¿Por qué son importantes los científicos de datos?

Uno de los objetivos fundamentales de un Científico de datos es ayudar a su empresa a tomar decisiones más rápidas y mejores, para que pueda estar en la cima de su industria.

Emplear a un científico de datos es beneficioso cuando usted necesita ayuda para recopilar, limpiar, visualizar y, lo que es más importante, dar sentido a los datos de su organización correctamente . Al tener un equipo de expertos en datos trabajando con usted, usted será capaz de tomar mejores decisiones empresariales basadas en los datos que tiene y trabajar su negocio a través de diferentes tuberías de datos. Esto, a su vez, le ayudará a hacer mejores proposiciones de negocio, mejores productos, y en última instancia atender mejor a las necesidades de sus clientes, aprovechando su ventaja competitiva.

Echemos un vistazo a por qué la ciencia de los datos es importante para su negocio , y qué Competencias debe buscar cuando contrate a un Data Scientist.

La idea de un negocio basado en datos está arraigándose profundamente en la cultura empresarial, es decir, la cultura de datos se está convirtiendo lentamente en cultura de negocios . Y si había algún tiempo para adelantarse a la curva, esto es todo. Estas son las 5 razones principales por las que la ciencia de datos es tan importante para su negocio hoy en día.

1. Le ayuda a expandir su negocio Empresas de alto rendimiento están utilizando herramientas de visualización de datos en conjunto con herramientas de análisis para entender datos complejos . Las empresas están buscando científicos de datos para ayudarles a adoptar una enfoque basado en datos . De hecho, el 59% de las organizaciones de todo el mundo están utilizando análisis de big data ( MicroEstrategia, 2020 ). Un científico de datos podría ayudarle a encontrar nuevos mercados potenciales interesado en su producto, y con el fin de identificar nuevos clientes, usted necesita tener un buen sentido de cómo es su actual base de clientes. La ciencia de los datos también puede detectar nuevas tendencias o averiguar qué artículos de inventario tendrán mayor impacto en las ventas de inmediato.

2. Usted puede obtener una mejor comprensión de sus clientes Comportamientos de los clientes siempre están cambiando, y sin la ayuda de un científico de datos, se hace difícil hacer un seguimiento de ellos. Airbnb, por ejemplo, que ayuda a viajeros y anfitriones a encontrar y alquilar espacios de vivienda, recientemente estudió el comportamiento de los usuarios durante las búsquedas en línea y cambió su motor de algoritmo para ofrecer resultados más personalizados. Las reservas y las reservas aumentaron como resultado. Un desarrollador podría desenterrar este tipo de perspicacia sobre el comportamiento de su base de consumo para el análisis de datos a mejorar la estrategia de su empresa .

3. Estás en el centro de la toma de decisiones Con las empresas que adoptan un más enfoque de análisis de datos , los departamentos de ciencia de datos se están convirtiendo en cruciales para su sustento. Por lo tanto, un científico de datos que trabaja en su equipo siempre le ayudará a tomar la mejor decisión basada en el siguiente mejor acción demostrado por los datos recogidos, tomando emociones y precedencia fuera de la ecuación.

4. Mejora la previsión Mediante el uso de datos actuales e históricos, puede predecir las tendencias y previsiones futuras . Con el cambio constante de nuestra vida cotidiana, la Ciencia de los Datos puede aportar mejores percepciones detectando patrones que no siempre podemos ver. La previsión le permite tomar decisiones empresariales de análisis de datos y establecer estrategias basadas en datos. Las decisiones financieras y operativas se basan tanto en las condiciones actuales del mercado como en las predicciones del futuro. Los datos del pasado se recopilan y examinan para descubrir patrones, que luego se utilizan para predecir tendencias y cambios futuros.

5. El Big Data está en todas partes. Si miras a tu alrededor, es probable que una computadora sea una de las primeras cosas que ves. Si no es un escritorio o portátil tradicional, un teléfono inteligente simple. Mediante el uso de estas máquinas, estamos crear una enorme cantidad de datos todos los días . ¿Cómo? Simplemente haciendo twitting o compartiendo posts en Instagram. Este dato, en su forma sobresimplificada, se llama Big Data . Comprender el Big Data es entender los datos en su forma más compleja, y este entendimiento ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y usarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso lleva a movimientos empresariales más inteligentes, procedimientos más eficientes, mayores beneficios y clientes más felices .

