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¿Es la ciencia de datos una burbuja?



En SkillFactory, como escuela especializada en la formación de científicos y analistas de datos, estamos atentos al tema de la percepción de la profesión en sí, tanto por parte de los propios estudiantes como de sus empleadores. Ya hemos hablado de los requisitos para la profesión de Analista de Datos y la confusión en las vacantes en este material , y ahora queremos compartir contigo la traducción de un artículo de la jefa del departamento de toma de decisiones inteligentes de Google, en el que habla sobre las perspectivas para el puesto de Científico de Datos. Acerca de los riesgos de la empresa al contratar a un científico de datos debido a una comprensión diferente del puesto o debido a recursos humanos sin experiencia y cómo protegerte de errores en tu currículum.





¿Es la ciencia de datos una burbuja? Te sorprendería la frecuencia con la que me hacen esta pregunta. ¿Mi respuesta?



Probablemente no, pero el puesto de científico de datos puede serlo.



Déjame explicarme antes de que llegue la multitud.



Data Scientist y la definición de ciencia de datos



Hay muchas opiniones, pero yo prefiero la siguiente definición: " La ciencia de datos es la disciplina que hace que los datos sean útiles". Si no le gusta mi definición, es posible que le guste la clara definición de Harlan Harris:

La ciencia de datos se define por lo que hace un científico de datos y lo que hace está muy bien cubierto ... Pero quién es un científico de datos, quizás una pregunta más fundamental.



Bueno. ¿Quiénes somos entonces? Bueno, depende del club al que pertenezcas. Y aquí es donde entra en juego la idea de la burbuja.



Y contra O





Para algunas personas, el puesto implica competencia total en tres especializaciones (estadística, recopilación de datos, aprendizaje automático). Para otros, significa que las habilidades de uno se combinan con las de los demás. Esta comprensión diferente del puesto puede perjudicarlo a la hora de contratar.



Opcion uno. ¡Solo los dignos!



Hay quienes sueñan con despojar a los imitadores de sus trabajos y limitar la profesión sagrada a una élite que entienda todo sobre los datos.



¿Cómo se siente cuando estas personas están entrevistando? Quieren verme como un estadístico de pura sangre, con conocimientos de aprendizaje automático, cinturón negro en análisis y una cartera de proyectos aplicados. Quieren saber si mi escuela de posgrado estaba de moda. Quieren probar cómo fui líder y cómo resolví problemas comerciales. Oh, y será mejor que tenga habilidades de comunicación. ¿Qué pasa con la luna en un palo? Si no hubiera estado haciendo datos desde que tenía ocho años, me habría aterrorizado. Hasta entonces, este es un pequeño club divertido sobre el que tengo sentimientos profundamente contradictorios.



Déjame llamarlo como es: Club y... Los participantes deben ser estadísticos competentes, expertos en aprendizaje automático y analistas con habilidades de codificación de joyas. Tenga en cuenta que entrar en este club es bastante difícil; no muchas personas son expertas en todos los temas relacionados con los datos. Estas personas nunca podrán satisfacer las necesidades mundiales de especialistas. Lamentablemente, esta es la naturaleza de la oferta y la demanda.



Opción dos. ¡Las puertas están abiertas para todos!



Un club alternativo y mucho más concurrido es el club OR . Consiste en personas que han cambiado el nombre de su puesto de trabajo, como analista o estadístico, a un término genérico. Suena mejor, aumenta el empleo en la ciencia de datos, expande la comunidad, aporta una variedad de habilidades. Todos ganan. ¿Correcto? Casi.



Lo que me gusta: enfatiza el equipo, la naturaleza atlética de la ciencia de datos y este enfoque permite que más personas participen en la ciencia de datos. ¡Excelente! Y algunas áreas de la ciencia de datos no son tan difíciles. La minería de datos, es decir, la recopilación de datos, es algo en lo que las personas son más hábiles de lo que creen. Si pensaba que la recopilación de datos requería un doctorado, tengo buenas noticias. Todo lo que necesita es una comprensión de cómo buscar en conjuntos de datos, humildad moderada y sentido común.



¿Y el otro lado? La ciencia de datos es reconocida por sus altas exigencias y su larga inmersión en el aprendizaje. Simpatizo profundamente con los gerentes de contratación pobres y desconcertados que piensan que están atrayendo a un especialista versátil, pero están contratando a alguien mucho menos capacitado. La publicidad falsa es perjudicial.



Consejo: si desea tener la seguridad de que no está exagerando en su currículum, un puesto de analista de datos es la opción más segura.



Publicidad falsa



Para ser honesto, cada vez que me convertí en un científico de datos, hice el mismo trabajo que antes, en puestos que se llamaban de manera diferente. Cuando los “gerentes efectivos” cambiaron sus títulos de trabajo nuevamente, mis responsabilidades no cambiaron en lo más mínimo.



No soy una excepción. Tengo muchos ex estadísticos, ingenieros de apoyo a la toma de decisiones, analistas cuantitativos, profesores de matemáticas, científicos de big data, analistas de negocios, analistas líderes, científicos de investigación, ingenieros de software, doctores ... todos orgullosos de la modernidad científicos.



Cuando me convertí en científico de datos, mis responsabilidades no cambiaron en absoluto.



