SorayaPaniagua Ⓢ

En septiembre de 2011,  Michal Lev-Ram escribía en Fortune lo siguiente: «las compañías que quieren dar sentido a todos sus bits y bytes están contratando a los llamados científicos de datos, si pueden encontrar alguno«. Es, sin duda, el momento para emprender un nuevo camino de conocimiento con grandes oportunidades de trabajo!!

Pero ¿Cómo se llega a ser un científico de datos? Este artículo aporta algunas claves para conseguirlo … Pero, ojo, no es un viaje apto para cualquiera.

En 2009, Hal Varian, el economista jefe de Google dijo en The McKinsey Quarterly lo siguiente: “Sigo diciendo que el trabajo sexi de los próximos diez años será el estadístico…” Cuando Varian habla de “estadísticos” realmente se refiere a alguien capaz de extraer información de grandes bases de datos y presentar algo que pueda ser usado por otro profesional no experto en datos. 

A raíz de este comentario, Michael Driscoll escribió en  su blog, Dataspora, el artículo Three sexy skills of data geeks. Driscoll piensa en gente con competencias en tres áreas independientes:

1. Stadísticas.
2. Data Munging:  análisis, scraping y formato de datos.
3. Visualization; gráficos, herramientas, etc.

Pero, curiosamente, la más valiosa documentación sobre las competencias de los científicos de datos, la he encontrado Quora. Alex Kamil, un estudiante de la universidad de Columbia ha iniciado la pregunta  How do I become a data scientist? . Las 13 respuestas componen una gran fuente documental que permite situar, desde diferentes puntos de vista, la  labor de esta nueva figura profesional.

Drew Conway en su post The data science venn diagram, nos deja su idea gráfica de los conocimientos y habilidades que componen la Ciencia de los Datos:

Jeff  Hammerbacher (en Big Data Now ) describe la dinámica de un día de trabajo del  grupo científico de datos que se puso en marcha en Facebook :

«En un día cualquiera un miembro del equipo podía crear varios escenarios de canalización de  procesos en Python, diseñar pruebas de hipótesis,  realizar un análisis de regresión sobre las muestras de datos con R, diseñar e implementar un algoritmo para los datos de algún producto o servicio en Hadoop o comunicar los resultados  de nuestros análisis a otros miembros de la organización”.

Este equipo de Facebook fue, posiblemente el primer grupo científico de datos de una web propietaria orientada al consumidor.

Según DJ Patil , director científico en LinkedIn , los mejores científicos de datos tienden a ser «científicos duros«, físicos mejor  que informáticos. Los físicos tienen una sólida formación matemática, conocimientos de informática, y vienen de una disciplina en la que la supervivencia depende de conseguir el máximo provecho de los datos. Ellos pueden pensar a lo  grande, en el gran problema.

Para Loukides, la Ciencia de Datos requiere habilidades que van desde la informática tradicional, las matemáticas y el arte.

En agosto de este año, el autraliano Troy Sadkowsky puso en marcha Datascientists, un entorno colaborativo para construir la cultura de la Ciencia de Datos. Actualmente el sitio ofrece 6 cursos en formato  webinar de tres horas de duración (297 dólares australianos cada curso).

Ya ven, aún no es posible determinar, con exactitud, las competencias de los nuevos científicos de datos. Tampoco hay formación formal, ni siquiera  información estructurada… Pero algo está claro, NO hay profesionales. Es, sin duda, la gran oportunidad de emprender un nuevo camino de conocimiento con grandes oportunidades de trabajo.