La ciencia de los datos sigue siendo un tema candente entre los profesionales cualificados, así como para las organizaciones que se centran en la recopilación de datos que favorezcan el crecimiento del negocio. Poseer una gran cantidad de datos es un activo para cualquier organización, pero sólo si se procesan de manera eficiente.

Las necesidades de almacenamiento se multiplicaron cuando entramos en la era del Big Data. Hasta 2010, todo el trabajo se centraba en la construcción de una infraestructura para almacenar datos valiosos, los cuales se procesaban con el fin de obtener información de valor para la empresa.

Ahora, gracias a las múltiples herramientas de almacenamiento que existen en el mercado, los esfuerzos recaen esencialmente sobre el puro procesamiento de los datos. Es aquí donde la profesión de científico de datos  ha adquirido un rol fundamental en cualquier tipo de organización.

Pero, ¿qué hace exactamente un científico de datos? Estos profesionales son los encargados de identificar preguntas importantes, recopilar datos relevantes de diversas fuentes, almacenar y organizar los datos y descifrar la información útil para, finalmente, traducirla en soluciones empresariales beneficiosas.

Además de construir complejos algoritmos cuantitativos y sintetizar un gran volumen de información, los Data Scientist también tienen experiencia en habilidades de comunicación y liderazgo, que son necesarias para impulsar resultados medibles y tangibles para las distintas partes interesadas del negocio.

Si perteneces a una empresa que está buscando profesionales capaces de ocupar este cargo o eres un estudiante que se está formando para ser un científico de datos en el futuro, ten en cuenta que en esta profesión debes ser:

1. Orientado al detalle

La programación es una habilidad esencial en la ciencia de datos, por lo que el ejercicio de limpieza es inevitable en el diseño de una solución de ciencia de datos; desde el procesamiento de datos hasta el paso de evaluación del rendimiento. Sin embargo, la combinación de la programación y la amplitud técnica de la ciencia de datos requiere que el científico de datos preste atención a los detalles más pequeños.

No es raro que un pequeño error de codificación se convierta en un problema crítico que produzca resultados de análisis inesperados. Un científico de datos orientado al detalle suele dedicar una cantidad significativa de tiempo a examinar la calidad de los datos antes de introducirlos en los algoritmos de Machine Learning . Por lo tanto, dicha orientación al detalle siempre ayudará al científico de datos a crear trabajos de alta calidad.

2. Creativo

La esencia de la ciencia de datos es utilizar los propios datos para descubrir cómo se pueden hacer las cosas de forma diferente, con el objetivo de generar mayor valor. La creatividad es un rasgo crucial de un gran científico de datos, ya que permite crear algo de la nada. Y es que por ejemplo, se necesita una gran imaginación a la hora de mejorar el rendimiento de un modelo Machine Learning.

La creatividad, además, es un elemento muy importante en el desarrollo de visualizaciones inteligibles que ofrezcan información eficaz a las partes interesadas, pues el proceso de diseño va más allá de las capacidades técnicas que pueda tener el profesional. A pesar de que la ciencia de los datos se basa en la lógica, la creatividad permitirá al Data Scientist enmarcar los problemas desde un ángulo diferente que no se había explorado anteriormente.

3. Con razonamiento crítico

Un científico de datos a menudo necesita analizar objetivamente los datos para demostrar o refutar una hipótesis en la resolución de problemas. Es por ello que el razonamiento crítico permite al científico de datos cultivar un pensamiento claro y racional sobre lo que debe hacer.

Al tratar con una gran colección de información, se necesita construir y evaluar una hipótesis que la respalde. Por lo tanto, el científico de datos debe ser escéptico y no aceptar nunca una afirmación al pie de la letra, buscando respuestas que reflejen la verdad.

4. Inquieto

Como Data Scientist, es vital tener siempre un entusiasmo insaciable por aprender nuevos conocimientos y habilidades debido al rápido crecimiento y el cambio constante del campo de la ciencia de datos. El hambre por aprender nuevas técnicas es un elemento importante que ayuda constantemente a estos profesionales a mejorar sus capacidades analíticas.

La curiosidad siempre ha sido lo que impulsa a un trabajador a hacerse preguntas y explorar, lo que en el caso de los científicos de datos ayuda a evitar sesgos cognitivos en la resolución de problemas. Normalmente, tenemos la tendencia a concluir que existe la causalidad cuando identificamos la correlación entre dos variables. Sin embargo, entendiendo que la estadística jamás persigue la causalidad, un científico de datos inquisitivo llevará a cabo más exploraciones para aprender y comprender la relación subyacente entre las dos variables.

5. Comunicativo

El desarrollo de una solución basada en el Big Data implica técnicas muy complejas; desde la adquisición de datos hasta el entrenamiento de un modelo de Machine Learning. La traducción de los resultados del análisis en ideas de negocio procesables y su comunicación a las partes interesadas es el rasgo más importante de un gran científico de datos.

Tal comunicación de los resultados determina el impacto de una solución de Big Data, pues hemos de tener en cuenta que la capacidad de atraer a las partes interesadas de forma lógica y emocional nos ayuda a hablar el mismo idioma que ellas. Un buen Data Science tiene que aprovechar el lenguaje empresarial para comunicar eficazmente los resultados técnicos, animando así al resto a participar en la ideación y la validación de los resultados.

Los grandes científicos de datos son empáticos a la hora de comunicar los resultados, llegando algunos a dominar la técnica del story telling para volver su trabajo mucho más convincente y comprensible a todo tipo de públicos.