¿Cuáles son las características comunes de los científicos de datos que uno es el más importante?

Cinco características de un buen científico de datos

Con la popularidad de la ciencia de los datos, las escuelas de todo el mundo están capacitando a los estudiantes en las capacidades técnicas necesarias. Además de estas habilidades, los futuros científicos de datos necesitan ciertos rasgos de personalidad para tener éxito.

Como todos hemos oído, Glassdoor clasificó al científico de datos como el mejor trabajo del año. Los programas de estudio están apareciendo en algunas de las universidades más prestigiosas de todo el mundo tratando de satisfacer la demanda en el mercado. Estos programas se centran en las competencias técnicas asociadas con el trabajo, pero esas habilidades son sólo una parte de la fórmula para el éxito.

#1: Comprensión empresarial -- El valor del científico de datos para una empresa no es que puedan aplicar el modelado estadístico a los datos para generar un modelo. Un científico de datos necesita entender las necesidades del negocio y desarrollar análisis que satisfagan esos objetivos.

Los resultados analíticos pueden incluir una mayor participación de los clientes, automatización que resulta en optimización de costos o optimización de procesos empresariales que ahorra tiempo y mano de obra. Sin embargo, el valor real proviene de la entrega de los resultados que corresponden a las necesidades reales del negocio.

#2: Pasión -- La ciencia de los datos es tanto un arte como una ciencia. El científico de datos debería tener en mente una idea general de cómo es una gran solución. Las soluciones mediocres son abundantes. Encontrar la solución adecuada para la situación adecuada requiere paciencia y determinación.

Un científico de datos tiene que seguir presionando a la solución que optimizará el valor comercial. Sin pasión por el negocio y la pasión por el campo de estudio, un científico de datos se detendrá para encontrar esa solución óptima.

#3: Curiosidad -- La ciencia de los datos no es un campo nuevo, pero se hacen nuevos descubrimientos cada año. Esto se debe a que los grandes científicos de datos siempre están buscando formas alternativas de resolver problemas. Esto incluye la búsqueda de nuevas y óptimas formas de adquirir y fusionar datos, funciones de preprocesamiento e ingeniería, o desarrollar modelos y mejorar su tiempo de ejecución utilizando una combinación de optimizaciones de software y hardware.

#4: Innovación -- Parte del valor en la ciencia de los datos está surgiendo con soluciones que no han sido pensadas y ejecutadas antes. En el negocio digital, la ventaja del primer mover es real y puede hacer o romper un negocio. Muchos nuevos modelos de negocio dependen de lo bien que pueden aprovechar los datos y análisis para producir un modelo nuevo e innovador, por lo que los científicos de datos no pueden replicar lo que ha funcionado antes. Siempre deben estar buscando la próxima gran cosa que distinguirá su oferta de otros ya en el mercado.

#5: Intuición -- Aunque las matemáticas involucradas en el análisis son fundamentales y probadas, su uso para resolver problemas empresariales específicos es una forma de arte, como se mencionó anteriormente. El científico de datos debe ser capaz de diferenciar grande de no-tan-gran analítica.

Las medidas de precisión son un excelente mecanismo para probar la preparación para la producción de un modelo, pero el científico de datos necesita ser capaz de sentir cuando un modelo está listo. También necesitan esa intuición para saber en qué momento los modelos de producción están rancios y necesitan ser refactorizados para responder a un entorno empresarial en evolución.

Aunque las habilidades técnicas son primordiales para el éxito de un científico de datos, muchas características importantes son inherentes y no pueden ser enseñadas en una clase. Estas características se pueden adquirir, pero toma tiempo y práctica y requiere deseo interno.

La combinación de habilidades aprendidas y características intrínsecas es lo que diferencia a un gran científico de datos de un mediocre.

Acerca del autor

Troy Hiltbrand es el oficial digital jefe de Kyäni donde es responsable de la estrategia digital y la transformación. Puede ponerse en contacto con el autor en [email protected]