilidades técnicas homogéneas. Por lo tanto, los 7 rasgos elaborados anteriormente van a elevar sus capacidades de ciencia de datos a un nivel más alto y lo diferenciarán de la multitud. Aunque no todos los científicos de datos tienen todas las características, podemos aprender a desarrollar estos rasgos en nuestro viaje de convertirnos en un gran científico de datos. El proceso de transformarse en un mejor científico de datos debe extenderse más allá del aprendizaje de habilidades técnicas para incluir los 7 rasgos personales como son muy transferible independientemente de los campos e industrias.