La demanda de científicos de datos continúa creciendo, y con ella la cantidad de puestos vacantes disponibles. Si bien la ciencia de datos es un campo en sí misma, no se limita a un solo sector o negocio. Los científicos de datos pueden generar un impacto en cualquier área de una organización.

Si usted es científico de datos o está en el camino a convertirse en uno, seguramente sabe que la educación es el primer paso. Sin embargo, más allá de las capacidades técnicas, hay ciertas habilidades relacionadas con la ciencia de datos que abarcan todas las disciplinas. La práctica y el desarrollo de estas habilidades lo ayudarán a destacarse de la competencia a medida que el mercado crece.


Habilidades no técnicas

Estas habilidades no requieren la misma capacitación técnica o certificación formal, pero resultan igual de fundamentales a la hora de aplicar con rigor la ciencia de datos para resolver los problemas del negocio. Hasta los científicos de datos con más capacidades técnicas deben contar con las siguientes habilidades blandas para tener éxito.

1. Pensamiento crítico

Esta habilidad le permitirá lograr lo siguiente:

  • Analizar preguntar, hipótesis y resultados con objetividad
  • Comprender qué recursos son fundamentales para resolver un problema
  • Ver los problemas desde diferentes perspectivas

El pensamiento crítico es una habilidad valiosa que se puede aplicar fácilmente a cualquier profesión. Para los científicos de datos, esto es aún más importante. Además de descubrir información, deben tener la capacidad de dar un contexto adecuado a las preguntas, y comprender cómo los resultados se relacionan con el negocio o impulsan los próximos pasos del proceso.

También es clave analizar los problemas con objetividad a la hora de lidiar con interpretaciones de datos antes de formar una opinión. El pensamiento crítico en el área de la ciencia de datos significa analizar los problemas desde todos los ángulos, considerar las fuentes de datos y mantener una curiosidad constante.

2. Comunicación efectiva

Esta habilidad le permitirá lograr lo siguiente:

  • Explicar qué significa para el negocio la información obtenida a partir de los datos
  • Comunicar información de una manera que resalte el valor de la acción
  • Transmitir el proceso de investigación y las suposiciones que dieron lugar a una conclusión

La comunicación efectiva es otra habilidad valiosa en casi todas las áreas. Ya sea que se trate de un puesto de baja jerarquía o un director ejecutivo, poder conectarse con otras personas es una habilidad útil que ayuda a lograr resultados de manera fácil y rápida.

En los negocios, los científicos de datos tienen que ser especialistas en el análisis de datos. Después, deben poder explicar sus hallazgos con claridad y fluidez a públicos tanto técnicos como no técnicos. Esto ayuda a promover el conocimiento de los datos en toda la organización y aumenta la capacidad de los científicos de datos de generar impacto. Cuando los datos ofrecen una solución para diversos problemas o permiten responder las preguntas del negocio, las organizaciones dependen de los científicos de datos para que solucionen los problemas y comuniquen las soluciones con efectividad. Así, las demás personas podrán comprender cómo actuar.

3. Solución de problemas proactiva

Esta habilidad le permitirá lograr lo siguiente:

  • Identificar oportunidades, y explicar problemas y soluciones
  • Saber cómo abordar los problemas mediante la identificación de suposiciones y recursos existentes
  • Asumir el rol de detective e identificar los métodos más efectivos para obtener las respuestas correctas

No se puede ser científico de datos sin el deseo o la capacidad de resolver problemas. De eso se trata la ciencia de datos. Sin embargo, para ser una persona que soluciona problemas, resulta tan importante tener el deseo de llegar a la raíz del problema como saber la manera de resolverlo. Las personas que resuelven problemas identifican con facilidad cuestiones complicadas que, a veces, quedan ocultas. Luego, pasan rápidamente a buscar la forma de abordarlas y los métodos que arrojarán las mejores respuestas.

4. Curiosidad intelectual

Esta habilidad le permitirá lograr lo siguiente:

  • Impulsar la búsqueda de respuestas
  • Profundizar para ir más allá de los resultados superficiales y las suposiciones iniciales
  • Pensar con creatividad con la intención de saber más
  • Preguntar “por qué” de forma constante, dado que una sola respuesta no suele ser suficiente

Un científico de datos debe tener curiosidad intelectual y el impulso de encontrar las respuestas a las preguntas que presentan los datos. Pero también debe buscar responder preguntas que nunca se habían formulado. La ciencia de datos consiste en descubrir verdades ocultas. Un científico exitoso nunca se conforma con “solo lo suficiente”, sino que sale en busca de respuestas.

5. Comprensión del negocio

Esta habilidad le permitirá lograr lo siguiente:

  • Comprender el negocio y sus necesidades especiales
  • Saber qué problemas de la organización se deben resolver y por qué
  • Traducir los datos en resultados que sean de utilidad para la organización

Los científicos de datos tienen una tarea doble: no solo tienen que saber sobre su propia área y cómo explorar los datos. Además, deben conocer el negocio y el sector en el que trabajan. Es importante saber cómo abordar los datos. Sin embargo, los científicos de datos deben comprender el negocio en profundidad, lo suficiente como para resolver los problemas actuales y considerar cómo pueden utilizar los datos para respaldar el crecimiento y el éxito en el futuro.

“La ciencia de datos es más que procesar números; es la aplicación de distintas habilidades para resolver problemas específicos en un sector”, detalla N. R. Srinivasa Raghavan, director global de ciencia de datos en Infosys.


