Introducción

Sabemos que contratarás talento para este cargo. Por lo tanto, desarrollamos un manual completo para facilitar tu labor. Esta es la segunda publicación de la serie

‍

Aquí los post relacionados con el tema de Data Scientist:

1. ¿Qué es un Data Scientist?
2. 5 habilidades necesarias en un Data Scientist. (Este post)
3. 3 herramientas recomendadas para un Data Scientist. 
4. 4 KPI que miden el éxito de un Data Scientist. 
5. 5 preguntas para entrevistar un Data Scientist. 

En este post  te compartimos las habilidades que son necesarias en un Data Scientist, por qué son importantes para el cargo y cómo son aplicadas por el profesional. 

1. Pensamiento crítico 

El pensamiento crítico es la capacidad de concebir clara, racional y objetivamente la conexión que hay entre diversos elementos. Requiere de reflexión sobre los elementos que influyen en el entendimiento de un concepto. Esto conlleva al cuestionamiento de ideas y supuestos en lugar de simplemente aceptarlos. 

‍

Cuando un profesional utiliza su pensamiento crítico, puede analizar los problemas de manera sistémica. Encontrando mejor la causa de los problemas y cómo abordarlos de manera efectiva. Comprendiendo así los beneficios y costos de cómo solucionarlo.

Un Data Scientist da sentido a los resultados obtenidos de los modelos mediante el pensamiento crítico. Comprende cómo benefician o afectan dichos resultados a la empresa. Por tanto, verifica que la información sea precisa y confiable para la toma de decisiones en cualquier ámbito de acción de la compañía. Sin esta habilidad es difícil que un Data Scientist proponga acciones razonables dentro de su organización.

2. Dominio en probabilidad y estadística

La probabilidad y estadística es la ciencia encargada de estudiar el azar matemáticamente. Predice y comprende el comportamiento de los datos que manifiesta un fenómeno. Así, brindan información que da un rango de certidumbre a situaciones a simple vista no lo tienen.

‍

Las empresas utilizan esta ciencia para la recopilación, análisis e interpretación de datos  que facilitan la toma de decisiones. Identifican patrones, tendencias y sesgos en información relativa a la industria, productos y competencia. Lo que permite que optimicen sus procesos estrategias y productos.

Un Data Scientist utiliza la estadística para predecir comportamientos, patrones y tendencias en los datos. Desarrolla modelos y algoritmos con los que realiza el análisis predictivo e interpreta los resultados que obtiene. Así pues, aporta recomendaciones a la empresa por medio de sus hallazgos.  

3. Conocimientos en programación

La programación es el conjunto de instrucciones proporcionadas a una computadora para que ejecute una tarea. Programar una tarea reduce la cantidad de tiempo en el que se realiza, reduce la cantidad de personas que se necesitan en el proceso y minimiza el error. Por eso es útil cuando se trabaja con grandes cantidades de datos. 

‍

Un Data Scientist utiliza sus conocimientos en programación para el desarrollo de modelos predictivos. Conoce la sintaxis, funciones, declaraciones y bibliotecas de lenguajes de programación como R y Python. De esta manera, agiliza el proceso de reconocimiento de futuros patrones, tendencias, comportamientos, hábitos y oportunidades. 

4. Conocimientos en Machine Learning

Machine Learning es una disciplina que está enfocada en el desarrollo de modelos que accedan, identifiquen y aprendan de los datos. Por ende, permiten que una computadora automatice un proceso sin intervención humana. 

Esta disciplina posibilita que las empresas analicen patrones en los datos de forma rápida. A través de ello identifican oportunidades, detectan fraudes, mejoran la seguridad de su sitio con de captchas, ofrecen experiencias personalizadas, entre otras. De esta manera, anticipan cualquier posible riesgo, mejoran sus procesos y productos. 

