La figura del científico de datos se ha vuelto cada vez más popular en el mundo moderno, especialmente con la explosión del big data. Pero, ¿qué es exactamente un científico de datos? ¿Es lo mismo que un estadístico? La respuesta, como muchas en este campo, no es tan sencilla y depende a quién le preguntes. Es interesante ver cómo el término ha evolucionado y cómo distintos expertos lo interpretan.
La Definición Clásica y el Debate
Tradicionalmente, un científico de datos se define como alguien que tiene la capacidad de extraer conocimiento e insights de los datos. Esta definición, sin embargo, es demasiado amplia y ha llevado a debates acalorados. Algunos, como el co-panelista en un evento de BigDataUniversity.com, argumentan que un verdadero científico de datos es aquel que utiliza técnicas avanzadas como el machine learning. En mi opinión, esta es una visión demasiado restrictiva y excluye a muchos profesionales valiosos que no necesariamente utilizan estas herramientas.
Por otro lado, autores como Dr. Vincent Granville establecen criterios más específicos, como la capacidad de procesar conjuntos de datos masivos en poco tiempo. Sin embargo, esto también puede ser limitante, considerando que con la tecnología moderna, incluso herramientas como Stata pueden manejar volúmenes de datos que antes solo podían ser procesados con plataformas más complejas como Hadoop.
La Perspectiva de Hal Varian y la Versatilidad del Campo
Hal Varian, economista jefe de Google, mencionó en una ocasión que los trabajos más «sexy» del futuro serían para los estadísticos. Muchos interpretan esto como una referencia a los científicos de datos. Y tiene sentido, ya que estos profesionales no solo trabajan con números, sino que también tienen la habilidad de contar historias con los datos. En WWWhatsnew.com, hemos visto cómo esta habilidad narrativa es crucial para conectar con una audiencia más amplia, especialmente cuando se trata de explicar conceptos complejos de una manera accesible.
=> Recibir por Whatsapp las noticias destacadas
En mi experiencia, la versatilidad es una de las claves en este campo. No se trata solo de números o algoritmos, sino de tener una mente curiosa y ser capaz de explorar y comunicar hallazgos de manera efectiva. Un buen científico de datos debe ser parte estadístico, parte programador, y parte contador de historias.
Más Allá de los Números: Curiosidad e Innovación
La curiosidad es, sin duda, una de las características más importantes de un científico de datos. Es similar a tener un «olfato para las noticias» en el periodismo. Esta curiosidad lleva a los científicos de datos a cuestionar, explorar y buscar patrones en los datos, incluso cuando estos no son evidentes a simple vista. Yo creo que esta es una de las razones por las cuales este campo es tan atractivo; siempre hay algo nuevo por descubrir.
Una anécdota interesante es la de Rachel Schutt, Jefa de Ciencias de Datos en News Corp y autora de «Doing Data Science». Ella describe al científico de datos como una combinación de varias disciplinas. Los mejores, según Schutt, son aquellos que no solo tienen habilidades técnicas, sino que también son pensadores curiosos y capaces de lidiar con situaciones no estructuradas.
La Inclusividad y la Evolución del Campo
Lo que hace fascinante a la ciencia de datos es su naturaleza inclusiva. No se necesita ser un experto en un solo campo o herramienta. De hecho, la interdisciplinariedad es lo que enriquece este trabajo. Por eso, es importante que la definición de científico de datos no sea demasiado restrictiva. La diversidad de habilidades y antecedentes es lo que permite que este campo evolucione y se adapte a nuevas demandas y tecnologías.
En WWWhatsnew.com, hemos cubierto varias historias de cómo la ciencia de datos está transformando industrias enteras, desde la salud hasta el entretenimiento. La capacidad de adaptarse y aprender nuevas técnicas es lo que distingue a un buen científico de datos de un promedio.
Fuente: Link