Estamos viviendo en la era de los datos. Con el avance de la tecnología, la cantidad de datos disponibles aumentó considerablemente. Es tanta información que la necesidad de usarla y analizarla era natural.
Si se usan de manera eficiente, estos indicadores se pueden usar para hacer predicciones a futuro y cambiar la forma en que se toman las decisiones en el mercado.
Estos es Ciencia de Datos.
Pero ¿que es lo que hace exactamente un Científico de Datos?
La Ciencia de Datos busca extraer información relevante de los datos que se pueden utilizar para influir en las decisiones. “Necesitamos exprimir los datos hasta que nos hablen”, resumió Mikaeri brevemente sobre su rutina. Esta extracción, sin embargo, se puede realizar de varias maneras. Su esencia, sin embargo, se puede encontrar en el Golden Circle o en español Círculo Dorado.
Creado por Simon Sinek, este círculo fue diseñado para ayudar a las personas a encontrar un propósito. Podemos aplicarlo a objetivos personales, a cuestiones profesionales, pero a Mikaeri le gusta usarlo como metáfora de lo que hace. Después de todo, el Círculo nos hace reflexionar sobre tres grandes preguntas que atraviesan diferentes aspectos de nuestras vidas: ¿Por qué? ¿Como? ¿Qué?
Mirando estas preguntas en el contexto de la Ciencia de Datos, tenemos las siguientes provocaciones:
- ¿Cuál es el motivo de la ciencia de datos? ¿Cuál es el problema que se busca resolver?
- ¿Cómo deberíamos solucionar este problema? ¿Qué tipo de análisis encaja en este momento? ¿Cuál es la metodología que debo utilizar?
- ¿Qué herramienta debo usar para enfrentar este problema? ¿Qué debemos usar?
En otras palabras, los científicos de datos deben mirar diariamente un objeto de estudio y comprender a qué problemas se enfrentan.
Y, si nunca has programado en tu vida, pero vives el Círculo Dorado a diario para enfrentar problemas y desarrollar soluciones, Data Science (Ciencia de Datos) ya está presente en tu día a día. Pero es posible ir mucho más allá.
¿Cómo empezar como científico de datos?
Para comenzar a realizar las tareas de un científico de datos, de hecho, comenzamos a jugar con hojas de cálculo y gráficos. Pero no se trata solo de eso. La parte más compleja detrás de esta profesión es ser estratega: es decir, comprender el dolor del cliente, qué datos tienen y cómo usar esa información para ayudarlo en su negocio.
En términos generales, cada científico de datos es una persona curiosa y debe usar la curiosidad a su favor. Pero esta no es la única Soft Skill que se debe tener en cuenta a la hora de elegir ejercer esta profesión. Otra habilidad muy importante es la comunicación.
Muchos científicos son los encargados de mostrar los resultados de los grandes puestos dentro de la empresa. ¿Cómo traducir informes complejos para que todos puedan entenderlos fácilmente? ¿Cómo hablar con personas que no tienen el dominio de esta información? Es necesario saber girar la llave del lenguaje técnico y elegir cuándo y qué términos deben utilizar en la comunicación.
¿Y cómo es la programación en todo esto?
Por supuesto, la programación es muy importante, pero la verdad es que escribir código no necesariamente va a ser el fuerte en tu día a día. A veces puedes pasar una semana entera sin escribir una sola línea de código:
“Diría que pasamos la mayor parte de nuestro tiempo en la fase inicial de un ciclo de datos. Que es precisamente recopilar esta información, trabajar sobre esta información y, mientras trabajas, te das cuenta: no tengo suficientes datos para lo que necesito”. dice Mikaeri.
En resumen, los científicos de datos cuentan historias
Finalmente, para poder vender estos datos, es interesante entender que siempre cuentan una historia. Por lo tanto, el storytelling para el científico de datos acaba siendo una habilidad muy importante. Después de todo, crear contexto, desarrollar problemas y presentar soluciones es la base de la estructura narrativa en tres actos que se encuentra en la mayoría de las obras que cuentan historias.
Para ayudar a contar esta historia, utilizamos Jupyter Notebook, un espacio donde podemos integrar análisis y código sin mayores problemas: es posible realizar análisis exploratorios, entrenar modelos, probar y explicar.
En resumen, el día a día de un científico de datos es realizar análisis exploratorios, escribir modelos y contar historias.
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¡Te veo allí!
Este articulo fue adecuado para Alura Latam por: Luis Ezequiel Puig