Amigos, yo no juzgo. Gestiona bien tu marca personal. Pero quiero señalar que la definición de ciencia de datos basada en el concepto de "científico de datos" no es muy precisa, dada la diversidad de personas que atrae el nombre. Tomando el límite, obtenemos un conjunto de palabras cuidadosamente elaboradas para decir lo menos posible. Esto se refleja en la forma en que se ve al científico de datos. Recientemente sentí un aumento en la presión cuando un gerente de contratación de ciencia de datos publicó algo como “¿Tienes un doctorado? Entonces probablemente sea un científico de datos " . Reformulado para proteger a los inocentes.



Usar títulos de trabajo para definir la ciencia de datos es un juego peligroso.



Los científicos de datos conocidos ya saben lo que están buscando y pueden encontrar un buen científico de datos, ejem, incluso si el título del trabajo dice un extraterrestre . Me preocupan los gerentes de contratación con menos experiencia. Muchas empresas que se están iniciando en la ciencia de datos no tienen la experiencia necesaria para ayudarlas. ¿Su plan? Contrata a un científico de datos y todo irá bien.



Precaución a los que pagan



Ponte en la piel de un nuevo gerente de contratación: has leído mucho y has decidido que necesitas habilidades en estadísticas, recopilación de datos y aprendizaje automático para tu proyecto. Puedes contratar a tres personas. Ahora echemos un vistazo a los candidatos: 10 currículums con la etiqueta "Data Scientist".



Si estas son las personas del club I , puede elegir tres currículums cualquiera. Cada candidato tiene las habilidades que necesita. Desafortunadamente, este club es pequeño (léase: muy caro de contratar ), por lo que es muy probable que estas 10 personas no sean miembros del I.Puede



ser difícil para el gerente de contratación determinar en qué parte de la ciencia de datos es realmente bueno un candidato.



Si son personas O(que es más probable en el entorno actual), debe entrevistarlos cuidadosamente para descubrir en qué son realmente hábiles. Necesita tres conjuntos de habilidades diferentes. Las personas que están frente a ti pueden tener solo una, pero también tienen todos los incentivos para convencerte de que son universales. Pueden tener un mínimo de conocimientos sobre las tres áreas (estadísticas, recopilación de datos, aprendizaje automático). Esto puede ser peligroso tanto para su proyecto como para la contratación. Necesita descubrir en qué son realmente buenos, lo que puede ser complicado a menos que sea un científico de datos experimentado con una variedad de antecedentes.



¿Resultado? Errores al solicitar un trabajo. Las palabras de moda de currículum no son garantía de habilidades reales.


He visto a muchos equipos obtener accidentalmente varios analistas para recopilar datos en lugar de un grupo diverso. Pero este no es solo un problema de ciencia de datos. Resulta que las palabras de moda en un currículum no necesariamente vienen con garantías de habilidad. Cuanto más caliente es la palabra de moda, más se propaga.



¿Es este el final de la analítica de datos?



Personalmente, trato los títulos de trabajo con un grano de sal. Es importante que las habilidades se adapten a todas las necesidades de la empresa. Si el título del trabajo no es un buen indicador, los gerentes de contratación calificados aprenderán a buscar algo más en su currículum.



Perdido en mis pensamientos, puedo incluso prever la historia del club de quirófanos . La posición puede pasar de moda, pero no soy del tipo a seguir.



Entonces, ¿la ciencia de datos es una burbuja o no?



Más datos en el mundo significa más demanda para las tres actividades principales de ciencia de datos: inferencia estadística, aprendizaje automático, análisis / recopilación de datos, por lo que estas habilidades seguirán siendo muy relevantes a pesar de sus nombres, que pueden cambiar. Siempre puede ganarse la vida extrayendo valor de los datos.



Por otro lado, los equipos que han sido contratados con mucha expectativa y que nunca han aprendido a concentrarse en lo que es valioso para la empresa pueden encontrar que se les acaba el tiempo.



Hace unos años, un amigo mío, un CTO que trabaja en tecnología, se quejó de sus inútiles científicos de datos. "Creo que podría contratar científicos de datos como un capo de la droga compra un tigre para su propiedad", le dije. "No sabes lo que quieres de un tigre, pero todos los demás capos de la droga tienen uno".



No conozco a los verdaderos capos de la droga (o tigres), así que no sé qué tienen en sus propiedades. Pero tú me entiendes.



Si bien la ciencia de datos suena como una burbuja, en realidad soy optimista. El creciente volumen de datos significa oportunidades crecientes. Todo esto requiere una buena gestión. Un amigo mío, por ejemplo, terminó resolviendo muchos de sus problemas al darse cuenta, con la ayuda de analistas de datos, que parte de su organización necesitaba capacitación. Desde entonces, sus equipos se han vuelto más reflexivos sobre cómo distribuir el trabajo. Han comenzado grandes cosas. ¡Enseñar a los responsables de la toma de decisiones cómo utilizar la ciencia de datos salvó el día!



Asegúrese de que quienes toman las decisiones tengan las habilidades adecuadas para el trabajo. Si existe una burbuja, esta podría ser su raíz.


El desafío para los líderes de ciencia de datos de hoy es ayudar a los tomadores de decisiones a superar este tipo de capacitación. Esto creará más personas que puedan señalar el talento técnico de Data Scientist en direcciones valiosas. Leer más aquí . Una vez que los científicos de datos aportan valor, su contenido se convierte en una necesidad, no en un problema de moda. ¿Podemos resolver los problemas antes de que el trabajo de Data Scientist pierda popularidad y comience el cambio de marca?





En nuestros cursos, analizamos constantemente el mercado y damos a los estudiantes aquellas habilidades reales que les permitirán mantenerse en demanda profesional durante mucho tiempo. Y para presentar correctamente las habilidades adquiridas, trabajamos con el currículum y el portafolio del egresado.



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