Gamers ahora disponen en Latam de SSD más fría
Como vimos en nuestra entrega anterior, buena parte del tiempo de los científicos de datos se invierte en reuniones. He aquí las razones.
CIO AMÉRICA LATINA | Por Elibeth Eduardo | @ely_e
El papel del científico de datos (los “traductores” del big data) se ha convertido en centro de atención desde principios de este año.
Considerado el cargo más “hot” del mundo de la tecnología actualmente, hemos visto que reunirse y escuchar dudas sobre el valor o interpretación de los datos constituye la mayor parte del día a día de estos (bien pagados) profesionales.
Según la analista científica del área de predicción de la empresa centrada en datos de salud MedeAnalytics, Virginia Long, una gran cantidad de la ciencia de datos no está en tratar de entender el panorama general: ¿qué significa esto para una empresa o cliente?
“El primer paso es la comprensión del área. Hay que pasar un montón de tiempo buscando en la literatura, leyendo y tratando de entender el problema”, señaló.
Calcular quién tiene qué tipo de datos es lo que viene a continuación según esta especialista.
“A veces es un desafío. A la gente realmente les gusta la idea de utilizar los datos para tomar decisiones informadas pero, a veces, simplemente no tienen los datos correctos para hacer eso. Averiguar de qué manera podemos recoger los datos correctos a veces es parte fundamental de mi trabajo”, explicó.
Diamante en bruto
Una vez que los datos están en las manos del científico de datos en la mano, hay que urgar un poco para entender lo que viene a continuación.
“Ésta es la otra cara básica de la investigación a fondo. Es darse cuenta de lo que, en realidad, está en los datos. Puede ser tedioso pero a veces se encontrarán cosas que no se notarían de otra manera”, dijo puntualizó Long.
Reconoció que también pasa parte de su tiempo en la creación de materiales educativos, tanto para uso interno como externo, explicando cómo funcionan diversas técnicas de las ciencias de datos.
Otro tanto señala al respecto el consultor Ryan Rosario:
“Muchas de las personas con las que tratamos saben que necesitan ayuda con los datos, pero no saben lo que pueden hacer con ellos. Por eso se siente como ser un mago: abrir sus mentes a las posibilidades. Ese tipo de exploración y geeking es mi parte favorita del trabajo”, afirmó.
Los tres consideran que procesos como los de la Internet de las Cosas (IoT) vaticinan que habrá en el futuro muchos más datos que analizar y que los profesionales que deseen formarse en el área tienen que aprender distintas habilidades como la codificación, manipulación y el análisis de datos.
También se requiere la capacidad de resolver problemas e, inclusive, de desarrollar narrativas.
“Si usted es un buen narrador puede tejer una historia para presentar sus resultados, habrá logrado las competencias que necesita para alcanzar el éxito”, Tanu George, un científico datos que es gerente de cuentas y datos en LatentView Analytics.
