¿Necesita científicos de datos en proyectos de análisis predictivo o pueden los usuarios empresariales hacer su propio modelado predictivo con las herramientas actuales?
Científico de datos es solo un título de trabajo. Antes de responder a su pregunta, veamos qué implica ese título y qué habilidades debe tener un científico de datos, o alguien que realice trabajos de ciencia de datos con un título diferente.
De acuerdo con la Harvard Business Review, científico de datos es «el trabajo más sexy del siglo XXI». Pero el termino científico de datos También se ha descrito de manera más cínica en Internet, y estoy de acuerdo en que definirlo con precisión es difícil. Una de las mejores definiciones que he visto hasta ahora es que un científico de datos es «un mejor ingeniero de software que cualquier estadístico y un mejor estadístico que cualquier ingeniero de software».
En cuanto a las habilidades y la experiencia, creo que la capacidad de codificación y la comprensión de cómo se comportan los números son vitales, al igual que la curiosidad. Duncan Ross, director de ciencia de datos para las operaciones internacionales de Teradata, escribió en una publicación de blog de 2012 que la «curiosidad loca» es el rasgo más importante de los científicos de datos. «En muchos aspectos de la vida», continuó, «la evolución selecciona contra el tipo de persona que decide averiguar qué sucede ‘si presiono ese botón’. La ciencia de datos lo selecciona «.
No importa cuál sea el título de su trabajo real, todos los verdaderos científicos de datos han comenzado a jugar con algunos datos a las 8 pm y de repente descubren que son las 3 am y todavía están en eso.
Pero igualmente importante es la capacidad de comunicarse con la gente. Si descubre una pieza de información de vital importancia en un conjunto de datos, pero es incapaz de transmitirla a otros o convencerlos de su importancia, no tendrá ningún impacto y, por lo tanto, será como si la información nunca se hubiera descubierto.
Y eso me lleva a su pregunta sobre los proyectos de análisis predictivo. Lo que necesita para un proyecto de análisis predictivo exitoso son personas inteligentes y dedicadas que tengan experiencia en técnicas analíticas y puedan idear enfoques nuevos e innovadores para la resolución de problemas.
Cualquiera que afirme ser un científico de datos debería poder demostrar estos rasgos, pero no hay ninguna razón por la que no se puedan encontrar en los usuarios comerciales. En mi experiencia, depende mucho más de las personas que del título del trabajo. Por supuesto, los antecedentes y la experiencia ayudan, pero la ciencia de datos es tan nueva que muchos científicos de datos parecen estar adoptando el título sin la experiencia necesaria.
