El valor de la gestión de datos

¿Data scientist: qué competencias debe reunir?

Publicado el 15/11/14 5:00

La atención recibida por los data scientist continúa en aumento. No sólo se trata de un trend topic en las redes sino que, cada vez son más los negocios que buscan conocer más de cerca este nuevo rol y a quienes lo ostentan. Los data scientist, no cabe duda, son profesionales multidisciplinares, con capacidades poliédricas.

Su trabajo mezcla ciencia y arte a partes iguales y son capaces de trabajar con las estadísticas más complejas de la misma forma que con los datos de negocio más comunes. Esta bipolaridad de sus funciones proviene, por una parte del componente académico de su perfil y, por otra, de su personalidad y habilidades. Las competencias de un data scientist no están al alcance de cualquiera.

 

Créditos fotográficos: "3d Head Concept" by nattavut

Data Scientist

Cómo saber qué competencias debe reunir un data scientist

Una buena manera de descifrar qué debe aportar un científico de datos es indagando en lo que buscan quienes intentan reclutar a uno. Puede ser que sea nuestra propia empresa quien necesite incorporar uno en plantilla así que, ¿por qué no invertir un poco de tiempo en averiguar para qué lo quiere la competencia?

Los requisitos que las grandes organizaciones a la busca de este tipo de profesionales exigen se encuadra en tres áreas clave que, bien corresponden a habilidades o conocimientos que deben aportar, bien tienen que ver con el rol que habrán de desarrollar en su puesto, una vez la incorporación se haga efectiva. Entre ellas se encuentran las siguientes:

  •  Una sólida formación que garantice un enfoque matemático avanzado, normalmente relacionado con grandes conjuntos de datos. Suele ser habitual que entre estos requerimientos se halle incluido el aprendizaje de máquinas o dispositivos complejos, métodos bayesianos, técnicas AI y/o métodos estadísticos basados en algoritmos avanzados.

  •  Capacidad para entender el valor de los datos y visión para, partiendo de los conceptos aprendidos, convertirlos en plataformas de entrega avanzadas, como bases de datos o software, complementadas por habilidades de codificación para su uso con fines analíticos. Obviamente, el marco de trabajo también es parte de su competencia y, por eso, deben ser capaces de entender el lenguaje correspondiente (por ejemplo, Java si Hadoop es la plataforma de apoyo elegida).

  •  La habilidad de entender las métricas y puntos de vista de negocio clave para el impulso de nuevas iniciativas de corte puramente empresarial, relacionado con la perspectiva que se tiene sobre el cliente, de marketing o financieras. 

El rol de los data scientist es clave en la implementación de la arquitectura de la información, y su función imprescindible para pasar de lo abstracto a lo contextualizado, del dato en bruto al valor del conocimiento.

No es necesario limitar la búsqueda a doctores en ciencias o matemáticas, aunque sea necesario que los perfiles elegidos aporten una sólida base de conocimientos en estos campos. Y sí que resulta fundamental que el científico reclutado cuente con capacidades de negocio, comprenda el funcionamiento interno de los procesos de la empresa y tenga una mente abierta y creativa. Por último, en el proceso de selección de un data scientist no debe olvidarse exigir que sea un jugador de equipo ya que, en su día a día, deberá relacionarse con personas de diferentes departamentos y funciones dentro de la empresa, si se quiere optimizar su rendimiento.

 

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Temas: Big Data