¿Qué habilidades necesitas para ser un Científico de datos?

¿Qué habilidades técnicas necesita un científico de datos?

Desgranemos algunas de las habilidades técnicas más importantes que utilizan habitualmente los científicos de datos. Para pensar en cómo se utilizan estas habilidades en la ciencia de los datos, es útil organizarlas en tres grandes categorías:

Recogida y almacenamiento de datos

Todos los datos tienen que venir de alguna parte. También tienen que ser coherentes y estar organizados para que produzcan ideas fiables. Esto no es tan sencillo como echar una red: el científico de datos debe saber cómo se van a utilizar los datos, cómo manipularlos para que sean utilizables (es decir, la limpieza y el manejo de los datos) y cómo convertirlos en una base de datos eficaz (en una o dos palabras, la gestión de la base de datos). También puedes oír que estos pasos se denominan extracción de datos, transformación de datos y carga de datos. Lo llames como lo llames, la familiaridad con Excel y con lenguajes de consulta como SQL es indispensable.

Las bases de datos son, por su propia naturaleza, bonitas y ordenadas. Pero no todos los datos son tan cooperativos. Los científicos de datos trabajan a menudo con datos no estructurados, es decir, con información que no encaja perfectamente en las tablas, como el audio y el vídeo, las respuestas de los clientes o las publicaciones en las redes sociales. Como no son numéricos ni están racionalizados, encontrar formas de hacer que estos datos sean utilizables puede ser un reto que recae directamente sobre los hombros del Científico de Datos.

Analizar y modelar los datos

Python, R, Hadoop y Spark, entre otras herramientas analíticas, ayudan a los Científicos de Datos a cuantificar y analizar conjuntos de datos utilizando métodos estadísticos, ejecutar pruebas y crear modelos que pueden utilizarse en una amplia gama de aplicaciones, desde las finanzas hasta el comercio electrónico y los recursos naturales. En última instancia, el objetivo es generar modelos que puedan derivar nuevas ideas de los datos y predecir incógnitas.

Las habilidades que necesitan los científicos de datos para llevar a cabo estas tareas son tan variadas como las propias tareas, pero, por regla general, el manejo de datos, la exploración de datos, el análisis y el modelado se apoyan en gran medida en una base de matemáticas y programación. Aquí es también donde entran en juego las habilidades específicas de la ciencia de datos, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Visualización y presentación de datos

Convertir los datos de las tablas en diagramas y gráficos -o incluso en cuadros de mando, que permiten a los no analistas recuperar la información de forma más intuitiva- es un arte en sí mismo. Hay una serie de herramientas que los científicos de datos utilizan para conseguirlo, como Tableau, PowerBI, Plotly, Bokeh y Matplotlib, entre otras, cada una con sus propios puntos fuertes. Vale la pena señalar que el software no puede decirte qué tipo de visualización es la más adecuada para resaltar tus hallazgos, por lo que una buena comprensión de las formas en que se pueden visualizar los datos es un primer paso necesario.

¿Cuáles son las habilidades sociales más importantes para la ciencia de los datos?

Las habilidades interpersonales que necesitarás como científico de datos son muy fáciles de perfeccionar en otros campos. Si estás dando un paso lateral hacia la ciencia de los datos, puede que te des cuenta de que ya tienes un gran dominio de varias de estas capacidades.

Trabajo en equipo

No es de extrañar que alguien que ocupa un puesto de responsabilidad, y que a menudo trabaja en una capacidad interdisciplinar, necesite ser bueno trabajando con otros.

Una buena cabeza para los negocios

Dependiendo del sector, los científicos de datos pueden necesitar un buen conocimiento de los principios empresariales (y de los objetivos de su propia empresa) para canalizar sus habilidades técnicas hacia canales productivos. Esto significa ser capaz de detectar áreas de crecimiento potencial o de aumento de la eficiencia, que pueden abordarse mediante un enfoque de ciencia de datos.

Fuertes habilidades de comunicación

Las tablas y los gráficos sólo te llevarán hasta cierto punto: en algún momento tendrás que relacionarte con otras personas para discutir cómo encaja la ciencia de los datos en la estrategia general de tu organización. La mayoría de las veces, las personas con las que te relacionarás tienen una comprensión bastante tenue de la ciencia de los datos, lo que significa que tendrás que ser capaz de comunicar los diferentes objetivos, estrategias y técnicas a la antigua usanza: en un inglés sencillo.

Pensamiento crítico y resolución de problemas

No es ninguna sorpresa. Incluso podrías pensar en la ciencia de los datos como la habilidad de resolver problemas utilizando datos. Para ello, la objetividad y el buen juicio son imprescindibles.

Buena intuición para los datos y la arquitectura de datos

Si la ciencia de datos es el «qué» y el «cómo» de la resolución de problemas, la intuición de datos es el «dónde» Aquí no hay hojas de ruta; gran parte de la práctica de la ciencia de los datos se basa en la creatividad y en el sentido de dónde mirar: dónde pueden estar los patrones ocultos, esperando a ser descubiertos, y cómo la ciencia de los datos puede sacarlos a la luz. Esto también implica un sentido de cómo están (o no están) estructurados los datos, y cómo puede manipularse esa estructura desde la vaga idea inicial de una prueba hasta un modelo viable y, en última instancia, una decisión empresarial final. Esta es una habilidad que no se puede enseñar, sólo se adquiere con la experiencia.