¿Es atractiva la ciencia de los datos?

Claro, es difícil de obtener talento de la ciencia de los datos, dada la escasez de oferta . Hay estrategias para mejorar esto, como buscar funciones de trabajo adyacentes para mejorarlas. Pero si bien esto puede solucionar el problema general de la oferta, no resolverá el problema persistente de churn. ¿Por qué los científicos de datos dejarían sus trabajos bien pagados, preguntas? Déjame contar los caminos.

La ciencia de los datos es un trabajo duro

“Aunque muchos creen que la ciencia de los datos consiste en usar algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos y hacer impacto en el negocio, la limpieza de datos también es una parte esencial de ser un científico de datos”, Escrita Vicky Yu.

Cobertura de macrodatos de lectura obligatoria

No sólo es la limpieza de datos una parte esencial de la ciencia de los datos, es en realidad donde los científicos de datos pasan tanto como el 80% de su tiempo. Siempre ha sido así. Como Mike Driscoll descrita en 2009, tal “munging de datos” es un “proceso doloroso de limpieza, análisis y prueba de los datos de uno. “ Súper sexy!

El científico de datos probablemente vino a escribir algoritmos inteligentes de aprendizaje automático para impulsar la perspicacia, pero no puede hacer esto porque su primer trabajo es ordenar la infraestructura de datos y / o crear informes analíticos. En contraste, la compañía sólo quería un gráfico que pudieran presentar en su junta directiva cada día. La compañía entonces se frustra porque no ven el valor siendo impulsado lo suficientemente rápido y todo esto lleva al científico de datos ser infeliz en su papel.

Como lo he hecho yo. escrito antes : “Los científicos de datos se unen a una empresa para cambiar el mundo a través de los datos, pero renuncian cuando se dan cuenta de que simplemente están sacando la basura de datos.” El problema es que la hierba no es más verde en otra empresa — o, de lo contrario, puesto, la basura es igual de... basura. Lo cual no sería tan malo si los empleadores del científico de datos prestaran atención a su trabajo.

El problema del trabajo ignorado

Como señalan los autores de HBR: “Muchas organizaciones no tienen culturas basadas en datos y no aprovechan los conocimientos proporcionados por los científicos de datos”.

Al menos se les paga bien, ¿verdad? Bueno... “Ser contratado y bien pagado no significa que los científicos de datos serán capaces de hacer una diferencia para sus empleadores”, dijeron los autores de HBR. “Como resultado, muchos se sienten frustrados, lo que lleva a un alto volumen de negocios.”

A pesar de que el aprendizaje automático y otros componentes de la ciencia de los datos se han vuelto más sofisticados, sigue siendo el caso que los ejecutivos eluden los datos a favor de la intuición. Hace años, los ejecutivos empresariales eran rotundamente que estaban basados en datos , pero reanalizarían los datos si no coincidieran con la intuición. Estudios de este tipo son legión. Nos encantan los datos cuando confirman nuestras nociones preconcebidas, pero no tanto cuando no lo hacen.

Nada de lo cual sugiera que la ciencia de los datos está fallando. A pesar de estas cuestiones, la demanda de ciencia de datos y de científicos de datos sigue siendo fuerte. Pero probablemente sea demasiado pronto para afirmar que el científico de datos es un trabajo “sexy”. Cada vez es más esencial, sí. ¿Pero sexy? Supongo que eso está en el ojo del espectador.

Divulgación: Trabajo para MongoDB, pero las opiniones expresadas aquí son mías.

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La ciencia de los datos no es particularmente sexy, pero es más importante que nunca

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