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4 consejos prácticos para entrar al mundo del Data Science

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4 consejos prácticos para entrar al mundo del Data Science

Muchos desconocen qué hace un Data Scientist al confundirlo con un ingeniero o analista de datos. Si has escuchado este término en el mundo startup, quieres especializarte en el campo o necesitas contratar a este profesional, te invitamos a leer este artículo. 

La ciencia de datos se encarga de elaborar preguntas accionables dentro de su metodología para ayudar a las empresas a crecer y generar ingresos rápidamente.

Estos cuatro consejos de Carl W. Haldlin, el Data Scientist de Rappi Pay, te sumergirán en este mundo y sabrás cuáles son las aptitudes de un buen profesional.

1. Entiende que hace realmente un profesional en Data Science

Un científico de datos usa sus capacidades interpretativas por encima de todo. Existe mucha ambigüedad frente al término y eso lo reconoce Carl. Ellos no son ingenieros, curadores de datos o analistas, en vez se encargan de explorar los datos útiles para contestar preguntas o hipótesis de la idea de negocio.

“Hay que entender cuáles son los roles, las responsabilidades y quitar esa máxima ambigüedad sobre el tema”.

Carl Haldlin, Data Scientist de Rappi Pay

2. Refuerza tu talón de aquiles

Un Data Scientist debe dominar campos como matemáticas, programación, estadística e incluso negocios. Para Carl existen miles de recursos allá afuera donde ellos pueden pulir sus conocimientos. Por ejemplo, Coursera. Pronto, en Soy Startup Latam encontrarás las herramientas para ser un experto en el campo.

Los científicos de datos llegan a las empresas en una etapa más madura. Para Carl es crucial que conocer en qué tipo de negocio están trabajando y que se especialicen en él. Saber qué tipos de datos vas a manejar, dependiendo de tu industria, es lo primordial.

“Lo primero es entender la arquitectura de datos de la empresa, cómo van a estar respondiendo, qué tipo de Data se está recogiendo y cuál otra se está proponiendo”, añade Carl. 

3. Lo más importante es la pregunta de negocio

Más que las buenas respuestas, un Data Scientist debe hacer buenas preguntas sobre la empresa en la que trabaja.

“La pregunta siempre es lo más importante y después viene todo lo demás las herramientas la tecnología el algoritmo”.

Carl Haldlin, Data Scientist de Rappi Pay

Desde su experiencia, el mexicano ha podido ver que las soluciones más simples tienden a ser las mejores y fáciles de interpretar para el negocio.  Esas son las que puede explicar de mejor manera al equipo y para enseñar el trabajo. 

4. Saca provecho de las nuevas herramientas que existen para la comunidad

La tecnología permite que los futuros Data Scientist encuentren más recursos para preparar su desempeño profesional. Ya sea del stock de Amazon o Python. Para Carl existen bastantes programas de código abierto y hay que saberlos utilizar.

 “El panorama de Software ha cambiado muchísimo y hay muchas herramientas que facilitan todo y son de código abierto, siempre ha habido ese conflicto entre Python y otras, yo me inclino por Phyton pero es mi opinión personal”.

Carl Haldlin, Data Scientist de Rappi Pay

Cada vez hay más demanda de científicos de datos en el mercado laboral, pues son quienes empujan las fronteras del conocimiento y resuelven problemas del mundo real. 

¡Ya lo sabes!  

La formación de un Data Scientist en campos como estadística o matemáticas no son suficientes. El buen profesional debe apuntar a mejorar cada día más sus debilidades y utilizar todas las herramientas en línea que puedan contribuir a su desarrollo como profesional.

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