Habilidades técnicas

Estas son habilidades más solicitadas que suelen aparecer en la parte superior de las descripciones de empleo para científicos de datos. Muchas de estas áreas se desarrollan y cubren en los cursos o capacitaciones de negocios formales. Las organizaciones están haciendo especial énfasis en ellas a medida que evolucionan sus datos y análisis.

6. Capacidad de preparar los datos para un análisis efectivo

Esta habilidad le permitirá lograr lo siguiente:

  • Obtener, reunir, organizar, procesar y modelar los datos
  • Analizar grandes volúmenes de datos estructurados o no estructurados
  • Preparar y presentar datos en las formas más adecuadas para la toma de decisiones y la solución de problemas

La preparación de datos es el proceso de dejar los datos listos para el análisis. Incluye las tareas de descubrimiento, transformación y limpieza de datos, y se trata de una parte fundamental del flujo de análisis tanto para analistas como para científicos de datos. Independientemente de la herramienta usada, los científicos de datos necesitan comprender las tareas de preparación de datos y cómo estas se relacionan con los flujos de trabajo de la ciencia de datos. Las herramientas de preparación de datos, como Tableau Prep Builder, resultan fáciles de usar para usuarios con cualquier nivel de conocimientos.

Obtenga más información sobre las prácticas recomendadas de preparación de datos.

7. Capacidad para aprovechar las plataformas de análisis de autoservicio

Esta habilidad le permitirá lograr lo siguiente:

  • Comprender los beneficios y desafíos de usar la visualización de datos
  • Poseer conocimientos básicos sobre las soluciones del mercado
  • Conocer y aplicar las prácticas y técnicas recomendadas para la creación de análisis
  • Poder compartir resultados mediante aplicaciones y dashboards de autoservicio

Esta habilidad se encuentra en línea con las habilidades no técnicas, dado que se relaciona con el pensamiento crítico y la comunicación. Gracias a las plataformas de análisis de autoservicio, es posible visualizar los resultados de los procesos de la ciencia de datos y explorar los datos. Estas, sin embargo, también son útiles para compartir estos resultados con personas que carecen de conocimientos técnicos. Cuando se crea un dashboard en una plataforma de análisis de autoservicio, los usuarios finales pueden ajustar los parámetros para hacer sus propias preguntas y evaluar su impacto en el análisis en tiempo real, a medida que se actualizan los dashboards.

8. Capacidad de escribir código eficiente que se pueda mantener

Esta habilidad le permitirá lograr lo siguiente:

  • Trabajar directamente con los programas utilizados para analizar, procesar y visualizar los datos
  • Crear programas o algoritmos destinados a analizar los datos
  • Recopilar y preparar los datos mediante API

Esta habilidad prácticamente se da por sentada. Dado que los científicos de datos suelen trabajar con sistemas diseñados para analizar y procesar los datos, también deben comprender el funcionamiento interno de estos sistemas. En el ámbito de la ciencia de datos, se utilizan muchos lenguajes diferentes. Es conveniente aprender y aplicar aquellos que son más relevantes para la función que se desempeña, el sector y los desafíos del negocio.

9. Capacidad de aplicar la matemática y las estadísticas de forma adecuada

Esta habilidad le permitirá lograr lo siguiente:

  • Realizar análisis de datos exploratorios e identificar relaciones y patrones importantes
  • Aplicar pensamiento estadístico riguroso con el propósito de extraer los elementos subyacentes
  • Comprender las fortalezas y limitaciones de diversos modelos de prueba y por qué son adecuados para determinado problema

Al igual que la programación, la matemática y las estadísticas son fundamentales en la ciencia de datos. Los científicos de datos trabajan con modelos estadísticos o matemáticos, y deben tener la capacidad de aplicarlos y profundizar en ellos. Si cuentan con conocimientos sólidos sobre estadística, los científicos de datos pueden pensar de forma crítica sobre el valor de diversos datos y los tipos de preguntas que se pueden formular o no. A veces, los problemas requieren el desarrollo de soluciones innovadoras que combinen o modifiquen las herramientas y técnicas de análisis existentes. Comprender las suposiciones y los algoritmos subyacentes resulta fundamental para el uso de estas aplicaciones.

10. Capacidad de aprovechar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial

Esta habilidad le permitirá lograr lo siguiente:

  • Comprender cómo y cuándo el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son adecuados para el negocio
  • Capacitar e implementar modelos para el uso de soluciones de inteligencia artificial productivas
  • Explicar modelos y predicciones de un modo útil para el negocio

Ni el aprendizaje automático ni la inteligencia artificial reemplazarán la función del científico de datos en la mayoría de las organizaciones. Sin embargo, su uso mejora el valor que este genera, además de ayudarlo a trabajar mejor y más rápido. Como dijo un director de datos recientemente: “Con el propósito de cumplir la promesa de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se necesita una serie de habilidades inherentes al ser humano”. Tal como explica, el desafío más grande de la inteligencia artificial radica en saber si contamos con los datos correctos y cuándo estos muestran resultados equivocados. Por otro lado, se basa en encontrar datos lo suficientemente buenos para la inteligencia artificial antes de decidir cuál es el modelo más conveniente de esta disciplina.

Por qué se deben incluir las habilidades de datos en el currículum

En esta publicación de blog, que forma parte de la serie Generación Datos del blog de Tableau, la autora, Midori Ng, ofrece motivos prácticos y consejos para la incorporación de habilidades de datos en el currículum. Consulte esta publicación y emprenda el camino para dominar una combinación de habilidades técnicas y no técnicas de ciencia de datos que le brindarán éxito y satisfacción tanto a nivel personal como profesional.

Lea este informe, Análisis avanzado con Tableau, y aprenda también sobre situaciones y funcionalidades de análisis avanzadas de la plataforma de Tableau.