La demanda de talento en ciencia de datos está creciendo y con ello viene la necesidad de que más científicos de datos se incorporen a las organizaciones. Si bien la aplicación de la ciencia de datos es su propio campo, no está relegada a una industria o línea de negocio. Los científicos de datos pueden tener un impacto en cualquier parte de cualquier organización.
Si eres un científico de datos en ciernes o te estás encaminando por ese camino, sabes que la educación es el primer paso. Sin embargo, fuera del currículo técnico, existen habilidades de ciencia de datos que trascienden cualquier disciplina. Practicar y desarrollar estas habilidades te ayudará a separarte de la multitud de solicitantes de empleo y científicos a medida que el campo crezca.
Habilidades no técnicas
Estas habilidades no requerirán tanta capacitación técnica o certificación formal, pero son fundamentales para la aplicación rigurosa de la ciencia de datos a los problemas comerciales. Hoy en día, incluso el científico de datos más técnicamente calificado necesita tener las siguientes habilidades blandas para salir adelante.
1. Pensamiento crítico
Con esta habilidad, podrás:
- Analizar objetivamente preguntas, hipótesis y resultados.
- Comprender qué recursos son cruciales para resolver un problema
- Mirar los problemas desde diferentes puntos de vista y perspectivas
El pensamiento crítico es una habilidad valiosa que se adapta fácilmente a cualquier profesión. Para los científicos de datos, es aún más importante porque además de obtener información, debes poder formular preguntas de manera adecuada y comprender cómo se relacionan esos resultados con el negocio o dirigir los próximos pasos para que se traduzcan en acciones.
También es importante analizar objetivamente los problemas cuando se trata de interpretaciones de datos antes de formarse una opinión. El pensamiento crítico en el campo de la ciencia de datos significa que ves todos los ángulos de un problema, tomas en consideración la fuente de los datos y nunca pierdes la curiosidad.
2. Comunicación efectiva
Con esta habilidad, podrás:
- Explicar qué significan los conocimientos basados en los datos en términos relevantes para el negocio
- Comunicar información de manera que resalte el valor de la acción
- Transmitir el proceso de investigación y los supuestos que llevaron a una conclusión
La comunicación efectiva es otra habilidad que se busca en todas partes. Ya sea que estés en una puesto inicial o seas un CEO, relacionarse con otras personas es un rasgo útil que te ayuda a hacer las cosas rápido y fácil.
En los negocios, los científicos de datos deben ser competentes en el análisis de datos, y luego deben explicar con claridad y fluidez sus hallazgos ante audiencias tanto técnicas como no técnicas. Este elemento crítico ayuda a promover la alfabetización de datos a lo largo de una organización y expande la capacidad de los científicos de datos para hacer un impacto. Cuando los datos ofrecen una solución a varios problemas o responden preguntas empresariales, las organizaciones confían en que los científicos de los datos resuelven problemas y son comunicadores útiles para que otros entiendan cómo actuar.
3. Resolución proactiva de problemas
Con esta habilidad, podrás:
- Identificar oportunidades y explicar problemas y soluciones
- Saber cómo abordar los problemas identificando los supuestos y recursos existentes
- Ponerte tu sombrero de detective e identificar los métodos más efectivos para obtener las respuestas correctas
No puedes ser un científico de datos sin la habilidad o el deseo de resolver problemas. De eso se trata precisamente la ciencia de datos. Sin embargo, ser un solucionador de problemas eficaz es tanto un deseo de profundizar en la raíz de un problema como saber cómo abordar un problema para resolverlo. Los solucionadores de problemas identifican fácilmente los problemas complicados que a veces se ocultan, y luego pueden pasar rápidamente a pensar en cómo lo abordarán y qué métodos proporcionarán las mejores respuestas.
4. Curiosidad intelectual
Con esta habilidad, podrás:
- Conducir la búsqueda de respuestas
- Profundizar en los resultados superficiales y supuestos iniciales
- Pensar creativamente con un impulso para saber más
- Preguntarse constantemente "por qué” (porque una respuesta no suele ser suficiente)
Un científico de datos debe tener curiosidad intelectual y una pasión para encontrar y responder las preguntas que presentan los datos, pero también para responder preguntas que nunca se formularon. La ciencia de datos trata de descubrir verdades subyacentes y los científicos exitosos nunca se conformarán con "lo suficiente", sino que se mantendrán en la búsqueda de más respuestas.
5. Sentido del negocio
Con esta habilidad, podrás:
- Entender el negocio y sus necesidades especiales
- Saber qué problemas organizativos deben resolverse y por qué
- Traducir los datos en resultados que trabajen para la organización
Los científicos de datos realizan una doble tarea: no sólo deben conocer su propio campo y cómo navegar por los datos, sino que también deben conocer el negocio y el campo en el que trabajan. Una cosa es saber cómo manejar los datos, pero los científicos de datos también deben entender profundamente el negocio, lo suficiente como para resolver los problemas actuales y considerar cómo los datos pueden apoyar el crecimiento y el éxito futuros.
"La ciencia de datos es más que un simple cálculo numérico: es la aplicación de varias habilidades para resolver problemas particulares en una industria", explica el Dr. N. R. Srinivasa Raghavan, jefe global de ciencia de datos de Infosys.
