En esta serie de entradas vamos a publicar una breve guía, dividida en tres partes, en la que vamos a dar una visión del perfil de un científico de datos, para no confundirlo con otros puestos empresariales y poder brindar una perspectiva interesante a los lectores sobre lo que deben ser o deben buscar para sus organizaciones.

Esta guía comenzará por explicar el perfil base de un científico de datos, el cual se compone de cinco sets principales de skills y comportamientos característicos:

Habilidades cuantitativas: Esta serie de habilidades se refiere a la capacidad matemática o estadística con la que debe de cumplir un científico de datos, principalmente para la realización de modelos que ayuden a dar solución o explicación a ciertos casos de uso y otorguen un insight que se pueda convertir en un valor agregado para las organizaciones; sin mencionar el comportamiento crítico y analítico que las matemáticas desarrollan en las personas.

Aptitud técnica: Estas aptitudes y habilidades representan los conocimientos técnicos computacionales como son el desarrollo de software o programación, machine learning, estructuras de datos y algoritmos computacionales, arquitecturas y despliegue de algunas tecnologías para implementar soluciones empresariales basadas en datos.

Pensamiento crítico y escepticismo: Es de suma importancia que los científicos de datos puedan examinar su trabajo de manera crítica y desde distintas perspectivas no sólo de un sólo lado y de manera muy subjetiva. Deben de poder aceptar que algo no se encuentra bien o que algunas cosas en los resultados no tienen sentido aparente; aquí es donde suelen buscar a las personas de áreas de negocio típicas, que tienen un expertise sobre el mercado que puedan explicar esas inconsistencias en los datos y podamos obtener valor agregado.

Curiosidad y creatividad: Deben de tener un gran interés por resolver problemas, por buscar en grandes cantidades de información datos útiles y comunicar de manera efectiva a los demás lo que encuentran o lo que descubren. A parte, la manera en la que resuelven los problemas suele ser creativa e innovadora.

Comunicación y colaboración: Sin duda una de las habilidades más importantes en los modelos de negocio de la actualidad. Deben de ser capaces de explicar de manera clara y precisa el valor de negocio que encuentran en los datos y deben poder trabajar en conjunto con otros grupos o áreas, como pueden ser los sponsors del proyecto o lo colaboradores de áreas en específico. La unión del valor que ellos ofrecen y la aplicación en conjunto con expertos de cada rama, es lo que nos da un resultado favorable en las organizaciones.

El objetivo del científico de datos, utilizando las skills mencionadas anteriormente, es adquirir, gestionar, analizar y visualizar datos, consiguiendo contar historias a las personas que tienen roles importantes en las organizaciones, permitiendo que se tomen decisiones oportunas y basadas en datos.

Con eso concluye la primera parte y los invitamos a revisar las otras dos partes de esta mini guía, que ya se encuentran disponibles en el blog.

By: José Luis Rodríguez.

Referencias: Mckinsey & Company. (2011). The McKinsey Global study on Big Data. 2020, de Mckinsey & Company Sitio web: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights