Desde la aparición del big data, ha habido un avance significativo en el campo de la ciencia de datos y Harvard Business Review lo calificó como el trabajo más candente del siglo XXI. Las principales habilidades necesarias para hacer una carrera en este campo son el conocimiento estadístico y la programación.
Puede considerar estas habilidades técnicas como un boleto de entrada a la industria de la ciencia de datos. Millones de personas en todo el mundo han completado la formación en ciencia de datos para adquirir estas habilidades. Dado que no existen barreras para adquirir conocimientos técnicos, se espera que los científicos de datos tengan un cierto nivel de capacidades.
En este artículo, discutiremos las principales características de un científico de datos altamente eficiente.
Inquisitivo
Para ser un científico de datos, debe tener una sed insaciable de aprender nuevas habilidades y adquirir nuevos conocimientos. Esto es imprescindible para el campo en constante evolución y rápido crecimiento que requiere un deseo de aprender y comprender.
El deseo de aprender nuevas técnicas de ciencia de datos es un elemento importante que puede ayudar a los científicos de datos al mejorar sus capacidades analíticas. Al acumular conocimiento colectivo, los científicos de datos pueden identificar las interconexiones lógicas entre los cuerpos de conocimiento.
Además, tener una naturaleza inquisitiva expresa su necesidad de explorar y hacer preguntas. Esto ayuda a los científicos de datos a evitar sesgos cognitivos mientras resuelven problemas. Por ejemplo, es posible que tenga la tendencia a concluir que existe causalidad al identificar la correlación entre dos variables.
Pero, en el entendido de que el concepto estadístico no pretende descubrir la causalidad. Un científico de datos inquisitivo hará más exploraciones para aprender y comprender la relación entre las dos variables.
Orientado al detalle
Una habilidad importante en la ciencia de datos es la programación. Por lo tanto, tendrá que participar en el ejercicio de depuración en cada paso mientras desarrolla una solución de ciencia de datos que incluye el procesamiento de datos y la evaluación del rendimiento.
Sin embargo, cuando combina la amplitud técnica de la ciencia de datos con la programación, introduce muchas complejidades al codificar una canalización de ciencia de datos. Un científico de datos tendrá que prestar mucha atención a los pequeños detalles.
Muchas veces, un pequeño error de codificación puede convertirse en un problema crítico y producir resultados de análisis inesperados. Además de realizar una depuración diligente durante la programación, un científico de datos dedicará mucho tiempo a examinar la calidad de los datos antes de introducirlos en los algoritmos de aprendizaje automático. Durante este tiempo, estar orientado a los detalles ayudará a crear trabajos de alta calidad.
Razonamiento crítico
UN científico de datos es responsable de analizar datos objetivamente para probar o refutar una hipótesis mientras resuelve un problema del mundo real. A través del razonamiento crítico, están capacitados para cultivar un pensamiento racional y claro sobre lo que deben hacer.
Además de descubrir conocimientos ocultos, también deben resolver sistemáticamente un problema formulando preguntas utilizando técnicas de ciencia de datos.
Al tratar con un gran volumen de información, un científico de datos tiene que crear y probar una hipótesis en la experimentación y confirmar su teoría. Tienen que ser escépticos y no aceptar una declaración por su valor nominal. Su trabajo es buscar respuestas que reflejen la verdad y no las que están disponibles fácilmente.
Creatividad
La esencia de la ciencia de datos es usar datos para descubrir cómo las cosas funcionan de manera diferente para producir más valor. Por eso necesitan creatividad. Permite a los científicos de datos crear algo de la nada. Por ejemplo, en el proceso de ingeniería de funciones, se mejora el rendimiento de un modelo ML. Para hacerlo, se requiere una gran imaginación.
Además, la creatividad es un elemento crucial necesario para desarrollar visualizaciones inteligentes capaces de brindar información a las partes interesadas de manera eficiente.
Esto muestra que el proceso de diseño está mucho más allá de las capacidades técnicas de la ciencia de datos. Aunque la ciencia de datos está impulsada por la lógica, es la creatividad la que les ayuda a enmarcar los problemas desde un ángulo diferente e inexplorado.
Comunicación
Para desarrollar una solución de ciencia de datos, los científicos de datos deben utilizar técnicas altamente complejas para recopilar datos, entrenar modelos de aprendizaje automático, etc. Por lo tanto, un científico de datos eficiente debe ser capaz de traducir los resultados de los análisis en conocimientos empresariales procesables y comunicarlos a las partes interesadas del negocio .
Qué tan bien se hayan comunicado los resultados del análisis determinará el impacto de la solución de ciencia de datos. Es por eso que los científicos de datos deben poder involucrar a las partes interesadas de manera lógica y emocional. Deben saber cómo aprovechar su lenguaje para comunicarse con las partes interesadas de manera efectiva.
La comunicación adecuada con las partes interesadas los alentará a participar de manera efectiva durante la ideación y la validación de los resultados. Hay muchos científicos de datos que crean una historia convincente y son empáticos al presentar hechos y cifras para que todos puedan entenderlos.
Mente abierta
En el campo de la ciencia de datos, los ingenieros de datos, los ejecutivos de negocios y los científicos de datos colaboran juntos. Para ser productivo mientras trabaja, es importante tener la mente abierta. Esta cualidad ayudará a un científico de datos a suspender el juicio y permitirá una exploración continua de la mejor solución.
Incluso al trabajar con una hipótesis, es fundamental comprender que existen otras hipótesis capaces de conducir a mejores resultados. Un científico de datos altamente eficiente tiene una mente abierta que le permite observar patrones emergentes incluso cuando son diferentes de las predicciones iniciales.
Paciencia
Uno de los rasgos más importantes que puede tener un científico de datos es la paciencia. Hay muchos elementos en la solución de ciencia de datos. Desde los elementos técnicos hasta la programación y el ajuste de los modelos ML, es un proceso muy complicado.
Independientemente de lo bueno que sea un científico de datos, es probable que se enfrenten a errores de programación y un rendimiento de modelo débil. Es por eso que tener paciencia es imprescindible para que alguien tenga éxito en el campo de la ciencia de datos. La paciencia es lo que transformará las habilidades técnicas de un científico de datos en logros.
Se requiere un esfuerzo continuo para crear una solución de ciencia de datos que funcione. En el camino de convertirse en un profesional de la ciencia de datos, el fracaso es inevitable. Durante estos tiempos de prueba, la paciencia es lo que se necesita para adoptar una actitud positiva y replantear los problemas para buscar una solución óptima.
Cualquiera con acceso a Internet puede convertirse en científico de datos. Pero son estos rasgos los que separan a un buen científico de datos de un gran científico de datos.
Con estos rasgos, un científico de datos puede elevar sus capacidades a un nivel completamente diferente y diferenciarse de su competencia. La mejor forma de inculcar estos hábitos es mediante la práctica. Unirse a un curso de ciencia de datos en Delhi y transformarse en un mejor científico de datos.
