En el vertiginoso mundo de la era digital, todos hablan de ellos: los científicos de datos, esa nueva estirpe de expertos en datos analíticos que poseen habilidades técnicas para resolver problemas complejos. En los últimos años, se ha desatado una auténtica fiebre en torno a esta figura. Y no es para menos: salarios astronómicos, una demanda que crece sin cesar y la oportunidad de sumergirse en trabajos asombrosos que poca gente sabe hacer.
Este entusiasmo ha dado lugar a un verdadero boom de programas de certificación en ciencia de datos y bootcamps diseñados para formar a los aspirantes a esta profesión. Sin embargo, aunque actualmente todas las empresas se rifan a estos perfiles y sobre el papel parece un trabajo de ensueño, sigue habiendo una errónea concepción sobre lo que realmente es. En este artículo, destaparemos la caja de Pandora y veremos quiénes son realmente los Data Scientists y los secretos que conlleva ser uno de ellos.
Antes de nada, ¿qué es ser un científico de datos?
En pocas palabras, un científico de datos es un profesional altamente especializado en el análisis de grandes volúmenes de datos con el objetivo de extraer información valiosa y relevante para la toma de decisiones de las empresas.
Este experto en datos se sumerge en un vasto océano de información, conocido como Big Data, empleando su amplio conocimiento en estadística, programación y matemáticas para descubrir patrones, identificar tendencias, realizar predicciones y resolver problemas complejos. Básicamente, traducen todos estos datos provenientes de muchas fuentes en insights de gran valor que ayudan a las organizaciones a impulsar su crecimiento y su eficiencia. Por ejemplo, para saber cuál es el mejor momento para comprar un billete de avión, conocer los gustos de los usuarios y mostrarles la mejor opción o para predecir la demanda.
Sin embargo, como hemos anticipado, detrás de esta apasionante profesión se esconden algunas facetas menos conocidas de estos genios de los datos. Detrás de sus brillantes análisis y sus predicciones certeras, los Data Scientists se enfrentan a desafíos y realidades diarias que pocos conocen. Vamos a verlas:
1. ¿Es el Data Science tan glamouroso como parece?
Cuando mucha gente piensa en la ciencia de datos, realmente está pensando en el aprendizaje automático y sus predicciones increíbles, la creación de algoritmos que funcionan a la perfección y los análisis brillantes que revelan información y patrones ocultos. Sin embargo, la realidad es que los científicos de datos pasan mucho (MUCHO) tiempo recopilando, limpiando y preparando la información, lo que les convierte a veces más bien en "conserjes de datos" en lugar de científicos de datos.
No todo conforma esa parte tan asombrosa de hacer funcionar un modelo predictivo que es capaz de anticiparse al futuro e impulsar las decisiones del negocio. Es más, según algunos estudios, la limpieza y preparación de datos puede ocupar hasta el 80% del tiempo de un Data Scientist. Esto implica enfrentarse a grandes desafíos como la falta de calidad, la falta de coherencia y la ausencia de datos completos. Por tanto, aceptar y abordar estos retos con ingenio y paciencia podríamos decir que, aparte de la estadística y las matemáticas, es un requisito esencial de este trabajo.
2. Comprometer la calidad en favor de la rapidez
En la práctica de la ciencia de datos, la velocidad es fundamental debido a su enfoque en la generación de ingresos. Se trata de un escenario donde los plazos son ajustados y se espera que las respuestas y soluciones sean entregadas de forma ágil y rápida, cuando en contraste, son trabajos que requieren mucha precisión y dedicación. A veces, esto implica que los científicos de datos tengan que trabajar con gran presión y frustración y realizar trabajos que podrían mejorarse significativamente, incluso sabiendo ellos cómo optimizarlos, pero por falta de tiempo, no es posible.
