Cualidades esenciales de un científico de datos

Big data ha estado creciendo desde los albores de la tecnología de la información. Ahora, los datos que creamos cada dos días son equivalentes a todos los datos que acumulamos hasta 2003. Esta gigantesca cantidad de datos tiene información invaluable no solo para las empresas, sino para toda la raza humana. El análisis de big data ha estado ayudando a la industria de la salud con la investigación desde hace bastante tiempo. Además, los grandes datos podrían incluso resolver el rompecabezas del cáncer en breve.

¿Qué pasaría si te dijera que Big Data es en realidad solo un montón de datos que no tienen sentido si no sabes cómo usarlos? Aquí es donde los científicos de datos entran en escena. Para dar sentido a los grandes datos, necesitamos científicos de datos, y buenos para ser precisos. Y no deje que el título de 'científico de datos' lo engañe, hay bastantes cualidades que un científico de datos debe poseer para ser llamado uno. Si está buscando contratar a un científico de datos o planea ser uno usted mismo, estas son las cualidades que debe buscar o poseer.

pensamiento estadístico

Convertir datos en información es el trabajo principal de un científico de datos. El saber hacer de las estadísticas es, por lo tanto, una cualidad que se sobreentiende. Mirar las cosas con una mentalidad cuantitativa es importante para mantenerse neutral y mantener alejados los sesgos al manejar los datos. Un buen científico de datos entiende que la profundidad y la confiabilidad de los conocimientos aumentan en proporción a la cantidad de datos y se abstiene de llegar a conclusiones con datos inadecuados. Con una gran cantidad de datos, las tendencias y los conocimientos aparecen como números. Por lo tanto, el amor por los números es necesario para ser un verdadero científico de datos. Un científico de datos debería poder interrogar grandes cantidades de datos para obtener información procesable y luego aplicar técnicas de modelado predictivo para anticipar tendencias futuras. Es necesario un buen dominio de las estadísticas para preparar informes y trazar los cursos de acción recomendados en función de los conocimientos.

Habilidades en programación

Un científico de datos trabajaría con diferentes equipos para crear canalizaciones, herramientas, módulos, paquetes, sitios web, paneles y mucho más. Esto no significa que un científico de datos deba ser un codificador experto, pero la comprensión de los algoritmos y cómo funcionan los códigos puede ser de gran ayuda en el trabajo de un científico de datos. Cuando el sistema no puede proporcionarle las tendencias o los conocimientos correctos, es hora de arremangarse y escribir algo de código. Esto sería imposible sin algunas habilidades de programación y flexibilidad técnica.

Python es aceptado como el lenguaje de programación más versátil y compatible y es ideal para manejar bases de datos y consultas tipo MapReduce. Al ser fácil de aprender el lenguaje y de código abierto, aprender python no debería ser un gran obstáculo entre usted y su sueño de ciencia de datos.

Muchas organizaciones también consideran tener excelentes "habilidades de pseudocódigo" al contratar a un científico de datos. Las 'habilidades de pseudocódigo' son la capacidad de escribir cómo debería funcionar una consulta o un algoritmo en un lenguaje sencillo. Esta habilidad para resolver problemas es esencial para ascender como científico de datos. La ciencia de datos es una industria donde los estándares de oro cambian a un ritmo alarmante, lo que enfatiza la importancia de tener más habilidades de las que exige el escenario actual.

Una mente inquisitiva

Aunque la ciencia de datos es un campo bastante antiguo, se hacen descubrimientos de vez en cuando. El impulso por encontrar nuevas formas de resolver un viejo problema es la razón detrás de esto. Un científico de datos siempre debe mantener una mente inquisitiva para buscar una forma nueva y mejor de adquirir, fusionar y procesar datos y encontrar herramientas para obtener mejores conocimientos. Un científico de datos ideal nunca debería dejar de ser curioso ya que los datos guardan secretos que solo confesaría a los curiosos. Un verdadero científico de datos no está tratando de ver cómo los datos prueban que sus sesgos son correctos, sino que busca las verdades ocultas en lo profundo de ellos.

