Tips para convertirte en un científico de datos

Big Data es una expresión que se ha vuelto común en la industria tecnológica de la actualidad. En Oe! hemos hablado de forma extensa sobre el Big Data: qué es, cuál es su rol como transformador de industrias, (por ejemplo, revolucionando la cadena de suministro), las nuevas formas en que los proyectos de Big Data son planteados en las organizaciones e incluso cuáles son las amenazas que este representa para la organización. Empresas de todos los sectores recolectan enormes cantidades de datos en sus procesos de negocios, los mismos que pueden ser estructurados o no. Por su parte, los datos son un tema sensible en los últimos años debido a las recientes fallas de seguridad que han filtrado al público información personal que se supone debía ser confidencial.

Como hemos podido ver, el Big Data presenta grandes oportunidades (y amenazas) para las empresas, pero también para los profesionales, como veremos a continuación. Debido al Big Data, los científicos de datos (data scientists) tienen un mercado laboral interesante. Las empresas realizan grandes esfuerzos para almacenar grandes cantidades de datos (y mantenerlos seguros), pero también deben ser capaces de analizarlos e interpretarlos. Asimismo, los datos han dejado de ser el dominio absoluto de las áreas de Tecnologías de Información de las empresas: Finanzas, Operaciones, Marketing y otras áreas no necesariamente relacionadas con ciencias de la computación están comenzando a tomar el liderazgo de las iniciativas de Big Data en las organizaciones.

Por ello, las empresas actuales necesitan personal capaz de manejar las nuevas tecnologías, lo cual es una excelente oportunidad para los data scientists. El científico de datos tiene entre sus herramientas disciplinas como matemáticas, ciencias, software y ciencias de la computación. Cabe recordar que no todos los científicos de datos provienen de un entorno relacionado con la ciencia de la computación (esto es cierto también en otras disciplinas; por ejemplo, un arqueólogo puede capacitarse y certificarse como CFA). Lo que sí es necesario para los científicos de datos es que sean capaces de interpretar las grandes cantidades de información que las empresas almacenan en sus servidores.

¿Suena interesante para ti? Este es un buen momento para incursionar en el sector. Si estás interesado en ser un buen data scientist, conoce las siguientes cuatro características que Erick Frenkiel, CEO de MemSQL, ha identificado tras entrevistar a una serie de profesionales del Big Data y las cuales son descritas en un artículo publicado en CIO.

1. Los mejores data scientists son personas de mente abierta. En tecnología, siempre hay más de una forma de hacer las cosas. Por ejemplo, hay varias plataformas tecnológicas, y cada día aparecen más, por lo que no debes quedarte solo con una de ellas. Prepárate y ten más de una herramienta a tu disposición.

2. Los mejores data scientists tienen claro por qué están en la industria. Tienes que comprender la amplitud de los datos y su impacto en la sociedad. Toma en cuenta las preocupaciones sobre seguridad y privacidad que saltan debido al manejo de información personal de los clientes. Fíjate en los impactos positivos de los datos y piensa en cómo estos pueden ayudar al negocio y al mundo.

3. Los mejores data scientists participan en redes de contacto. En cualquier tipo de trabajo, el networking es importante. Participa en conferencias y reuniones que traten sobre datos. Conoce profesionales de la industria y actualízate en lo último de la tecnología a través de redes sociales, conferencias y reuniones personales.

4. Los mejores data scientists mantienen su conocimiento vigente. Es de esperar que una de las últimas tendencias tecnológicas exija una actualización constante. No temas probar nuevas herramientas y software para saber qué es lo más adecuado para tu empresa. En sitios como GitHub puedes conseguir software gratis. Ten en cuenta que la actualización no necesariamente te obligará a regresar a las aulas, porque el Big Data no es un dominio exclusivo de TI, sino que es transversal a la compañía, y tus estudios de administración o marketing te pueden ayudar mucho. Desde luego, puedes adquirir habilidades útiles para el Big Data por tu cuenta a través de libros o cursos virtuales.