Las habilidades principales de un data scientist

Analista de datos o data scientist. ¿Cuántas veces has leído o escuchado este término en los últimos tiempos? En muchos sectores son tan importantes como los puestos de alta dirección; cada vez en más, de hecho. Y por eso es una de las profesiones con mejores perspectivas no ya en el presente, sino en el futuro, que tan incierto se presenta con la crisis sanitaria que vivimos, que ya es también social y económica desgraciadamente.

Pero, salvo que seas un experto en tecnología o tengas nociones sobre administración de empresas, no tienes por qué tener todavía asimilada la profesión de data scientist, ya que no deja de ser relativamente nueva. Nuestra intención es que después de estas líneas tengas más claro lo que es y sus funciones y habilidades, de manera que puedas tener más claro por qué su importancia es capital en cualquier entramado empresarial de gran tamaño.

El objetivo: darle ventaja competitiva a la empresa

El analista de datos no hace magia, aunque pueda parecerlo si su universo te suena extraño. El dicho de “encontrar una aguja en un pajar” se podría aplicar en 2020 al trabajo de los data scientists, porque han de tener la capacidad y la habilidad de buscar, recopilar, examinar, extraer y presentar la información relevante para los intereses de su compañía en diferentes bases de datos y fuentes enormes.

Su objetivo, al fin y al cabo, no es otro que darle ventaja competitiva a su empresa con respecto al resto del mercado en el que se desempeña, ya que cuanto más exactos y valiosos sean los frutos de su trabajo más sencillo lo tendrán las personas que toman las decisiones empresariales para acertar. Es decir, el analista de datos proporciona la información, pero esa ventaja debe ser rematada por los responsables de la dirección empresarial de la compañía en cuestión.

Para poder desarrollar de forma apta las cinco grandes líneas de su trabajo que hemos mencionado -buscar, recopilar, examinar, extraer y presentar datos-, se necesitan obviamente una serie de habilidades, que no son precisamente básicas. No en vano, estamos hablando de un perfil en el que es fundamental tanto la formación de calidad y exhaustiva universitaria y de posgrado como la experiencia, de ahí que sea fundamental elegir bien los pasos que se dan en la carrera formativa si alguien quiere enfocar su vida profesional hacia el análisis de datos.

Habilidades principales

Conocimientos avanzados en matemáticas y programación

A nivel técnico, la programación y las matemáticas son las dos disciplinas en las que más y mejor formación debe tener un data scientist. Estadística y probabilidad unidos con la capacidad de comprender y representar los datos de la forma más apropiada son ingredientes perfectos para ser un perfil sobresaliente de data scientist. Por supuesto, junto a los conocimientos en programación SQL -“Structured Query Language”-, R o Python, lenguajes complejos capaces de manejar datos a gran escala.

Dominio de modelos predictivos

También fundamental ser capaz de predecir el futuro a partir de los datos extraídos. Para esto último no usan una bola de cristal o una baraja de cartas, sino una serie de modelos predictivos, de aprendizaje automático, árboles de decisión y demás herramientas que puedan aportar a su visión detalles que por sí solo un ser humano no puede detectar ni interpretar.

Manejo de herramientas para presentar los datos

Y de igual modo es muy importante a la hora de presentar los datos manejar bien las herramientas que permiten expresar y comunicar los datos gráficamente –Tableau y Seaborn son dos de ellas-, de forma que sean entendibles por las personas que deben tomar las decisiones finales.

Habilidades sociales

No es menos importante, ya que puede resultar diferencial a la hora de optar a una posición aunque no sea habilidades exclusivas de un data scientist, el aspecto social y de negocio, propio de cualquier persona que quiera desempeñarse en el mundo empresarial en puestos de cierta responsabilidad. Por ejemplo, de nada sirve dominar una herramienta para presentar los datos si no se dispone de la capacidad de comunicarlos de la forma más comprensible posible.

Capacidad de comunicación

Ser conciso y claro en las exposiciones, y tener la habilidad de hablar bien en público es también un valor añadido en profesiones tecnológicas como esta; por mucho que la gente a priori no lo crea así, se van a dar circunstancias en las que resultará necesario tenerlas.

Visión de negocio

Además, la visión empresarial para tener una fotografía siempre actualizada del mercado, de lo que sucede no solo dentro de su compañía, sino también de la competencia, es la guinda perfecta a un perfil sobresaliente de data scientist, de ahí que no se pueda dejar de lado la formación empresarial, complementándola con la específica de analista de datos.

De esta forma se tendrán muchas más herramientas asimiladas para interpretar mejor los datos y se podrá ser mucho más ágil, resolutivo e innovador a la hora de aportar soluciones a los problemas que vayan surgiendo, que es otra de las características más valoradas en el mundo de la empresa.

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