En los últimos tiempos, el análisis de datos se mostró la mejor forma de tomar buenas decisiones sobre el futuro. Y con un futuro cada vez más apoyado en las definiciones del mundo BANI, en que todo puede cambiar literalmente de un día para el otro, el mercado ha necesitado cada vez más de profesionales con habilidades de un científico de datos.
Aunque la ciencia de datos sea un campo independiente, ella puede ser aplicada a diversos objetivos y modelos de negocio. Entonces la profesión de analista de datos no es sólo muy solicitada como esencial para la salud del mercado en su totalidad.
Si usted pretende trabajar con datos, una formación enfocada en teorías puede ser el primer paso. Pero, para más allá de las competencias técnicas, vamos a prestar atención también en las habilidades de un científico de datos que no son exclusivamente teóricas. Listamos las más importantes a continuación:
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Pensamiento crítico
Cada vez más valiosa, esta habilidad hace la diferencia en todas las profesiones. Con ella, un científico de datos puede elaborar preguntas para entender los resultados de cada información levantada sobre el negocio y lo que va a influir en las próximas acciones tomadas.
En resumen, el pensamiento crítico lleva a análisis objetivas de preguntas, hipótesis y resultados, permitiendo entender qué recursos son esenciales para resolver un problema y cómo él puede ser encarado en más de una perspectiva.
Comunicación eficaz
Nuevamente, es una habilidad necesaria para cualquier profesional, no importa el nivel de jerarquía al cual él pertenezca. Al lidiar con datos, necesitamos saber cómo explicar cada descubrimiento para públicos con poco conocimiento en el área y técnicos.
Una buena comunicación involucra interpretar y organizar la información para que ella sea comprendida por todos los que hacen parte del objetivo del descubrimiento. Por eso, el científico de datos necesita saber explicar la información y cómo ella contribuye en los negocios, comunicando los caminos para llegar a ella y las posibles soluciones a ser aplicadas.
Solución de problemas
Hablando de solución, la proactividad ayudará a identificar más rápidamente las oportunidades y los mejores caminos para llegar al objetivo. Por lo tanto, no es suficiente ser un científico de datos sin la voluntad natural de resolver problemas.
El deseo de investigar la causa del problema debe ser equivalente al conocimiento del enfoque correcto para resolverlo.
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Curiosidad
La curiosidad intelectual permite que un profesional vaya más allá de sus investigaciones y encuentre resultados cada vez más completos. Sin decir que la curiosidad es un fator clave para la creatividad, otra habilidad relacionada a la resolución de problemas complejos.
Un científico de datos habilidoso sabe que apenas una respuesta para el problema investigado puede no ser suficiente, por eso él utiliza su curiosidad intelectual para encontrar en los datos, preguntas que todavía no fueron hechas. Lo suficiente, para ese profesional, jamás debe ser suficiente.
Sentido comercial
Cuanto más se entienden las necesidades específicas del negocio, más se sabe cuáles problemas la empresa necesita resolver y los por qués. Entre las habilidades de un científico de datos, el sentido comercial es utilizado para transformar informaciones en resultados que benefician la organización.
Sólo dominar datos tal vez no sea suficiente para ese profesional, una vez que él también necesita conectarlos a la realidad de la empresa en que trabajan.
Bonus: puede enfocar en las habilidades técnicas
Es muy bueno preocuparse con lo que va a constar en su currículo e histórico profesional. Las habilidades no técnicas son fundamentales para alinear el conocimiento teórico en la hora de resolver problemas complejos, por eso no se prescinde de la formación o certificados y no excluyen la importancia de ellos.
Entonces tome nota de las habilidades técnicas que usted puede trabajar y que están cada vez más en alta en los equipos de científicos de datos.
Preparación de datos para análisis eficaces: significa dejar los datos listos para análisis. El científico de datos necesita descubrir, transformar y hacer la limpieza de los datos, relacionando esas tareas con sus flujos de trabajo dentro de la herramienta que utilice.
Utilización de herramientas para análisis de autoatención: las plataformas de análisis de autoatención ayudan a dar forma para las informaciones y además comparten los resultados con personas de los niveles técnicos más variados. El científico de datos, utilizando su comunicación y pensamiento crítico, debe transformar ese canal en una fuente de parámetros para todos los públicos.
Generación de códigos eficientes y fáciles de mantener: la ciencia de datos utiliza una gran cantidad de lenguajes y sistemas de programación. Por eso es importante conocer y aplicar aquellas que tienen relación con la función, sector y desafíos de la empresa.
Aplicación adecuada de conceptos: así como la programación, los conceptos matemáticos y de estadísticas forman parte de la rutina de un científico de datos y necesitan ser aplicados de acuerdo con objetivos y problemas sólidamente identificados.
Empleo de la tecnología inteligente: el uso de aprendizaje de máquina e IAs (Inteligencias Artificiales) genera diversos beneficios para las empresas y mejora el trabajo del científico de datos. Y es con ellas que el profesional puede ser capaz de explicar los caminos que guiaron sus previsiones.
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