Hoy en día existen varias herramientas para correr algoritmos, algunas son amigables como Excel, SPSS, Minitab, Microsoft Azure, y otras son más complejas y a la vez más potentes como R, Python y C ++.

Hay quienes se hacen llamar científicos de datos por varias razones, como:
a) Saben dar los clics suficientes y escribir el código, pero desconocen la teoría.
b) Dominan la teoría pero no saben aplicarla a un problema real.
c) Conocen la teoría, pueden escribir el código y saben la aplicación.

Para las empresas, contar con alguien que se encuentre en el caso “a” implica peligro, pues la toma de decisiones sería basada en resultados quizás no puestos a prueba correctamente, no es de mucha utilidad tener a un empleado que puede escribir un código, si este al final no puede indicar la mejor decisión a tomar. Es como contratar a una persona para un puesto de ventas, quizás esta persona cuenta con un amplio vocabulario, pero pregúntese; ¿Vende?

Ahora pasemos al caso “b”, un escenario preocupante y no desde el punto de vista de la empresa, sino del empleado, pues este al dominar la teoría, la mayoría de las veces se posiciona por arriba de los demás pues entiende los temas, pero lo negativo es que no son creativos, no tienen idea de la manera aplicar sus conocimientos y por esa razón estas sabias personas quedan opacados.

Por último tenemos el caso “c”, este escenario es especial pues si en tu equipo cuentas con un integrante que encaja en la descripción, no lo sueltes, esa persona tiene las herramientas necesarias, quizás no dominan la teoría pero la conocen, y saben lo suficiente como para consultar, crear un código y aplicar sus conocimientos. A este tipo de empleados se le debe procurar, motivarlos y darles toda la libertad de crecimiento laboral, pues el día que se vayan, dejarán un gran hueco que llenar.

Habiendo detallado los tres tipos más comunes de personas que se hacen llamar “científicos de datos”, es necesario explicar el rol de un verdadero científico de datos.

Un Data Scientist necesita:
• Saber la teoría Matemática (Programación Lineal, Programación no Lineal, Programación Entera, Optimización Combinatoria, etc).
• Dominar la teoría estadística (Descriptiva, Inferencial, Probabilidad, Procesos Estocásticos, etc).
• Manejar software de programación estadística y matemática. (R, Matlab, Python, etc).
• Ser creativo (Conectar datos, presentar información fácil de digerir, visualizaciones).
• Conocer distintas fuentes de información (census.gov, datos.gob.mx).
• Investigar y actualizarse (Blogs, Podcast, Lectura de revistas especializadas).

Ahora que tenemos las cosas más claras… ¿Cumples con el perfil?

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La función del Científico de Datos

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