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Científicos de datos: Los protagonistas del mercado laboral del Big Data

cientifico_de_datos_big_dataSegún el Harvard Business Review los científicos de datos serán los protagonistas en el mercado laboral mundial, siendo sus posiciones de las más atractivas del siglo 21.

Lo que hoy se conoce como Científico de Datos es la denominación más popular para nombrar a un equipo de trabajo que maneja encuentra valor en grandes volúmenes de datos y no limita sus funciones a cualquier puesto de trabajo como analista de negocios o un científico de investigación.

Los científicos de datos son personas de naturaleza curiosa y que con solo mirar datos son capaces de detectar patrones de comportamiento y tendencias. Las personas que cubren esta función especial no sólo tamizan y organiza mucha información para las empresas; son parte de un equipo multi-funcional para facilitar el crecimiento y la innovación.

En Asante IT buscamos un equipo multidisciplinario para dar vida a WAZI Esp, un producto de elite de clase mundial, para lo cual establecimos 7 hábitos indispensables que cada miembro del equipo debía responder para poder responder a las necesidades de nuestros clientes, y para dar apoyo a nuestro canal dePartners en toda América Latina.

Este listado de aptitudes, puede ser útil para definir un perfil que tendrá un gran poder de decisión y análisis en los negocios de los grandes datos. Nuestra experiencia abierta y compartida puede ser de gran utilidad para la comunidad.

Manejo de Tecnologías Diversas – Un buen científico de datos es eficaz cuando es capaz de manejar fluidamente herramientas de código abierto – Hadoop, Java, Python, entre otras.

Saber cuándo usar estas herramientas, y el uso adecuado de código, es sin duda un requisito previo para pertenecer a este grupo selecto y apreciado. Para ser un científico de datos, usted debe dominar una serie de herramientas y tecnologías, especialmente las de código abierto, como Hadoop, Java, Python, C + +, ECL, etc. Además, el científico de datos debe tener un buen conocimiento claro de bases de datos, tales como NoSQL base de datos como HBase, CouchDB, etc.

Matemáticas – . La segunda habilidad del científico de datos, es ostentar una sólida base y manejo de estadísticas, los algoritmos de aprendizaje automático, y sobre todo de matemáticas. Certificaciones universitarias de informática convencional ya no satisfacen la búsqueda de un científico de datos. El trabajo requiere una persona que, por un lado entienda de algoritmos de aprendizaje automático a gran escala, como de programación, sin olvidar las habilidades estadísticas.

Habilidades de Negocios -Los científicos de datos usan varios sombreros y por ello necesitan tener fuertes habilidades de negocios. Un científico de datos tiene que comunicarse con diversas personas de una organización, lo que requiere habilidades para la comunicación y la comprensión de los requerimientos del negocio. Cuando se plantean los requisitos de una aplicación, se deben interpretar los patrones y relaciones extraídas de los datos de las personas, para dar valor agregado al grupo de marketing, a los equipos de desarrollo de producto y ejecutivos corporativos. Y todo esto requiere buenas habilidades de negocio, para conseguir las cosas bien hechas.

Visualización – . El cuarto conjunto de habilidades se centran en la fabricación de productos reales y hacer que los datos estén disponibles para los usuarios. En otras palabras, esta es una combinación de habilidades de codificación, la capacidad de ver donde los datos pueden aportar un valor agregado, y la colaboración con los equipos para hacer estos productos se conviertan en una realidad.

 Innovación – . No sólo hay que mirar alrededor y ver a través de los datos. El científico de datos tiene que pensar creativamente e innovar. Un científico de datos debe estar ansioso por aprender más, ser curioso descubrir cosas nuevas, y pensar fuera de la caja. Habilidades para Resolver Problemas Esto puede parecer obvio, por supuesto, porque la ciencia de datos tiene que ver con la resolución de problemas. Sin embargo, un buen científico de datos debe tomar el tiempo para aprender qué problema hay que resolver, y cómo la solución ofrecerá un valor, cómo va a ser utilizada y por quién.

Habilidades de Comunicación – La comunicación es la clave para trabajar con varios miembros del equipo multi-funcional y presentar análisis de una manera convincente y eficaz para el liderazgo y los clientes. En otras palabras, puede ser brillante en su campo escaso, pero no va a ser un muy buen científico de datos si no se puede comunicar con la gente común.

Por Ing, Pablo Abdian – CEO Asante IT

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