Ojo con los “data scientists”
15 Enero 2015
Columna de Bart Baesens,  Richard Weber  y Cristián Bravo publicada en el diario Pulso.
 
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La compañía IBM calcula que cada día generamos 2,5 cuadrillones de bytes en datos y la consultora Gartner proyecta que para 2015 el 85% de las compañías del índice Fortune 500 no tendrán capacidad para generar ventajas competitivas a partir de sus datos.
 

Por esto, se espera que las empresas creen 4,4 millones de nuevos puestos de trabajo centrados en la explotación de datos. Para esto último están contratando data scientists. Sin embargo, aún no existe un consenso sobre las habilidades que estos profesionales deberían tener. Basados en nuestra experiencia, entregamos algunas recomendaciones.
 

Experiencia en programación. Aunque existen muchas herramientas comerciales, cada análisis requiere pasos diseñados a medida del problema que se está abordando. Para poder ejecutarlos exitosamente, se requiere programar.
 

Habilidades cuantitativas sólidas. Un data scientist debe tener formación en estadísticas, aprendizaje de máquina y/o minería de datos. Asimismo, debe saber validar los resultados obtenidos para evitar que los datos sean manipulados o se discutan correlaciones falsas.
 

Habilidades de comunicación y visualización. Los data scientists deben saber cómo representar sus resultados y reportarlos de forma amigable. Así, las organizaciones tendrán una mejor comprensión del comportamiento que se observa a partir de los datos, lo que, a la vez, mejorará su actitud y aceptación del uso de herramientas analíticas.
 

Comprensión del negocio. Si bien esto parece obvio, demasiados proyectos fallan porque los analistas no comprendían el negocio. Por “negocio” nos referimos al área de aplicación específica, como evitar la fuga de clientes en seguros, el manejo del riesgo de crédito en el sector financiero o incluso el análisis de datos astronómicos o médicos, si el problema se encuentra en esas áreas.
 

Creatividad. A nivel técnico es importante ser creativo, pues, comúnmente, una buena intuición del problema puede hacer una gran diferencia. Además, dado que tanto big data como analytics son campos que evolucionan rápidamente, es importante tener suficiente creatividad para dilucidar nuevas oportunidades de negocio.
 

En síntesis… Los data  scientists deben tener una mezcla de habilidades
 

Aplicado a la realidad chilena, recomendamos contratar data scientists formados como ingenieros con un trasfondo amplio: ingenieros industriales, estadísticos, ingenieros matemáticos aplicados o ingenieros en computación, con habilidades demostrables en programación y destrezas comunicacionales.
 

Otra alternativa interesante son los profesionales formados con cursos de educación ejecutiva. Es importante que quien contrate deberá considerar los cursos y los profesores que entrenaron a quien está siendo evaluado. Esto, porque como sabemos, nuestro sistema se caracteriza por un mercado casi sin regulación, en el cual muchas veces folletos bien diseñados no siempre son sinónimos de calidad.
 

  • Bart Baesens: KU Leuven.
  • Richard Weber: Ingeniería Industrial e investigador Centro de Finanzas.
  • Cristián Bravo:  Universidad de Talca e investigador asociado Centro de Finanzas.

República 701, Santiago, Chile. Teléfono: (+562) 2978 4054 / (+562) 2978 4914

E-Mail: cf@dii.uchile.cl

El Centro de Finanzas agradece el significativo aporte del Banco de Crédito e Inversiones, BCI, a esta iniciativa