Estos son los factores principales para contratar un Data Scientist

Oct 11, 2019Data Science

Un data scientist es un profesional que analiza datos con ayuda de herramientas informáticas y estadísticas. Puede resolver problemas en diversas áreas muy distintas entre sí, como lo sería el marketing en comparación a los cambios climáticos. 

Hoy en día el data scientist es uno de los profesionales más solicitados debido a la necesidad que tienen las empresas de hacer uso de sus habilidades. Una persona con esta carrera debe desarrollar cierto tipo de competencias y lidiar con frustraciones cada día.

Si tu empresa se encuentra en búsqueda de un data scientist en Argentina tenés que tomar en cuenta varios aspectos. Así que, en G&L te recomendamos seguir leyendo este artículo para que decidás bien cuando contratés a un data scientist. 

 

 

Habilidades esenciales de un data scientist

La era de la información y los datos es esta, así que es lógico que exista un profesional que se dedique a esta área en exclusiva. Este personaje tiene una de las profesiones más demandadas tanto por personas como por empleadores.

¿Querés ser el principal innovador y estratega detrás de las soluciones tecnológicas de tu empresa? Es importante que identifiqués las aptitudes de un data scientist para este objetivo. 

De esta forma podrás entender mejor el negocio y realizar un producto que cubra las necesidades del mercado que atacás. Un profesional de este estilo te ayudará a resolver los problemas que se presenten en el camino, así que debés escoger al mejor.

Para esta selección también podés apoyarte en un equipo de expertos en el área dentro de tu empresa para que formen parte de la decisión. No obstante, es necesario que conozcas las facultades de un data scientist. Son las siguientes:

  1. Bueno con los números: es indispensable que tu nuevo empleado sea hábil con las matemáticas, la estadística y la probabilidad. De esa forma podrá entender la información y procesarla para interpretarla. 
  2. Programación: un analista de datos maneja una amplia gama de información y puede apoyarse en herramientas como Structured Query Language, así como en muchas otras. Este consiste en un lenguaje de programación que sirve para bases de datos relacionales, como MySQL y SQL Server, entre otros. 
  3. Comunicación: no todo son números y códigos, un data scientist debe saber comunicarse para que vos y toda la empresa, conozcan qué es lo que se debe trabajar en el negocio para mejorarlo. Este profesional podría apoyarse en herramientas como Matplotlib, Seaborn, plot.l y Bokeh.
  4. Predecir el futuro: un data scientist puede deducir el comportamiento que tomarán más adelante los consumidores. Con una gran cantidad de datos estos profesionales se apoyan en regresiones, máquinas vectoriales de apoyo o árboles de decisión para lograrlo.
Data-scientist

Trabajos pasados como Data Scientist

John W. Tukey fue un estadista estadounidense que habló por primera vez de la «Ciencia de los Datos». En su artículo titulado “The Future of Data Analysis” explica cómo evolucionó la estadística.

Cabe destacar que la data scientist radica en el estudio de algoritmos aplicados a datos estadísticos. De esta manera surgen los primeros profesionales que utilizan esta ciencia para sus proyectos. 

El data scientist pertenece a las nuevas profesiones en el mundo. Antes existían personas que incluían el análisis de datos dentro de sus funciones pero no hacían esa labor a profundidad.

Las ventajas de instruir a personas para tratar un área específica como se pretende en el análisis de datos son variadas. Ahora existen profesionales particulares para que vos podás contrartarlos. 

Frustraciones en un proyecto como data scientist

Los problemas son parte de la vida y por ende el data scientist no estará exento de estos. En una entrevista de trabajo debes preguntarle a tu candidato como superó dificultades de su área laboral en el pasado.

De esta manera, vos podrás exponer la verdadera experiencia de la persona interesada en el cargo y su reacción ante los problemas potenciales. Si es alguien con poco conocimiento y experiencia, se evidenciará en este caso. 

Ahora bien, un científico de datos no puede lograr experiencia con solo generar ejercicios computacionales o leyendo material. Cuando le preguntés sobre cuáles fueron los retos más importantes que tuvo que superar tendrá que darte una respuesta convincente. 

Entre las frustraciones que puede vivir el data scientist se encuentran los problemas de interpretación y los de explicación. Extraer sentido a los datos y sacar un valor de ello no es para nada sencillo. Además poder exponerlos y contar una historia que sirva para entender a los consumidores también es muy difícil. 

Data Argentina

 Los problemas de interpretación surgen debido a la falta de bases matemáticas y de formación. Así como también resulta engorroso integrar diferentes fuentes como las de Google Analytics, redes sociales, email marketing, Adobe entre otras. 

Si el data scientist no tiene información relevante le faltará suficiente contexto para hacer las interpretaciones adecuadas.  

En cuanto a los problemas de explicación, la falta de tiempo para dar conclusiones claras es un factor determinante para que el data scientist se frustre. Podés tener todos los datos que quieras; pero si tu profesional en esta área no toma el tiempo idóneo para analizar y sacar valor entonces no sirve de nada.

Conclusión

Un data scientist es un profesional que procesa, analiza, interpreta y explica un conglomerado de datos. Este profesional te ayudará a predecir y entender los comportamientos de los consumidores. No por coincidencia resulta una de las profesiones más demandadas en el mercado laboral. 

Ya sabés qué factores son indispensables para contratar a un data scientist y así hallar a personal de calidad. ¡No dudes en tomarlos en cuenta!

G&L es una empresa argentina para desarrollo de software que puede cumplir con las expectativas de tu proyecto. Solo tenés que contactarnos para que pongamos a tu disposición al mejor data scientist

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