Científicos de datos: aquí se explica cómo evitar 3 errores comunes

        Los científicos de datos permanecen entre los profesionales tecnológicos más demandados, pero deben evitar algunas trampas comunes para tener éxito.
    

        
                                                                                    
                        

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     ¿Todavía vale la pena convertirse en un científico de datos?
     Con el aplanamiento de los salarios y el aumento de la competencia, hay indicios de que las perspectivas para los científicos de datos pueden ser menos estelares de lo que se pensaba.
    

    

Nombrado el mejor trabajo en Estados Unidos durante los últimos cuatro años, científicos de datos disfrutan de una gran demanda de trabajo y salarios lucrativos, a cambio de sus habilidades en el análisis de grandes datos, aprendizaje automático, lenguajes de codificación, algoritmos y evaluación de problemas.

Parte de la razón de la gran demanda de científicos de datos en casi todas las compañías es el aumento del mercado impulsado por el consumidor, dijo Sri Megha Vujjini, científico de datos en Saggezza un evento global proveedor de servicios gestionados y firma de consultoría tecnológica.

VER: Cómo construir una carrera científica de datos exitosa (PDF gratuito) (TechRepublic)

    
        

“Con el cambio de poder hacia los consumidores, existe una mayor competencia entre las empresas para ser mejores y existe una presión para ser la opción de sus clientes entre la multitud de opciones existentes”, dijo Vujjini. “En este escenario actual, no hay mucho espacio para construir decisiones sobre la experiencia o un 'presentimiento': el mercado está cambiando y también lo son las tendencias”.

Las empresas quieren usar datos y estadísticas para mejorar la forma en que atienden a sus clientes y sus propios problemas internos, dijo Vujjini.

“Con un conjunto de habilidades redondeadas y la flexibilidad de integrarse en cualquier equipo (marketing, publicidad, precios, inventario, comercio electrónico, etc.), las empresas naturalmente quieren a alguien que comprenda su negocio en un sentido más amplio”, agregó. . “Los científicos de datos encajan perfectamente en este escenario: trabajamos como un puente entre la tecnología de la información y los negocios para encontrar soluciones basadas en los factores y datos internos y externos”.

Con tanta presión para ayudar a una empresa a desempeñarse , ciertos errores comunes surgen para los científicos de datos. Aquí hay tres errores que los científicos de datos suelen cometer y cómo evitarlos, según Vujjini:

1. Comenzando con datos incorrectos

Los datos que están incompletos o sesgados deben corregirse antes de usarse, dijo Vujjini. Una empresa que toma decisiones importantes basadas en conjuntos de datos imprecisos o sesgados se configurará para el fracaso.

Consejo: Examine y limpie cuidadosamente los datos antes de usarlos en cualquier análisis.

2. Permitir que las restricciones presupuestarias o de cronología perjudiquen el trabajo

Los científicos de datos no siempre pueden usar las mejores herramientas y métodos disponibles debido a restricciones presupuestarias y / o cronológicas, dijo Vujinni.

“Las restricciones presupuestarias / cronológicas son más comunes de lo que piensas en la industria: las empresas quieren soluciones y, naturalmente, las quieren rápido”, agregó. “Ahora depende de nosotros equilibrar todas las expectativas para encontrar soluciones de calidad a largo plazo rápidamente, y esto resulta en escenarios perdidos en los supuestos o en pasar más tiempo integrando el trabajo que se está realizando o incluso en comunicar el progreso”.

Asesoramiento: Aprenda a comunicar problemas y progrese eficazmente tanto con clientes potenciales técnicos como con clientes comerciales para mantener los proyectos en marcha.

3. No entender el negocio

Para los científicos de datos más jóvenes en particular, la falta de conocimiento del dominio puede ser un obstáculo para el trabajo que se realiza, dijo Vujjini.

“Los científicos de datos deben tener tanto el conocimiento comercial como tecnológico para ser lo mejor que hacen”, agregó.

Consejos: Dedique tiempo a colaborar con colegas en lugar de trabajar solo para desarrollar una comprensión completa de cómo se utilizan los datos en todos los departamentos.

“Pasar tiempo estudiando el dominio (comercio minorista, atención médica, finanzas, etc.) e interactuar con las operaciones diarias de una empresa nos ayuda a comprender mejor los datos”, dijo Vujjini.

Para obtener más información, consulte Cómo convertirse en un científico de datos: una hoja de trucos en TechRepublic.

                                                                                

                                                

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                                            Imagen: iStockphoto / NicoElNino
                                        


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