{"id":35174,"date":"2022-03-03T18:07:34","date_gmt":"2022-03-03T18:07:34","guid":{"rendered":"https:\/\/rockcontent.com\/es\/?p=35174"},"modified":"2025-09-16T03:03:37","modified_gmt":"2025-09-16T06:03:37","slug":"cientifico-de-datos-exitoso","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pingback.com\/es\/resources\/cientifico-de-datos-exitoso\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo ser un cient\u00edfico de datos exitoso"},"content":{"rendered":"\n

El crecimiento de datos parece indiscutible. En 2025, cada persona gener\u00f3 1,7 megabytes de datos por segundo<\/a> y, hoy en d\u00eda, una persona tardar\u00eda m\u00e1s de 180 millones de a\u00f1os en descargar todos los datos de Internet<\/a>.<\/p>\n

Como ya sabes, la tecnolog\u00eda nos permite usar estos datos para tomar decisiones, raz\u00f3n por la cual el 94% de las empresas dicen que los datos son importantes para el crecimiento de su negocio y la transformaci\u00f3n digital<\/a>.<\/p>\n

En este contexto, el campo de la ciencia de datos surge con la misi\u00f3n de aprovechar al m\u00e1ximo los datos generados. Pero, \u00bfc\u00f3mo se maneja esta cantidad de datos para brindar informaci\u00f3n y recomendaciones al negocio?<\/strong><\/p>\n

Para responder esta pregunta fundamental es que se contrata a los cient\u00edficos de datos: la Oficina de Estad\u00edsticas Laborales de EE. UU. predice que la cantidad de trabajos en el campo de la ciencia de datos crecer\u00e1 aproximadamente un 28 % hasta 2026<\/a>.<\/p>\n

Sin embargo, \u00bfalguna vez has pensado en qu\u00e9 tipo de problemas pueden trabajar los cient\u00edficos de datos?<\/p>\n

\n

Aqu\u00ed en Rock Content, utilizamos los datos para predecir cu\u00e1ndo un cliente va a cancelar un contrato, de esa forma podemos utilizar t\u00e9cnicas de retenci\u00f3n antes de que tome la decisi\u00f3n.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Cuando detectamos esa posibilidad, otros equipos interact\u00faan con los clientes de forma proactiva para salvar estos ingresos. <\/p>\n

Esta no es la \u00fanica aplicaci\u00f3n de la ciencia de datos<\/a>. Desde desaf\u00edos relacionados con la adquisici\u00f3n de nuevos clientes hasta oportunidades de venta cruzada en los negocios: los cient\u00edficos de datos se enfocan en consumir datos para resolver problemas<\/strong>.<\/p>\n

Es natural que los cient\u00edficos de datos aborden esos problemas comerciales con diferentes estrategias. Aunque es saludable, especialmente cuando un equipo est\u00e1 lleno de profesionales de diferentes or\u00edgenes, hay una caracter\u00edstica entre las m\u00e1s exitosas que me gustar\u00eda discutir.<\/p>\n

Los proyectos de Data Science en la vida real no son exactamente los mismos que encontramos en entornos de aprendizaje o en sitios web de competencia de datos, como Kaggle<\/a>.<\/p>\n

Esto no quiere decir que esas competencias de datos sean malas, pero lidiar con esos desaf\u00edos no significa que se lograr\u00e1 el mismo \u00e9xito en proyectos de la vida real.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 tan diferente es manejar datos en la vida real y en un entorno de aprendizaje?<\/h2>\n

Los datos son el principal impulsor de los resultados, pero en tu rutina diaria, es posible que no tengas un conjunto de datos listo para usar para cada escenario. <\/p>\n

A partir de esta realidad, es importante reforzar: la ciencia de datos definitivamente comienza mucho antes que los datos<\/strong>.<\/p>\n

Por eso siempre le recomiendo, enf\u00e1ticamente, a los cient\u00edficos de datos que tambi\u00e9n le pongan mucha energ\u00eda a la definici\u00f3n del problema<\/strong> y \u200b\u200bno solo piensen en el producto anal\u00edtico que se entregar\u00e1 al final. El concepto del negocio siempre es lo primero.<\/p>\n

No hay f\u00f3rmula m\u00e1gica para este paso, ni atajos. A veces la definici\u00f3n del problema se siente como un acertijo interminable, porque los intereses de las \u00e1reas de negocio van cambiando sobre la marcha. Un d\u00eda piden analizar la rotaci\u00f3n de clientes; al siguiente, el inter\u00e9s es prever la demanda futura. La clave es no perder de vista el objetivo principal y mantenerse flexible sin volverse complaciente. No todo problema necesita una soluci\u00f3n sofisticada, pero toda soluci\u00f3n nace de comprender el problema real.<\/p>\n

Este proceso de entender el contexto y las muchas variantes del problema tambi\u00e9n involucra mucho escuchar. Sentarse en reuniones que, a simple vista, pueden parecer ajenas o poco productivas, puede ser justo lo que haga la diferencia m\u00e1s adelante cuando surja un matiz inesperado. A veces uno solo se da cuenta de los detalles importantes despu\u00e9s de unos cuantos intentos y ciertas discusiones acaloradas con colegas de otras \u00e1reas \u2014 nadie dijo que ser\u00eda simple. Pero, mirando en retrospectiva, es ah\u00ed donde se construye la confianza y el conocimiento sobre el negocio, y estas son cosas que ning\u00fan modelo de IA por s\u00ed solo pode brindar.<\/p>\n

