Habilidades esenciales de expertos en datos

Los especialistas en investigación y análisis de datos son muy valorados hoy en día. Aprender a ofrecer valor comercial real con los datos requerirá una combinación única de habilidades técnicas, capacidad matemática, intuición y explicación.

En la actualidad, cuando las empresas de casi todas las industrias se esfuerzan por sacar el máximo provecho de los crecientes recursos de información disponibles, uno de los especialistas más populares se ha convertido en experto en ciencia de los datos.

El valor de esta especialidad seguirá creciendo a medida que las organizaciones pongan a su servicio todo tipo de fuentes de información internas y externas. En el pasado, el trabajo con los datos ha sido principalmente técnico, de modo que los dirigentes empresariales pudieran informar y mejorar los resultados financieros.

Las funciones técnicas siguen siendo importantes, pero hoy en día las estrellas en ascenso del negocio son los universalistas que no sólo pueden manipular enormes cantidades de información con métodos estadísticos y representaciones visuales, sino que también pueden predecir con precisión la evolución y eliminar posibles perturbaciones en el negocio.

Habilidades de experto en ciencia de los datos

Se comparten las habilidades básicas necesarias para convertirse en un experto en ciencia de los datos.

Pensamiento Crítico

La capacidad de pensar críticamente es esencial para el análisis objetivo de los hechos antes de formular una opinión o emitir un juicio sobre un problema a resolver.

Una vez que se ha profundizado en la esencia del problema de los negocios, se debe ser capaz de destacar lo que es realmente importante para su solución, y desechar lo insignificante. Esta habilidad es uno de los determinantes para el especialista en datos.

Junto con la experiencia es necesario ser capaz de desechar los estereotipos. Por un lado, se necesitan conocimientos básicos en una amplia gama de áreas, y por otro lado, se requiere de una clara comprensión de que la experiencia y la intuición no garantizan un éxito del 100%. La experiencia es una ventaja, pero la excesiva confianza en sí mismo crea un riesgo, por lo que la capacidad de pensar fuera de la estructura es importante.

Pero el punto no es mirar cualquier situación con los ojos de un principiante bien abiertos, sino evaluar el problema desde diferentes ángulos.

Programación

Los mejores especialistas en datos saben escribir en código y pueden resolver una amplia gama de tareas de programación. Python es el lenguaje de programación preferido para la ciencia de los datos, y R tiene muchos seguidores. Se utilizan otros, incluidos C ++, Scala, Closure, Java y Octave.

Además de los conocimientos generales para trabajar con grandes volúmenes de datos, información en tiempo real, servicios en la nube y datos no estructurados, es necesario conocer los métodos y modelos estadísticos, en particular el concepto de regresión, optimización, agrupación, árboles de decisión, etc.

Si el propio responsable de datos no tiene conocimientos de programación, se puede respaldar en los especialistas apropiados. Una asociación entre un desarrollador y un especialista de datos puede ser muy fructífera.

Matemáticas

La ciencia de los datos no es la mejor opción para aquellos a quienes no les gustan las matemáticas y no han recibido una educación apropiada.

Las grandes organizaciones deben elaborar modelos estadísticos sofisticados de actividades financieras y operacionales que requieren grandes cantidades de datos para ser fiables. Es imposible crear modelos que sean realmente útiles para desarrollar y optimizar las estrategias comerciales sin una adecuada formación matemática.

Un especialista de datos no sólo debe tener una excelente comprensión de las estadísticas, sino que también debe ser capaz de trabajar en estrecha colaboración con los líderes empresariales, y por lo general necesitan una explicación clara de lo que está sucediendo en la caja negra. Sólo entonces la empresa se sentirá segura de los resultados que ha obtenido y de las recomendaciones que ha dado.

La clave para una carrera exitosa en el área de la ciencia de los datos será un profundo conocimiento de los mecanismos de varios algoritmos en combinación con una intuición desarrollada.

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