Qué es necesario para ser un “científico de datos”, uno de los perfiles más demandados en estos días? Varios expertos en la materia, que llevan años trabajando en este campo durante años, ofrecen su visión al respecto.
Se trata de Tom Walsh y Alex Krowitz, de la firma de soluciones de gestión de fuerzas laborales Kronos, que están trabajando en dos tipos de proyecto habitualmente: la minería de datos sobre sus propios productos y la gestión de un conjunto específico de datos, que recopilan y ofrece diferentes puntos de vista sobre ellos.
“Tenemos productos que utilizan algoritmos de aprendizaje automático para ayudar a los clientes en estas predicciones. Estamos trabajando en perfeccionar los algoritmos y hacer las predicciones mucho más precisas. Se busca predecir la cantidad de negocio de una tienda o el volumen de ventas por comercio, o para prever el número de pacientes en un hospital”, explica Krowitz.
Conocimientos en gestión, el punto de partida
Walsh tiene un doctorado en aprendizaje de las máquinas y ha desempeñado su carrera en esta área y en robótica antes de incorporarse a Kronos. Krowitz es graduado en Física, tiene un máster en Informática y ha trabajado en una compañía de redes neuronales.
De acuerdo con Metzger, tener conocimientos de sistemas de gestión es un buen punto de partida, al igual que realizar cursos de bases de datos para entender de dónde vienen los datos, y programación. No se trata de convertirse en programadores, pero sí de entender el proceso de programación. Y, luego, es fundamental desarrollar habilidades analíticas, modelado de datos y análisis estadísticos.
A estos requisitos que menciona la docente, Walsh añade que también es importante “la habilidad de saber comunicar los resultados de los análisis de datos y saber mostrarlos a la gente que no tiene el mismo nivel de conocimiento técnico y de analítica”.
Esta posición exige una mezcla de interés y habilidades. Por un lado, la curiosidad de saber lo que los datos están contando y habilidades de hardware y software para conseguirlos, y encontrar la forma de analizarlos y explicarlos, añade este experto.
Entendimiento del negocio, crucial
Debido a que las conclusiones y predicciones extraídas de los datos se utilizan como base para tomar decisiones de negocio y definir estrategias, resulta muy importante entender y explicar los análisis y hacer predicciones sólidas. Por ello, subraya Krowitz, “el científico de datos tiene que entender el negocio lo suficientemente bien como para explicar sus análisis a alguien que va a tomar decisiones muy importantes basadas en ellos”.
“Y sobre todo en las que ofrecen servicios SaaS o PaaS, que deben evolucionar constantemente sus productos, a partir de la retroalimentación de datos de los usuarios y su análisis”, concluye Patrick Circelli, experto en contratación de profesionales TI en la firma de personal Mondo. CIO MX
