POWER SKILLS: TU MEJOR ARMA COMO DATA SCIENTIST

¿Qué es lo que buscan las empresas a la hora de seleccionar un candidato para posiciones de data scientist? ¿Y a la hora de promocionar?

Aunque seamos Data Scientists o especialistas en Inteligencia Artificial, trabajamos en equipo, con clientes, jefes y subordinados. En la era de la digitalización y la automatización de tareas, las habilidades interpersonales que valoran las empresas son más valiosas que nunca aunque parezca lo contrario. 

Es indispensable en un puesto, incluso en  técnicos como Data Scientists, especialista en Inteligencia Artificial o Business Analytics, tener habilidades técnicas o hard skills, habilidades basadas en los conocimientos adquiridos, desarrolladas y aprendidas en el área data a lo largo de la formación tanto académica, como laboral. Sin embargo, las soft skills serán las habilidades que diferenciarán a un candidato de otro.

Los atributos y rasgos personales de los data scientist, así como las interacciones humanas, el aprendizaje, la creatividad o las dotes comunicativas, son determinantes, en buena medida, cómo se desenvuelve un candidato en un puesto de trabajo. Por tanto, es necesario adquirir todos los conocimientos técnicos, como Data Scientist, especialista en Inteligencia Artificial o analista de negocios, pero también aprender a trabajar con otras personas, tener una buena comunicación, poseer flexibilidad mental, ser proactivo/a, entre otras muchas otras habilidades que a continuación especificaremos en detalle.

Los responsables de reclutamiento buscan candidatos en el área de la Data Science, IA o Analítica de Negocio,  con habilidades sociales porque ayuda mucho a tener éxito en los departamentos de analítica de datos. Ninguna máquina podrá imitar la empatía, la creatividad o el liderazgo. Se puede ser muy bueno en el área de los datos, pero si el Data Scientist falla en las habilidades blandas, como no saber autogestionarse o trabajar en equipo, probablemente el Data Scientist no logre tener éxito en el departamento de datos. Por eso es fundamental potenciar los Soft Skills en el área Data Science como diferenciación en toda la carrera profesional del Data Scientist.

Según Linkedin, durante el 2022, las hard skills más valoradas por las empresas fueron la computación, la inteligencia artificial, la analítica de negocios, y el razonamiento analítico. 

Si nos fijamos en las Soft Skills más valoradas según Linkedin en 2022, son la adaptación al cambio, la empatía, la actitud positiva, la flexibilidad, la mentalidad de desarrollo constante, la resiliencia, la proactividad y el saber trabajar en equipo son habilidades que deben adquirir los Data Scientist para alcanzar el mayor éxito. 

Desde la visión empresarial, el análisis de RRHH ayudará a identificar a aquellos perfiles que no sólo ejecutarán bien su trabajo como Data Scientists o Business Analysts, sino que también realizarán un esfuerzo adicional por tener una influencia positiva en su trabajo. También es importante que las organizaciones evalúen las soft skills de los candidatos para predecir si el candidato para el departamento data encajaría con la filosofía y cultura técnica y de gestión de la organización. 

Qué debes saber sobre el análisis exploratorio de datos

¿Quieres introducirte en el mundo del análisis de datos? Y quien no! 😉

Bromas aparte, si es así, y tienes interés en saber qué es el análisis exploratorio de datos… Venga! Quédate, que te lo contamos.

Te preguntarás, ¿de qué estamos hablando? Cuando hablamos sobre análisis exploratorio de datos básicamente hablamos de un proceso fundamental en la ciencia de datos que implica el uso de diversas herramientas y técnicas para comprender mejor los datos y extraer información relevante. 

En este post, exploramos algunas de las herramientas y técnicas más populares utilizadas en el análisis exploratorio de datos.

¿y qué demonios es exactamente? 

Allá vamos:
Se trata de un proceso que implica el uso de diversas herramientas y técnicas con el objetivo de descubrir e identificar patrones, outliers, y comprender las relaciones que hay entre variables, con el objetivo de extraer información importante y necesaria de cara a la toma de decisiones. 

Es decir, hablamos de explorar y comprender los datos como proceso, antes de aplicar modelos predictivos o técnicas de explotación de datos.

¿Y qué herramientas y técnicas necesitamos? Como muestra un botón, como estos:

  1. Gráficos estadísticos: Para visualizar datos gráficamente y comprender las relaciones entre variables con ello.
  2. Análisis de correlación: Medir la relación entre dos variables. Si dos variables tienen una alta correlación, significa que están estrechamente relacionadas y viceversa.
  3. Análisis de regresión: El análisis de regresión es una técnica que se utiliza para modelar la relación entre dos o más variables. Por ejemplo, puede utilizarse para predecir la temperatura en función de la humedad y la presión atmosférica.
  4. Análisis de componentes principales: El análisis de componentes principales es una técnica que se utiliza para reducir la dimensión de los datos. Es útil cuando hay muchas variables y queremos reducir la complejidad del modelo. Por ejemplo, si tenemos datos de encuestas con muchas preguntas, podemos utilizar el análisis de componentes principales para reducir la dimensión de los datos a unas pocas variables clave.
  5. Análisis de cluster: Es una técnica que se utiliza para agrupar los datos en función de la similitud entre ellos. Es útil cuando queremos identificar patrones o grupos en los datos.
  6. Análisis de frecuencia: Es una técnica que se utiliza para analizar la distribución de una variable en los datos. Por ejemplo, podemos utilizar el análisis de frecuencia para identificar los valores más comunes en una columna de datos.

Como ves, en este post te hemos introducido las diferentes herramientas dentro del análisis exploratorio de datos, que es un mundo inmenso en cuanto a técnicas y herramientas se refiere. 

Si deseas saber más, conocer y avanzar en el mundo data, te recomendamos el bootcamp DASBA, dónde conocerás en detalle módulos de analítica, así como módulos de negocio, para ser un gran profesional en el área de la data science.

¡Te esperamos!