Esto es muy similar a cuando los especialistas en marketing hacen su planificaci\u00f3n anual, por ejemplo. Es una tentaci\u00f3n lanzar tu presencia en el metaverso solo porque todo el mundo est\u00e1 hablando, por ejemplo.<\/p>\n

Pero, tambi\u00e9n debes preguntarte antes: \u00bfpor qu\u00e9 quieres estar en el metaverso? \u00bfQu\u00e9 problemas de negocio quieres resolver? Recuerda: las estrategias siempre vienen antes que las t\u00e1cticas<\/strong>.<\/p>\n

Y cuando hablamos de datos, usar este mismo enfoque, te garantizar\u00e1 que no est\u00e9s pensando en una soluci\u00f3n antes de explorar lo que realmente tienes que resolver. Es importante que los l\u00edderes se comprometan con los cient\u00edficos de datos al inicio del proceso<\/strong>.<\/p>\n

A pesar del hecho de que el 38% de los profesionales de datos est\u00e1n involucrados en la toma de decisiones<\/a>, es posible que no sientan que sus conocimientos se consideran con precisi\u00f3n. Varias preguntas pueden surgir de esto, pero ciertamente un grupo de ellas est\u00e1n relacionadas con la diferencia entre comprender los datos y comprender el negocio en s\u00ed<\/strong>.<\/p>\n

\n

Con esto en mente, podemos explorar una pregunta m\u00e1s profunda: \u00bfc\u00f3mo pueden los cient\u00edficos de datos reflexionar sobre los problemas comerciales si no entienden el negocio en profundidad?<\/p>\n<\/blockquote>\n

Estoy de acuerdo en que el proyecto de ciencia de datos no es una actividad individual, sin embargo, creo firmemente que los cient\u00edficos de datos pueden contribuir al dise\u00f1o de hip\u00f3tesis<\/strong>.<\/p>\n

Es relevante traer a la mesa el hecho de que en un campo con una brecha de talento, el equilibrio entre el conocimiento de la industria y las habilidades<\/a> de datos duros puede ser crucial para proyectos exitosos.<\/p>\n

Los datos pueden ser solo la punta del iceberg<\/h2>\n

La inmersi\u00f3n profunda en la comprensi\u00f3n del negocio no debe verse como un cient\u00edfico de datos que va m\u00e1s all\u00e1 de su trabajo. Esto no es verdad.<\/p>\n

Este tipo de comportamiento es una inspiraci\u00f3n para dise\u00f1ar finalmente el conjunto de datos necesario para el proyecto de ciencia de datos y tambi\u00e9n para iniciar otro esfuerzo en otros desaf\u00edos t\u00e9cnicos.<\/p>\n

Ten en cuenta que los datos son solo la punta de un iceberg que implica reflexiones mucho m\u00e1s profundas sobre los objetivos comerciales. Si no te implicas a profundidad, puedes perder miles de oportunidades.<\/p>\n

El esfuerzo de enmarcar el problema comercial es probablemente la caracter\u00edstica m\u00e1s visible que he notado en varios cient\u00edficos de datos de diferentes or\u00edgenes.<\/p>\n

Naturalmente, no depende solo del cient\u00edfico de datos, sino tambi\u00e9n del liderazgo para llevarlos a la etapa de toma de decisiones.<\/p>\n

Conclusi\u00f3n: re\u00fane a los cient\u00edficos de datos para discutir el negocio<\/h2>\n

Para concluir, hay discusiones relacionadas con los roles de cient\u00edficos de datos que est\u00e1n siendo eliminados por nuevas herramientas<\/a> que pueden aplicar autom\u00e1ticamente el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

Estoy totalmente en desacuerdo. Esas herramientas probablemente est\u00e9n eliminando roles y escribiendo c\u00f3digos sin interpretaci\u00f3n, es decir lidiando, \u00fanicamente, con la punta del iceberg<\/strong>.<\/p>\n

Aquellos capaces de profundizar en el oc\u00e9ano pueden no ser f\u00e1cilmente reemplazables. Requiere una combinaci\u00f3n de habilidades que entran en acci\u00f3n mucho antes que los datos. Data Science es mucho m\u00e1s que discutir algoritmos y modelos de ajuste.<\/p>\n

Esta es la respuesta para comprender por qu\u00e9 tenemos tantos cient\u00edficos de datos que realizan un excelente trabajo y que provienen de diferentes \u00e1reas adem\u00e1s de la ciencia, la tecnolog\u00eda, la ingenier\u00eda y la administraci\u00f3n: se trata de explorar y utilizar habilidades duras como herramientas de aprendizaje que ayudar\u00e1n a generar mejoras en los negocios.<\/strong><\/p>\n

\n

Despu\u00e9s de todos esos puntos, una gran recomendaci\u00f3n es asegurarte de que los profesionales de datos entiendan el negocio en s\u00ed antes de lidiar con problemas t\u00e9cnicos. <\/p>\n<\/blockquote>\n

El contacto con el producto es uno de los mejores regalos que un l\u00edder puede dar a un cient\u00edfico de datos y la mayor\u00eda de las veces este esfuerzo conducir\u00e1 a valiosos conocimientos y un ritmo acelerado de proyectos en el futuro cercano. Cuanto m\u00e1s cerca est\u00e9 el equipo t\u00e9cnico del producto, definitivamente mayores ser\u00e1n las oportunidades que puedan ver.<\/p>\n

Por otro lado, recuerda que la magia de la disputa de datos es solo un “c\u00f3mo” para alcanzar los objetivos comerciales. Al entenderlo, podemos inferir que no hay nada mejor que los expertos en negocios para apoyar los proyectos de conducci\u00f3n de datos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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