3. Más allá de los números y los algoritmos
Si piensas en un proyecto de ciencia de datos, es posible que imagines a un científico de datos solitario trabajando de forma independiente tratando resolver un problema. La realidad es muy distinta, y es que estos perfiles trabajan en equipo y colaboran constantemente con otros equipos y disciplinas, tanto técnicos como no técnicos. Por ello, deben tener la capacidad de comunicarse eficazmente y explicar conceptos complejos de manera clara y concisa a esas partes no tan técnicas.
La ciencia de datos conlleva un análisis en profundidad y el uso de algoritmos sofisticados, pero no solo se trata de matemáticas y código, implica tener un pensamiento bastante abstracto y creativo y es fundamental tener una comprensión del negocio y los problemas que se intentan resolver.
Esto significa comprender las aplicaciones empresariales antes y durante un proyecto y, después, poder comunicar los resultados de forma que las partes interesadas puedan entenderlos. La realidad es que, incluso, si han producido algo realmente valioso e innovador, su trabajo carecerá de sentido a menos que sepan comunicarlo eficazmente a los demás. Así, un Data Scientist debe tener la capacidad de comunicarse eficazmente con las diferentes partes interesadas y traducir sus hallazgos técnicos en acciones significativas para la empresa.
4. El campo de la ciencia de datos está mal definido y cambia constantemente
El puesto de científico de datos todavía no está bien definido, por lo que el trabajo que realiza un Data Scientist en una empresa puede ser muy distinto al trabajo en otra diferente. Además, algunas organizaciones utilizan indistintamente los títulos de "analista de datos" y "científico de datos", lo que complica todavía más su concepción (en este artículo hablamos sobre su diferenciación).
Asimismo, el Data Science es un campo relativamente nuevo, que está en constante evolución. Para los científicos de datos, esto es a la vez una bendición y una maldición. Por un lado, hay muchas oportunidades de crecimiento, pero al ser trabajos con tanta carga y actividad, es un verdadero reto mantenerse al día con todos los avances tecnológicos, las nuevas técnicas y las tendencias emergentes. Esto implica una dedicación continua al aprendizaje y la actualización de habilidades para mantenerse relevantes en un entorno tan dinámico.
5. Curiosidad insaciable
Ser un científico de datos implica un enfoque experimental. No siempre se acierta a la primera. La curiosidad y el deseo constante de explorar y experimentar con diferentes enfoques son características clave en este campo. Deben estar dispuestos a sumergirse en los datos, hacer preguntas desafiantes y buscar nuevas formas de obtener información valiosa.
6. Todo poder conlleva una responsabilidad
El acceso a grandes volúmenes de datos conlleva una gran responsabilidad. Los científicos de datos deben estar atentos a las implicaciones éticas y garantizar que los análisis y modelos desarrollados sean imparciales y respeten la privacidad de las personas, y esto a veces es complicado. El uso responsable de los datos es una consideración clave en este campo.
En conclusión, ser un científico de datos no se limita únicamente a la exploración y análisis de datos y… ¡tachán! Por arte de magia, hacer predicciones que revolucionan los negocios en un abrir y cerrar de ojos. Al ser un oficio tan nuevo que poca gente comprende y sus resultados son tan revolucionarios, a priori se tiene una idea un poco distorsionada de este tipo de perfiles y se conciben como unos magos del mundo de los datos capaces de hacerlo todo.
Pero, como todos los trabajos, hemos visto que además de sus ventajas y poderosos resultados, también hay que hacer visibles sus frustraciones: la falta de tiempo o de recursos, la confusión de los datos, la información imperfecta, la necesidad de una comunicación efectiva para validar su trabajo, la dedicación continua al aprendizaje, la comprensión del negocio, unas constantes exigencias de ética y privacidad, etc. Es un tipo de perfil al que todavía le falta una concepción definitiva y realista en el mercado, en el que hay que dejar claras sus expectativas y asimismo, todos estos aspectos frustrantes que, a menudo, muy pocos conocen.
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