Con los datos, las cosas pueden volverse bastante difíciles a veces, y solo la curiosidad puede conducirlo hacia los resultados. Es por eso que la curiosidad es una de las cualidades más esenciales de un científico de datos.

Naturaleza orientada a resultados

El análisis de datos se trata más de los resultados que del proceso en sí. No importa cómo traiga los resultados con los datos, siempre que haya los resultados esperados. Los científicos de datos pueden tener que tomar más de una ruta para resolver ciertos problemas a veces. Quedarse estancado por pequeños obstáculos no es una buena cualidad para un científico de datos. Estar orientado a los resultados ayuda en tales casos, ya que la fuerte determinación de convertir los datos en resultados se convierte en la fuerza impulsora por sí mismos. Los científicos de datos, en general, son personas que pasan de un problema a otro mientras hacen malabarismos con diferentes tareas al mismo tiempo. Nada más que el resultado puede detenerlos en el esfuerzo.

Creatividad

La creatividad puede parecer la extraña en esta lista. La verdad es que es una de las cualidades más importantes para un científico de datos. Las personas creativas no temen cometer errores, experimentan con cosas nuevas y se atreven a explorar nuevos territorios. Encuentran oportunidades en sus fracasos y pueden cambiar fácilmente la dirección. Todos estos son esenciales para la ciencia de datos.

A menudo clasificamos a las personas en cerebro izquierdo y cerebro derecho. Las ciencias duras como los grandes datos rara vez se asocian con la creatividad y eso es un gran error. Los científicos de datos se encuentran en algún lugar entre las dos categorías y necesitan una racha de creatividad para encontrar nuevos enfoques y formas de manejar los datos. Las estadísticas y las bases de datos no son de lo que se trata la ciencia de datos, es la narración de historias lo que hace que el resultado final de los análisis sea útil para los tomadores de decisiones.

La creatividad por sí sola no puede hacer a un científico de datos, por supuesto. Alguien que puede preparar informes fáciles de usar, atractivos y llamativos puede no ser siempre el más adecuado para el rol de científico de datos. Los científicos de datos pueden ser llamados solucionadores de problemas creativos.

Comprensión de las bases de datos.

Independientemente de si está trabajando con datos estructurados, no estructurados o ambos juntos, un buen científico de datos debe tener una idea fundamental sobre el funcionamiento de las bases de datos. Además, una comprensión básica de las bases de datos relacionales y en columnas puede ayudar mucho a facilitar el trabajo de un científico de datos. Muchos de los almacenes corporativos aún utilizan bases de datos relacionales tradicionales. Los científicos de datos también deberán participar en la configuración de estas bases de datos, aunque habrá personal técnico para ejecutar la tarea. El conocimiento de desarrollar una infraestructura de base de datos que pueda manejar datos no estructurados es como una cereza en la parte superior.

Grandes habilidades de comunicación

Un científico de datos trabajará principalmente con la gente de tecnología, análisis y negocios al mismo tiempo. S (él) a menudo actúa como traductor para todas las partes involucradas. Manejar la jerga tecnológica y empresarial al mismo tiempo y saber qué usar con quién requiere fuertes habilidades de comunicación. El resultado del análisis no suele ser agradable, al menos para alguien que no sea un científico de datos. Los conocimientos y las tendencias están atrapados dentro de los números y deben interpretarse y comunicarse al equipo comercial y a las partes interesadas de una manera que los entiendan. Un gran científico de datos debería ser capaz de traducir el resultado complejo del análisis a una forma más simple que puedan entender personas de diferentes orígenes utilizando narraciones, metáforas y medios visuales de comunicación.

Hambre de datos

Un gran científico de datos siempre tiene hambre de más datos. La búsqueda de datos es una sin objetivos establecidos, ya que más datos son siempre mejores datos. Un científico de datos debe continuar buscando más fuentes de datos, mejores formas de adquirirlos y métodos innovadores para procesarlos. El impulso para adquirir más datos es algo que un científico de datos debe poseer, ya que los datos son el combustible para el análisis.