Data Scientist es uno de los empleos de más rápido crecimiento en los últimos años debido a alta demanda empresarial . Antes de sumergirte en cómo y qué debes cuidar al contratar a un Data Scientist, lo primero que debes saber es que no hay dos funciones de Data Scientist son exactamente iguales . A diferencia de los papeles de un abogado o un médico, por ejemplo, Data Scientist es un título de trabajo relativamente nuevo y zumbido. Como resultado, hay un gran grado de inconsistencia entre los roles que tienen ese título, y con eso viene la variabilidad en el día a día de los profesionales que tienen ese rol.

Hay un montón de títulos de trabajo alternativos que tienen una descripción de trabajo Data Scientist realmente sentado detrás de ellos. Entre ellos figuran los siguientes:

Ingeniero de aprendizaje automático
Desarrollador de inteligencia empresarial
Analytics Consultant
Científico de investigación
Ingeniero de datos
Desarrollador de Inteligencia Artificial
Estadístico
Analista de Marketing
Analista de Riesgos/Fraudes

También hay muchas preguntas con respecto a las diferencias entre los científicos de datos, los analistas de datos y los ingenieros de datos son porque todos ellos toman aspectos de los demás.

Competencias blandas:

Más allá de la experiencia técnica mencionada anteriormente, también hay ciertas habilidades suaves que debe tener en cuenta al contratar a un Data Scientist. Debe poseer las siguientes habilidades y requisitos blandos:

Pensamiento crítico... Los equipos de datos deben ser capaces de conectar puntos actuales al trabajo anterior y determinar cómo pueden aplicarse las metodologías anteriores a un nuevo problema.

Percibimiento de problemas - Se espera que los científicos de datos sean “resolver problemas”, pero los equipos de ciencia de datos, como grupo, deben ayudar identificar los problemas en toda su organización . De lo contrario, sólo trabajarán en los problemas y soluciones utilizando las tecnologías existentes, limitando su capacidad para impulsar nuestro negocio hacia adelante.

Conocer a las partes interesadas Para cada proyecto, los equipos de ciencia de datos deben ser capaces de identificar a los distintos interesados. También deben describir cómo se llevará a cabo un proyecto de análisis de datos , y los resultados presentados, teniendo en cuenta las muchas partes implicadas.

Escucha y comunícate... El impacto de la ciencia de los datos aumenta escuchar a las demandas de las partes interesadas y comunicación correctamente con ellos. De lo contrario, es poco probable que los equipos de datos alcancen todo su potencial.

Adaptabilidad, flexibilidad, paciencia y perseverancia - Las tecnologías, los sistemas y las herramientas de datos evolucionan constantemente, al igual que se están diseñando nuevas plataformas. Como resultado, las características humanas que ayudan a anticipar y adaptarse a estos cambios son esenciales. La capacidad de un científico de datos para aprender y adaptarse a las nuevas circunstancias se vuelve más importante que tener una comprensión completa de la tecnología.

Aunque la competencia técnica es imprescindible para contratar a un equipo de científicos, no puede ser el requisito principal. El establecimiento y mantenimiento de un equipo científico de datos de alto valor exige un Estrategia global a largo plazo , por lo tanto, debe asegurarse de que está contratando el Data Scientist correcto.

Si usted está buscando para construir un equipo por su cuenta, los mejores lugares para encontrar expertos Data Científicos equipos incluyen LinkedIn , Trabajos en marcha , Puerta de cristal y DataCamp .

Por otro lado, es posible que desee considerar un enfoque diferente si desea una estrategia más sólida y Prórroga del personal puede ser sólo lo que usted está buscando. Las principales ventajas de ampliar la capacidad de su equipo con habilidades especializadas es ser capaz de escalar más rápido , reducción de los costes de explotación y de contratación , tienen acceso a un acceso más amplio reserva de talento , más alto flexibilidad para ampliar su equipo y el acceso a la know-how del prestador de servicios.

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