¿Cuáles son las características de un científico de datos competente? A la hora de buscar al candidato ideal, las pruebas de habilidades suelen ser una de las primeras prioridades de la mayoría de las empresas y los reclutadores. Después de todo, seleccionar a alguien que no posee ni siquiera las habilidades más fundamentales de un científico de datos puede ser un error extremadamente caro. Sin embargo, los científicos de datos competentes también poseen atributos que una prueba de habilidades por sí sola no puede identificar. Poseen una amplia variedad de talentos y atributos que no se pueden obtener leyendo un libro. La pregunta ahora es, ¿qué son exactamente y cómo se pueden reconocer?
Debido a la intensa presión que conlleva el éxito de un proceso de selección, las empresas y los reclutadores están adoptando cada vez más resoluciones basadas en la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). Según The Guardian, varias empresas líderes, como BP, Expedia y Vodafone, están utilizando una aplicación llamada Headstart impulsada por ML para ayudarles a encontrar a los individuos más cualificados. Headstart realiza evaluaciones de los candidatos y los coloca en puestos que se adaptan bien a ellos utilizando una serie de algoritmos predictivos y contextuales diferentes. En este artículo, analizaremos una variedad de habilidades que son esenciales para que un científico de datos tenga éxito.
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En este blog aprenderás sobre algunas de las habilidades y características más importantes que debe poseer un Científico de Datos.
1. Programación
Una persona que trabaja en el campo de la ciencia de datos debe tener un buen dominio de al menos un lenguaje de programación, como R, Python, SAS o Hadoop. No basta con saber escribir código; también hay que sentirse cómodo analizando datos utilizando una variedad de entornos de programación. Un científico de datos debe tener un buen dominio de los lenguajes de programación y la capacidad de adaptarse rápidamente a las tendencias tecnológicas cambiantes para tener éxito en su carrera. El campo de la ciencia de datos está experimentando actualmente un interés y un valor sin precedentes entre las empresas de todo el mundo. Cualquier reticencia por su parte a utilizar diversas herramientas de programación puede ser un factor decisivo para una corporación que cuenta con los resultados de su trabajo para acelerar la expansión de su empresa.
2. Análisis de datos cuantitativos
Este es el núcleo de lo que un científico de datos es responsable de hacer en su empleo. El perfil de un científico de datos debe incluir características como la capacidad de tener una comprensión tanto racional como intuitiva de un entorno complejo y su comportamiento, la capacidad de procesar datos confusos y difíciles de manejar, y la capacidad de crear prototipos y modelos para probar suposiciones. Se requieren conocimientos sobre conceptos como cómo construir modelos de predicción y regresión, aprendizaje automático, incluidos algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, pronóstico de series temporales, métodos de reducción de datos, redes neuronales y otros temas relacionados.
3. Competencia en Matemáticas y Estadística
Tanto el futuro de un científico de datos como el de una empresa están condenados al fracaso si no tienen acceso a las estadísticas. Sin matemáticas y estadísticas, será imposible generar hipótesis basadas en cómo se comportará un sistema en respuesta a los cambios, hacer suposiciones de importancia estadística sobre las variaciones en los datos, definir métricas para establecer objetivos y medir el éxito, y extraer conclusiones precisas del conjunto de datos. Si una persona no tiene una base sólida en matemáticas y estadísticas, entonces le resultará difícil escribir código o hacer un buen uso de las funciones.
4. Habilidades de visualización
Es una realidad bien establecida que las personas pueden asimilar la información más rápidamente cuando se les muestra en forma de imágenes en lugar de palabras o cifras. Un científico de datos podrá presentar con confianza sus conocimientos tanto a una audiencia técnica como a una no técnica si tiene conocimientos operativos de herramientas de visualización de datos como Tableau, Qlikview, Plotly o Sisense. Esto garantizará que la audiencia esté convencida del valor comercial que se puede obtener de los conocimientos del científico de datos. A la hora de determinar si un científico de datos tendrá éxito o no, una de las cosas más importantes que puede hacer es familiarizarse con los fundamentos de la visualización de datos y presentar datos atractivos a las partes interesadas.
5. Análisis de varias variables y álgebra lineal
Es posible, pero no seguro, que a un científico de datos se le pida que diseñe sus propios modelos de implementación internamente en algún momento de su carrera. Esta pregunta puede o no formularse explícitamente durante el proceso de entrevista. Esto es especialmente cierto en situaciones en las que los productos que se definen mediante datos tienen el potencial de generar mejoras revolucionarias para la empresa. La disciplina de la ciencia de datos es muy joven y, como resultado, no hay definiciones de trabajo inamovibles. Por lo tanto, cuando se trata de crear modelos listos para usar, puede resultar bastante útil tener un conocimiento práctico del álgebra lineal y el cálculo multivariable. Además, el entrevistador puede sorprenderlo con una pregunta que utilice cálculo. Un científico de datos seguro de sí mismo le aconsejaría que lo intente lo mejor que pueda.
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Conclusión
Esta lista de talentos y atributos de los científicos de datos exitosos puede darle una ventaja en la búsqueda de los mejores individuos, independientemente de si usted es un empleador o un reclutador que busca cubrir un puesto. Asegúrese de que cuando realice su próxima contratación, busque candidatos que tengan una buena dosis de creatividad además de sus talentos técnicos, así como un sólido equilibrio de intuición de datos, habilidades de pensamiento estadístico, un "espíritu de hacker" y una "mentalidad de hacker". Los científicos de datos que poseen estos rasgos contribuirán indudablemente al crecimiento y éxito de su empresa.
Imagen destacada: Vector de análisis de datos creado por storyset
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