‍

Un Data Scientist cuentan con conocimiento en esta área. Desarrolla modelos que predicen patrones, tendencias y proporcionan resultados precisos a través de los datos. Así, entrega información de valor que permite la optimización de las estrategias, procesos y productos de la empresa.

Algunos subcampos de machine learning son:  

• Deep Learning (Aprendizaje Profundo): utiliza redes neuronales que emulan el aprendizaje humano. No requiere de reglas programadas. El sistema identifica y aprende de los datos que le proporcionan. Facebook lo implementa para mostrarle a los usuarios publicidad de acuerdo a sus intereses, edad y género. 
• Generative Adversarial Networks (Redes generativas antagónicas): detecta y/o produce imágenes sintéticas a través del análisis de imágenes reales. Nvidia utiliza esta tecnología para el desarrollo de videojuegos de realidad virtual.
• Natural Language Processing (Procesamiento del Lenguaje Natural): permite que las computadoras entiendan, interpreten y manipulen el lenguaje humano. Aira utiliza esta tecnología para leer las hojas de vida / CVs de las personas cuando postulan. 
• Visión Computacional (Computer Vision): está enfocada en la extracción automática de información contenida en imágenes. Así es como funcionan los autos de Tesla.
• Sistemas de Recomendaciones (Recommendation System): detectan elementos de interés de un usuario con los cuales personaliza la experiencia de un usuario. Como Netflix cuando te dice qué serie o película deberías ver. 

‍

5. Visualización de datos

La visualización de datos implica la traducción de los datos a un contexto visual. Es decir, facilita la comunicación de la información mediante mapas y/o gráficos. Lo cual, ayuda a que las personas comprendan los hallazgos obtenidos de los datos. 

‍

Un Data Scientist genera gráficos con los que presenta sus hallazgos. Gracias a ello, comunica claramente las conclusiones a las que llegó mediante el análisis de los datos. De tal manera que, la gerencia de la empresa compresa fácilmente el significado de la información.   

Algunas técnicas de visualización de datos son: 

• Gráficos circulares: ilustran proporciones (gastos realizados durante el periodo) o comparaciones (participación en el mercado respecto a la competencia). 
• Gráficos de barras: son un ejemplo tradicional con el cual son comparados datos entre sectores y/o periodos.
• Gráficos en tiempo real: muestran una descripción inmediata e interactiva sobre las actividades de la empresa. Sobre todo, son utilizados cuando dichas actividades son desarrolladas en la red.   
• Mapas: presenta información de acuerdo a la ubicación geográfica. Como lo puede ser de clientes, proveedores, oportunidades, competidores, entre otros factores. 
• Gráficos de calibre: muestran información sobre la eficiencia de la empresa. 
• Mapas de calor: indican tendencias o patrones. Con ellos, las empresas conocen la hora en los usuarios ocupan más una plataforma o sitio web.
• Diagramas de dispersión: señalan tendencias en los datos. Las empresas identifican el tipo de funcionalidades, productos y/o servicios que adquieren más sus clientes con este gráfico. 

‍

Conclusión  

Conoces ahora las habilidades que son necesarias para el cargo de Data Scientist. Considera esta información cuando comiences tu próximo proceso de reclutamiento. Recuerda, recluta profesionales que identifiquen soluciones a través de los datos.

Te recomendamos que continúes leyendo sobre el tema de Data Scientist. Aquí los demás post relacionados:

1. ¿Qué es un Data Scientist?
2. 5 habilidades necesarias en un Data Scientist. (Este post)
3. 3 herramientas recomendadas para un Data Scientist. 
4. 4 KPI que miden el éxito de un Data Scientist. 
5. 5 preguntas para entrevistar un Data Scientist. 

‍

Si quieres  que el reclutamiento de tu próximo Data Scientist sea 100% online, quizá es el mejor momento para iniciar gratuitamente un piloto con Aira y renovar tus herramientas de reclutamiento. ¡Agenda una llamada con nosotros!