Escoger los elementos adecuados para un equipo de profesionales de la Data Science no es una tarea que deba realizarse a la ligera. Para muchos entendidos en la materia, lo más difícil de conformar un equipo para labores de Data Science dentro de las organizaciones son las personas. Trabajar en la división o departamento de ciencia de datos requiere de una serie de conocimientos muy específicos.
Al no ser una profesión del todo definida, escoger el personal adecuado para las tareas adecuadas dentro del departamento de Data Science es un desafío constante. Además de seleccionar a las personas, se deben tener en cuenta los recursos tecnológicos y procesos adecuados. Por otra parte, se debe comprender también que los integrantes del equipo de Data Science están para desempeñar y abarcar una amplia variedad de funciones.
El desafío de escoger profesionales de la Data Science
Los profesionales de la Data Science son, sin lugar a dudas, uno de los activos humanos más importantes con los que pueden contar las empresas modernas hoy en día. Cada vez son más requeridos, mientras que al mismo tiempo sus funciones y preparación se hacen cada vez más complejas. El gran reto de seleccionar el personal integrante del equipo de Data Science en una compañía, pasa por comprender quiénes son los profesionales indicados.
Llevándolo a una explicación metafórica relacionada con el mundo del deporte, el equipo de Data Science es como un equipo deportivo. Se debe saber escoger a los jugadores. Desarrollar funciones de Data Science implica poseer conocimientos en distintas áreas, como por ejemplo: matemáticas, estadística, programación e ingeniería. Todos estos campos del saber se complementan y dan origen a una práctica que debe tener orientación hacia la resolución de problemas empresariales. Así, he allí otro de los grandes desafíos de conformar el equipo correcto de profesionales de la Data Science.
Los profesionales de la Data Science deben constituir un equipo mixto
Constituir un equipo de profesionales de la Data Science implica incluir no solo científicos de datos que puedan llevar a cabo iniciativas propias de esta disciplina. Así como el equipo requiere los jugadores idóneos, también requiere el entrenador idóneo. En ese sentido, el equipo de Data Science necesita la inclusión de un líder que sea capaz de llevarlo por el camino correcto. Hacia el cumplimiento de los objetivos empresariales.
Seleccionar el personal de Data Science adecuado implica también saber que este departamento deberá componerse también de ingenieros, visualizadores de datos y científicos de datos, lógicamente. Además, por supuesto, cualquier clase de experto en esta área. Esto lo puedes observar cuando te apuntas a nuestro Máster en Data Science, la cual es una profesión en la que convergen múltiples disciplinas.
Cabe destacar que está más que comprobado que las empresas que constituyen un equipo de profesionales mixtos en el área de la Data Science, son empresas más exitosas. La compañía necesitará siempre de un líder que encauce los esfuerzos del equipo de Data Science hacia los objetivos empresariales. Cuando el equipo se enfoca más en las propias tecnologías de la información, es más fácil alejarse de las metas principales.
¿Puede sustituir por completo el Machine Learning a los científicos de datos?
Muchas empresas podrían estar haciéndose esta pregunta. La razón principal para formularla es la autonomía que cada vez demuestran el Machine Learning y la Data Science en la resolución de problemas empresariales. Esto último pudiera servir para que las empresas se planteen cuán necesarios pueden ser los profesionales de la Data Science para la organización y sus objetivos.
Para muchos expertos, todo dependerá de los problemas para los que son requeridos tanto científicos de datos. Al igual que herramientas como el Machine Learning. En general, para problemas relacionados con el tema comercial y la predicción de patrones de comportamiento y preferencias. Seguramente la Inteligencia Artificial y el Machine Learning son los recursos más precisos con los que cuentan las empresas. Cuando el problema va más relacionado con la toma de decisiones y buscar diferenciarse de la competencia o bien problemas específicos de la compañía. Probablemente los científicos de datos se convertirán en el mejor aliado.