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¿Qué hace un científico de datos? Dennis Leão de la proptech brasileña KZAS te lo dirá

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¿Qué hace un científico de datos? Dennis Leão de la proptech brasileña KZAS te lo dirá

Un científico de datos o Data Scientist es quien trabaja con distintas fuentes de datos en la empresa. Este profesional las convierte en preguntas y respuestas accionables para tomar decisiones.

¿Quieres saber cómo es un día en este sector? Hoy te traemos la experiencia de Kzas en el área. Esta es una plataforma inmobiliaria, en fase semilla brasileña, que conecta a compradores con vendedores y sus propiedades inmobiliarias. Su sistema funciona con la ayuda de Inteligencia Artificial (IA) conversacional.

El equipo se encarga de optimizar los procesos de búsqueda, con las notarías, e hipotecas y los hace más transparentes. Entre ellos está Dennis Leão: científico de datos y especialista en el campo de la estadística, quien tiene experiencia en startups como MadeiraMadeira.

En esta entrevista, nos hablará sobre este rol tan importante en la empresa que describe como una labor de “resolver acertijos” y vela porque todos en su equipo cuenten con buenos datos para tomar las mejores decisiones.

¿Quién es Dennis Leão? Háblanos sobre tu trayectoria, pasiones y cómo comenzaste en el mundo proptech 

Dennis: Soy un joven  brasileño que nació en São Paulo, una de las ciudades más seguras de América Latina.  A lo largo de mi vida, me he caracterizado por ser una persona elegante a la que le apasiona la tecnología, pero tecnología moderna. Siempre me gustaron las matemáticas y eso me convirtió en una persona más analítica. Me he sumergido en diferentes áreas de conocimientos, no matemáticas, como la agronomía. 

Hice una licenciatura en estadística donde aprendí nuevos idiomas y sobre programación. He sabido usar la tecnología para resolver un gran número de problemas, un verdadero negocio en el mundo y una de las cosas que realmente me hace feliz.  Creo que una persona debe ser feliz… y desde mi perspectiva, ser feliz es resolver problemas. Problemas reales que tiene la gente a la que puede atribuir valor, para eventualmente cambiar dinero por eso. 

Si tuvieras que explicarle a un niño que hace un científico de datos en una empresa ¿qué le dirías? 

Dennis: Eso es algo que hacemos en el campo de la ciencia de datos todo el tiempo. Por ejemplo, si tienes 45 años de experiencia con tu negocio, probablemente ya tengas los conocimientos de un niño en este mundo. Ese es mi trabajo, explicarle a los demás cómo funcionan los datos en su empresa. 

Yo diría que más que eso, mi trabajo es hacer coincidir patrones en data donde no son nada obvios. Es tratar de resolver rompecabezas con una gran cantidad de datos que la mayoría de veces no se reconocen. Necesitas hacer coincidir esos patrones, separarlos, desconectarlos, garantizar que sean fieles a la proporción/tamaño y ver donde encajan.

¿Cómo es un día en la vida de un científico de datos en una empresa?

Dennis: Nuestro día a día es garantizar que todo el mundo en la compañía tenga datos, pero buenos datos. Entonces es eso, trabajar con la calidad de estos, convertimos datos en respuestas simples y accionables a las preguntas que hacen las empresas. Recopilamos la información que utilizaste en nuestro modelo. Esa voz la tiene el Internet, con datos enormes para crear patrones de calidad que puedan determinar acciones de la empresa a futuro. 

¿Qué herramientas de tecnología utilizas normalmente para realizar tus labores?

Dennis: Usualmente usamos un montón de las herramientas Stack que están disponibles en los servicios web de Amazon. Me gusta pensar que soy como un ingeniero que intenta destapar el lavabo tapado en tu cocina, con su caja de herramientas. En esa caja  tendríamos un martillo, que puede ser nuestro idioma que servirá para muchas cosas y un cuchillo tipo letterman, que nos garantizará tener varios elementos allí. 

Nosotros utilizamos los servicios web del AWS de Amazon Web Services y todo el tiempo estamos utilizamos distintos idiomas y bases de datos que garantizan los patrones para trabajar en los pipelines hasta que podamos hacer un análisis y establecer distintas reglas para cada tipo de objetivo de la empresa. 

¿Alguna vez cometieron un gran desacierto? ¿Cómo lo resolvieron?

Dennis: Los errores ocurren todo el tiempo. Muchas veces sentimos que nuestro proyecto se cae, que se necesitan ajustar algunas cosas en el modelo hasta tres veces consecutivas y aún así, encontramos que faltan algunos parámetros. Esto ocurre con cualquier tipo de producto y probablemente, será necesario depurar algunas cosas manualmente. 

No somos perfectos haciendo este trabajo. Tampoco máquinas para arreglarlo todo, así que, probablemente, olvidemos algo. Recuerdo una vez que estábamos trabajando en la producción de un modelo haciéndole un montón de pruebas y olvidamos comprobar uno de los datos fuente y se fue a producción con ese problema.  

¿Qué consejo le darías a los científicos de datos que hasta ahora están empezando? 

Dennis: Tienes que ser como un niño pequeño y cuestionar todo. Ser curioso es una necesidad. Debes sumergirte en lo más hondo para encontrar las preguntas adecuadas. Encontrarás que no se trata de buscar las respuestas correctas sino de construir las preguntas correctas. Esto es difícil y muy doloroso. Si no tienes la paz mental para hacerlo, te recomendaría ser un ingeniero de datos más bien. Centrarse en la competencia no es un buen punto de partida. Necesitas luchar por encontrar esas preguntas correctas todo el tiempo. 

Gracias a Dennis, nosotros descubrimos que…

  1. Ellos se encargan de trabajar con datos útiles y de convertirlos en preguntas y respuestas accionables en la empresa.
  2. Los Data Scientists no son maquinas. Pueden cometer errores y esto hace parte de su día a día. 
  3. Para entrar en este campo, hay que ser curioso y más que buenas respuestas, hay que saber formular buenas preguntas. 

Soy María Camila Pulido, redactora de contenidos en Soy Startup Latam. Cubro temas sobre producto, growth, operaciones, negocio y noticias en general del mundo de las startups de alto impacto. Me puedes escribir con tu feedback a maria@soy-startup.com Síguenos en… LinkedInSpotify, YouTube, Medium e Instagram. También puedes leer nuestras historias de startups desafiantes.

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