Los conocimientos técnicos son obligatorios. Visión de mercado, comunicación clara y experiencia, son los destaques.
El científico de Datos tiene una amplitud de talentos. Es un profesional que consigue dar sentido a la sucesión de datos que son generados a cada instante, logrando que la información desconectada sea traducida en bancos de datos legibles y en información que será utilizada de forma estratégica por las empresas en que trabajan.
El aumento en la demanda de estos profesionales se debe especialmente a la proliferación de datos, con la llegada del IoT y M2M especialmente además de su valor potencial para las organizaciones. Esta no fue una de las carreras más relevantes para el 2020 por el Foro Económico Mundial.
Para ser un científico de datos, algunas habilidades son necesarias y buscadas por los equipos de RH que contratan a esos profesionales:
1. Un buen científico de datos tiene curiosidad natural, que lo incita a hacer preguntas y buscar soluciones;
2. Lógicamente, debe reunir habilidades matemáticas, especialmente álgebra lineal, de raciocinio lógico y tener conocimiento avanzado en estadística;
3. Debe conocer bancos de datos y lenguajes de programación de análisis de datos como R, Python y SQL;
4. Debe conocer infraestructura de Big Data, utilizando herramientas como Hadoop, MapReduce y Spark;
5. Entre otros conocimientos técnicos, conocer al menos Data Mining, Machine Learning e Ingeniería de software;
6. Debe tener la capacidad de analizar un proyecto bajo varios aspectos, pensando como un gestor, un analista de tendencias, respondiendo al cuestionamiento clave del cargo: ¿Cómo traducir ideas de alta tecnología en nuevas maneras de obtener lucro?;
7. En la formación académica, además del curso superior, generalmente del área de exactas como matemáticos, estadísticos, ingenieros, científicos de la computación o también economistas, es interesante que tenga un posgrado o especialización enfocada en Big Data;
8. En experiencia de mercado, los gestores que buscan a un buen científico de datos esperan que tenga conocimiento sobre el sector en que va actuar, para tener más proximidad con el tipo de datos con que trabajará y saber cuál es la información relevante para el negocio;
9. Tiene que saber trabajar en equipo y comunicarse de forma clara, ya que el análisis de datos se hace siempre en conjunto, en donde cada uno colabora con sus conocimientos, vivencias y experiencias;
10. Otro punto es que este científico de datos debe trabajar con tareas funcionales y estratégicas de forma equilibrada y en equipo. Al mismo tiempo en que debe hacer un análisis predictivo, necesita colectar información interna y de clientes para personalizar y optimizar la lógica para encontrar los datos.
Altamente remunerados por ser únicos y raros, los científicos de datos deben conseguir ser competentes en habilidades estadísticas, matemáticas y ciencias de la computación, además de tener una fuerte visión de negocios y desarrollo de productos. Prácticamente un equipo entero de Data Science en una sola persona.
Contar con esas habilidades de forma equilibrada y conseguir disipar los conocimientos de forma integrada es muy raro que suceda.
Tanto que una investigación del portal Analytics Week entrevistó a personas que trabajan con científicos de datos, para intentar mapear cuáles son sus habilidades y la conclusión a la que el estudio llegó, es que no existe un modelo patrón de profesional. Las competencias son diferentes, pero complementares cuando actúan en equipo.
Concluyendo, para competir por buenos cargos y salarios entre las vacantes de científicos de datos, el profesional necesita estar preparado. La demanda de profesionales de Data Science es muy alta, pero los reclutadores buscan calidad. Hoy en día, no sólo quieren cubrir la vacante para un departamento estratégico para el negocio.
Validarán CV´s, analizaran cursos y capacitaciones, pero a través de dinámicas buscarán conocer a los candidatos en su esencia y descubrir el grado de interés, curiosidad, organización y la forma en que se comunican, para así, validar una contratación o no.
