7 características de un buen Data Scientist

7 características de un buen Data Scientist

¿Qué van a exigirte como data scientist?

Si buscas un empleo TIC, habrás visto ofertas de Data Scientist. Las empresas cada vez más buscan este tipo de perfiles en sus ofertas de empleo. ¿Sabes en qué consiste su labor profesional y cuáles son las características de este tipo de profesionales?

Cada empresa y cada proyecto es distinta, pero te aseguramos que en el sector empresarial hay una serie de requisitos comunes que vas a tener que demostrar con tu formación, tus conocimientos técnicos pero también con los denominados soft skills . Conócelos en los siguientes apartados.

Habilidades avanzadas en informática, la base del big data

Vas a tener que dominar programas de análisis de datos, conocer y estar abierto a ampliar el conocimiento con todas las novedades del machine learning (aprendizaje automático) y estar al día de todas aquellas herramientas que puedan ayudarte a aumentar la calidad de tu trabajo. Vas a estar que estar siempre en Beta, el mercado y los proyectos

Formación en estadística y matemáticas

Ambas disciplinas son los pilares sobre los que se basará tu trabajo. Se trata, por tanto, de realizar el estudio estadístico correspondiente y de tener la capacidad de diseñar un modelo predictivo que te permita adelantarte a lo que podría suceder. Esta claro que esto es una simplicación, vas a tener que tener una formación sólida en estadística y matemáticas y aplicar esos conocimientos a los proyectos con un sentido tanto orientado al negocio como funcional.

Tener pasión por los datos, la base de un data scientist

Recuerda que no se trata exclusivamente de desarrollar tu capacidad para manejar grandes cantidades de información, sino también de que te apasione lo que hagas. Es muy importante que sepas que tu trabajo será intenso y que, en parte, se asemejará a la recolección de pequeñas gotas que has de ir almacenando para detectar, tras su estudio, qué está sucediendo, cuál es el comportamiento del cliente y cómo adaptarse al nuevo escenario. Los datos son la base, son los pequeños ladrillos sobre los que después construir la información y el conocimiento en un proyecto empresarial.

Una enorme curiosidad por la información

Debes saber que los grandes profesionales lo son porque su formación es muy heterogénea. Poco a poco han ido adaptándose a las necesidades de cada empresa y desarrollando una creciente curiosidad por las nuevas herramientas y lenguajes que han ido y que continuaran apareciendo, R, Python, Hadoop, Map Reduce

Adaptabilidad al cambio continuo

Aparte de la formación arriba indicada y de la disposición para seguir formándote, has de saber que no siempre resulta fácil interpretar los datos. En ocasiones, habrá poco que añadir, pero en otras será necesario no solo usar los programas correspondientes, sino también alternativas que pueden ser tan eficaces como poco ortodoxas. Si te gustan los entornos estables los proyectos de Big data y el trabajo como data scientist puede que no sea lo tuyo

Creatividad

¿Es posible combinar el puro dato matemático con la originalidad? Sí. El buen profesional ha de revisar los datos obtenidos para hacer una comparativa con otros anteriores o similares para:

  • Incluir la probabilidad y las posibles alternativas dependiendo de la comprobación de la eficacia del modelo creado.
  • Trabajar con una hipótesis de cuál será la evolución de todo el proceso.
  • Resolver los problemas imprevistos que vayan surgiendo para corregir las posibles tendencias negativas que pudieran producirse.

Capacidad de comunicar el conocimiento del dato

Sin duda, es la base del éxito de la funcionalidad de un buen data scientist. Su trabajo no tendría ningún sentido sin saber explicar los datos recopilados y, sobre todo, sin dar a conocer cómo afectan a la empresa que le ha contratado.Como habrás comprobado, ser data scientist es una alternativa de empleo TIC que te exige una formación multidisciplinar, pero que también requiere altas dosis de interpretación, de pasión y de didáctica para que tu trabajo esté siempre a la altura de las necesidades de la empresa que te contrate.

Resumen y conclusiones para ser un buen Data Scientist

En resumen, no sólo los conocimientos técnicos son suficientes para ser un buen profesional del dato que gestione esos nuevos proyectos en los que las empresas cada vez quieren perfiles tanto específicos como perfiles multidisciplinares para formar equipos que puedan acometer esos proyectos tan complejos en los que cada vez son más necesarios unos soft skills que traspasan la técnica.

Sube tu CV
Share