Ya no es el rol más “hot” del mundo de la tecnologÃa. Pero los CientÃficos de Datos verán segundos y terceros aires mientras se consolida la IoT.
CIO AMÉRICA LATINA | Por Elibeth Eduardo | @ely_e
Entre las tecnologÃas emergentes y las posiciones que resurgen (algunas casi resucitan) pareciera que los cargos calientes de los últimos dos años se han enfriado. No necesariamente.
En el caso del CientÃfico de Datos, por ejemplo, pareciera haber salido de todos los radares.
La palabra clave, sin embargo, es “parece” pues el aumento de búsquedas de CDO no serÃa posible si la Ciencia de Datos no estuviese en ascenso. Después de todo, el Big Data y la analÃtica son más conocidos… pero constituyen las partes famosas de la CD.
A medida que la IA se convierte en parte del kit de herramientas de negocios, tomar decisiones basadas en grandes cantidades de datos es cada vez más importante para las empresas que contratan a nuevos desarrolladores.
“Cada empresa está buscando aprovechar los datos y la analÃtica para mejorar su negocio y necesitan personas que sean expertos en la solución de complejas preguntas sobre los datos”, vicepresidente de talento de Entelo, Jill Witty.
Lo más curioso es que, si esta buscando un CientÃfico de Datos, es la habilidad matemática el elemento central en el que debe enfocarse.
El perfil deseado
Puede que la matemática no sea una ciencia como tal pero la analÃtica de datos no existe sin ella: nadie que quiera ocupar estar posiciones puede sino tener destrezas avanzadas en esta disciplina.
“La analÃtica predictiva y el aprendizaje automático son el futuro de la tecnologÃa, asà que me concentrarÃa en las matemáticas, las estadÃsticas y la psicologÃa del comportamiento. En lo que respecta a los lenguajes de programación y la tecnologÃa back-end, harÃa hincapié en R, Python, Java, JavaScript, Julia, Scala y Hadoop, entre otros”, dice.
Para el jefe de sistemas de HPCC de LexisNexis Risk Solutions, Flavio Villanustre, una de las razones por las que los CientÃficos de Datos siguen entre los más buscados es simple: hay pocos y son difÃciles de conseguir.
“La ciencia de los datos se ha vuelto más compleja, más amplia y más comprometida, ya que es difÃcil para un solo individuo poseer todo el conocimiento requerido“, dice Villanustre.
Destaca que los desarrolladores vienen en muchas formas que el camino hacia un rol soñado no siempre es lineal, por lo que hay que mantener criterios amplios.
“Lo importante es entender cuál es su objetivo final. Ya se trate de una carrera como analista de datos, un modelador estadÃstico o un cientÃfico de datos – que es un subconjunto de los dos – habrá oportunidades de carrera continua”, aseguró.