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Data Science en <T>

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Los científicos de datos que están trabajando en el mercado ya son Data Science en T, osea, profesionales en T. Hoy explicaremos porque hablar de un profesional en T en el área de Data Science es describir cómo se construyó la profesión.

Esto es porque un profesional de la ciencia de datos tiene tres responsabilidades principales en su rutina diaria: la primera es comprender el propósito del negocio, luego descubrir las soluciones a través de herramientas y finalmente llevar a cabo la demostración. Cada uno de estos pasos tienen un tiempo diferente, pero todos son igual de importantes, los detallaremos a continuación de acuerdo al siguiente diagrama de flujo:

Imagen mostrando el flujo de Objetivo, Descubrimiento y Demostración

Objetivo

Al principio el profesional tiene que entender las molestias del cliente y qué datos tiene él. En esta etapa es fundamental que el profesional en T sea una persona curiosa sobre el negocio en el que está trabajando, por ejemplo, lo más importante es identificar a qué clientes podemos conceder o hacer el mantenenimiento del crédito activo, en los hospitales lo más importante es identificar lo más rapido posible si un paciente necesita o no, UCI.

Descubrimiento

El descubrimiento es dónde están los conceptos más importantes de la ciencia de datos, dónde a través de herramientas, ya sea Excel, PowerBI o Jupyter Notebook la persona va a explorar los datos, planteará hipótesis y creará modelos de predicción. En esta etapa por un lado es necesario tener habilidades con lenguajes de programación como Python, SQL, R y por otro lado también es necesario saber sobre teoría, cómo estadística y metodología científica.

Demostración

Finalmente tenemos la demostración, en este punto los científicos de datos en T necesitan poder comunicar sus resultados y análisis. Por lo que es fundamental simplificar la complejidad para personas que no tienen dominio en el área. En este punto la experiencia del usuario (UX) y las habilidades narrativas contribuirán al cumplimiento de esta última etapa del trabajo del científico de datos.

Entonces ahora que ya has visto cómo los científicos de datos necesitan de tener habilidades en diferentes áreas y que es por esto que son científicos de datos en T, ya sabes cuales son los puntos para desarrollarse y convertirse en un o una profesional más completo.

foto de perfil de Igor

Igor Nascimento Alves

Tengo un título en Ciencias de la Computación. Trabajo como instructor de Data Science y Machine Learning en Grupo Alura, teniendo como principales intereses en tecnología: creación de modelos y análisis de datos. En mi tiempo libre veo y analizo datos de baloncesto y me encanta escuchar podcasts de humor como Nerdcast y Jujubacast.

Este articulo fue adecuado para Alura Latam por: Luis Ezequiel Puig

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