Las habilidades esenciales que deben tener los científicos de datos

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Una de las habilidades esenciales de un científico de datos consiste en tener un pensamiento crítico para poder extrapolar conocimiento a raíz de los datos obtenidos.

Las habilidades técnicas están sobrevaloradas, particularmente en ciencia de datos. Muchos científicos de datos se dan cuenta rápidamente de que muchos de los desafíos de su trabajo no se deben a lo que pueden o no pueden hacer. Más bien, la mentalidad con la que abordan las tareas importa mucho.

Por ejemplo, un científico de datos que ha dominado la comunicación presentará sus conocimientos mejor que su contraparte más capacitada (técnicamente) cuyos informes están mezclados. Del mismo modo, la extrapolación de conocimientos a partir de datos sin procesar requiere una gran dosis de creatividad y pensamiento crítico, los cuales no se enseñan como habilidades técnicas, sino que deben desarrollarse personalmente.

Pensamiento crítico

El pensamiento crítico a menudo se considera la habilidad más esencial en la ciencia de datos. Lo que te hace estar bien informado, mejora tu juicio y te capacita mejor para tomar decisiones más efectivas. Como científico de datos, debes ser capaz de examinar los datos disponibles desde múltiples perspectivas. Para desarrollar el pensamiento crítico es necesario cuestionar uestiona todo como campo científico, su trabajo consiste en aplicar métodos empíricos para analizar datos y extraer conocimientos. Sin embargo, la mente humana permanece sujeta a todo tipo de prejuicios y presuposiciones. Debe interrogarlos a fondo para perfeccionar su razón y evitar errores de decisión.

Por otro lado, es útil involucrar diferentes perspectivas: como seres sociales, nos atraen las personas que actúan y piensan como nosotros. Pero la falta de una disidencia sana conduce a una mala toma de decisiones. Pensar críticamente significa buscar constantemente nuevas perspectivas. Esto no significa necesariamente un desacuerdo; Podría ser tan simple como conectarse con colegas de otro departamento para comprender su perspectiva.

No hay que olvidarse tampoco de la comunicación. El propósito del análisis de datos es tomar decisiones informadas. Y su responsabilidad como científico de datos incluye poder presentar sus hallazgos de manera clara a los no científicos de datos que tienen que tomar las decisiones.

Resolución de problemas

A eso hay que añadirle la capacidad para resolver problemas. Un científico de datos es como un detective. Ambos trabajadores investigan los hechos y datos disponibles para abordar los problemas. En un caso, el propósito es resolver delitos; por otro, el propósito es ofrecer valor comercial.

Los datos son lo que hacemos con ellos. Y un científico de datos debe estar resuelto y equipado para investigar los problemas desde la raíz. Los gerentes de proyectos adoran a un científico de datos que pueda identificar soluciones creativas a los problemas.

Por ejemplo, descubrir que los clientes de su empresa se comportan de cierta manera es diferente de por qué lo hacen. E incluso entonces, lo más probable es que el trabajo no esté terminado. Aún debe utilizar los datos disponibles para determinar cómo hacer que los clientes se comporten de manera diferente o hacer que la empresa se adapte a los hábitos de los clientes.

La ciencia de datos es un trabajo continuo de evaluar datos y sopesar opciones, determinando por qué un enfoque para cumplir un objetivo es mejor que el otro. Las consecuencias de sus conclusiones podrían ser enormes; por lo que debe hacerlo bien, al menos en función de los datos disponibles en ese momento.

Además, hay que tener aptitud empresarial. Analizar datos es una cosa; contextualizarlo para resolver problemas empresariales reales es otra. El Dr. N. R. Srinivasa Raghavan de Infosys es ampliamente citado así: la ciencia de datos es más que un simple procesamiento de números: es la aplicación de diversas habilidades para resolver problemas particulares en una industria.

Sin una buena comprensión de los procesos y operaciones comerciales (como cadenas de suministro, servicio al cliente, finanzas, recursos humanos, logística), sería imposible extrapolar información procesable.

La ciencia de datos es un campo que involucra mucha teoría pero tiene implicaciones prácticas de gran alcance. Por lo tanto, un buen analista de datos es aquel que comprende el modelo comercial y puede adaptarse rápidamente a diversas situaciones comerciales.

Hoy, todos confían en los datos. En este mundo de varios cambios sin precedentes, debes estar preparado para adaptarse a las tendencias imperantes.

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