Habilidades técnicas
Éstas son las habilidades más requeridas que normalmente se enumeran al inicio de las descripciones de trabajo para los científicos de datos. Muchas de las áreas se desarrollarán y cubrirán en cursos educativos o capacitaciones empresariales formales. Y muchas organizaciones los enfatizan cada vez más a medida que su personal de análisis y datos evoluciona.
6. Capacidad para preparar los datos para un análisis eficaz
Con esta habilidad, podrás:
- Abastecer, recopilar, organizar, procesar y modelar datos
- Analizar grandes volúmenes de datos estructurados o no estructurados
- Preparar y presentar los datos en las mejores formas posibles para la toma de decisiones y la resolución de problemas
La preparación de datos es el proceso de preparar los datos para el análisis, incluidas las tareas de descubrimiento, transformación y limpieza de datos, y es una parte crucial del flujo de trabajo del análisis para analistas y científicos de datos por igual. Independientemente de la herramienta, los científicos de datos necesitan entender las tareas de preparación de datos y cómo se relacionan con sus flujos de trabajo de ciencia de datos. Las herramientas de preparación de datos como Tableau Prep Builder son fáciles de usar para todos los niveles de habilidad.
Más información acerca de las prácticas recomendadas para la preparación de datos..
7. Capacidad para aprovechar las plataformas de análisis de autoservicio
Con esta habilidad, podrás:
- Comprender los beneficios y desafíos del uso de la visualización de datos
- Tener un conocimiento básico de las soluciones de mercado
- Conocer y aplicar las mejores prácticas y técnicas al crear análisis
- Tener la capacidad de compartir resultados a través de dashboards o aplicaciones de autoservicio
Esta habilidad está en línea con las habilidades no técnicas, porque se relaciona con el pensamiento crítico y la comunicación. Las plataformas de análisis de autoservicio te ayudan a mostrar los resultados de tus procesos de ciencia de datos y a explorar los datos, pero también te ayudan a compartir estos resultados con personas menos técnicas. Cuando creas un dashboard en una plataforma de autoservicio, los usuarios finales pueden ajustar los parámetros para formular sus propias preguntas y evaluar su impacto en el análisis en tiempo real a medida que se actualizan los dashboards.
8. Capacidad para escribir códigos eficientes y mantenibles
Con esta habilidad, podrás:
- Lidiar directamente con los programas que analizan, procesan y visualizan datos
- Crear programas o algoritmos para analizar datos
- Recopilar y preparar datos a través de API
Esta habilidad es casi algo obligatorio. Dado que los científicos de datos viven sumergidos en los sistemas diseñados para analizar y procesar datos, también deben comprender el funcionamiento interno de dichos sistemas. Existen muchos lenguajes diferentes utilizados en la ciencia de datos. Aprende y aplica los lenguajes que sean más relevantes para tu rol, industria y desafíos empresariales.
9. Capacidad para aplicar las matemáticas y estadísticas adecuadamente
Con esta habilidad, podrás:
- Realizar análisis de datos exploratorios e identificar patrones y relaciones importantes
- Aplicar un pensamiento estadístico riguroso para extraer señales fuera del ruido
- Comprender las fortalezas y limitaciones de los distintos modelos de ensayo y por qué se ajustan a un problema dado
Al igual que la codificación, las matemáticas y las estadísticas desempeñan un papel fundamental en la ciencia de datos. Los científicos de datos se ocupan de modelos matemáticos o estadísticos y deben poder aplicarlos y ampliarlos. Tener un sólido conocimiento de las estadísticas permite a los científicos de datos pensar críticamente sobre el valor de diversos datos y los tipos de preguntas que pueden o no pueden responder. A veces, los problemas requieren el diseño de soluciones novedosas, que pueden combinar o modificar las técnicas y herramientas de análisis disponibles. La comprensión de los supuestos y algoritmos subyacentes es fundamental para el uso de estas aplicaciones.
10. Capacidad para aprovechar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA)
Con esta habilidad, podrás:
- Comprender cómo y cuándo el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son adecuados para el negocio
- Entrenar e implementar modelos para implementar soluciones productivas de inteligencia artificial
- Explicar modelos y predicciones en términos útiles para el negocio
Ni el aprendizaje automático ni la IA reemplazarán tu rol en la mayoría de las organizaciones. Sin embargo, el poder usarlos mejorará el valor que ofreces como científico de datos y te ayudarán a trabajar mejor y más rápido. Como un Director de datos compartió recientemente: "Para poder desarrollar la promesa de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, necesitarás una serie de habilidades humanas por excelencia". Como él mismo expresó, tu mayor desafío con la inteligencia artificial es saber si tienes los datos correctos, cuándo los "datos correctos" muestran cosas incorrectas, y encontrar datos "suficientemente buenos" para la IA antes de decidir cuál es el modelo de IA entrenado que será más útil.
¿Por qué las habilidades de datos deberían estar en tu currículum?
En esta publicación de blog, parte de la serie Generation Data del blog de Tableau, la autora Midori Ng ofrece razones prácticas y consejos para incluir habilidades de datos en los currículos laborales. Léela y ponte en camino para dominar una combinación de habilidades no técnicas y técnicas de ciencia de datos que te traerán tanto satisfacción como éxito personal y profesional.
Lee el informe, Análisis avanzado con Tableau, para conocer también las funcionalidades y los escenarios de análisis avanzados en la plataforma Tableau.