¿Quieres convertirte en un científico de datos? Parte 2 10 habilidades blandas que necesitas

¿Quieres convertirte en un científico de datos? Parte 2 10 habilidades blandas que necesitas dominar

 

Este es la Parte 2 de las habilidades requeridas para convertirse en un científico de datos. Mucha gente habla de habilidades técnicas cuando se trata de ser un científico de datos. Las empresas listarán diferentes herramientas y software que les gustaría que conocieras, pero cuando estás en una entrevista es cómo te percibes a ti mismo lo que más importa.

Esto proviene de tus habilidades blandas y tu personalidad.

Así que en lugar de hablar sin sentido, vamos directamente al grano.

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Comunicación

La comunicación es clave. Seguramente has escuchado eso muchas veces y puede ser muy molesto, pero importa. Especialmente cuando trabajas en un campo técnico, es muy importante poder comunicar estos conceptos técnicos a los interesados no técnicos. Recuerda que no todos tienen conocimientos técnicos y deberás tener una comunicación efectiva para explicar ideas valiosas, descubrimientos de tu análisis y decisiones basadas en datos.

Resolución de problemas

Lidiar con problemas complejos y no estructurados todos los días requiere que seas capaz de resolver problemas. Deberás examinar la tarea, descomponerla y descubrir los problemas con las soluciones propuestas.

Es posible que no puedas mirar instantáneamente un dato y detectar el problema de inmediato, por eso las habilidades de resolución de problemas son importantes.

Pensamiento crítico

Como parte de tus habilidades de resolución de problemas, cuando intentes encontrar soluciones para tus problemas o tareas, necesitas ser un pensador crítico. Debes comprender el problema que enfrentas y cómo elegir los métodos apropiados para tu solución.

Esto incluye evaluar la calidad de los datos y cómo interpretar los resultados para tomar decisiones basadas en datos y evitar sesgos.

Comprensión del negocio

Necesitarás tener una buena comprensión del modelo de negocio y aplicar habilidades empresariales. Siempre deberás tener en mente: ‘¿Cómo va a utilizar esta empresa estos análisis?’. Cuando tengas una comprensión integral de esto, podrás determinar qué hacer con el análisis, como crear una aplicación, un informe, etc.

Gestión del tiempo

Como científico de datos, administrarás múltiples tareas a lo largo del día. Malabarizar estas tareas puede ser agotador y frustrante fácilmente. La gestión del tiempo te liberará del estrés.

Una vez que hayas tenido algunas pruebas de cómo se ve un ciclo de vida de proyecto de ciencia de datos, podrás entender cuánto tiempo requiere cada fase. Luego podrás utilizar esta experiencia para administrar tus tareas, como la limpieza de datos, el análisis y más, de manera más efectiva.

Trabajo en equipo

Yendo de la mano con la gestión del tiempo, verás que tener un método y proceso efectivo para el ciclo de vida de los proyectos de ciencia de datos requiere trabajo en equipo. Como estudiante de ciencia de datos, serás la única persona trabajando en el proyecto. Una vez que comiences en una empresa, estas tareas se pueden dividir entre el equipo de ciencia de datos. No solo aliviará tu carga de trabajo de manera efectiva, sino que también brindará a todos en el equipo la experiencia de realizar las tareas.

El trabajo en equipo solo es efectivo cuando existe una comunicación: ¡recuerda esto! Siempre comunícate con los miembros de tu equipo sobre lo que estás haciendo, si estás bloqueado en algo o el resultado de tu tarea.

Los proyectos de ciencia de datos consisten en equipos interfuncionales, por lo tanto, tendrás que colaborar con otros expertos como analistas de negocio, gerentes de productos y más.

Narración y presentación

Como mencioné antes, parte de tus habilidades de comunicación es comprender que cada interesado puede o no tener conocimientos técnicos. Por lo tanto, deberás tener esto en cuenta al narrar y presentar tus hallazgos analíticos.

Puedes practicar tus habilidades de narración de datos a través de blogs, ya que es una buena manera de explicar conceptos técnicos de forma más simple. La presentación de tus hallazgos se puede hacer a través de presentaciones de Powerpoint, visualizaciones de datos y más.

Practicar esto hará que tu vida sea más fácil, ya que los interesados tendrán menos preguntas debido a la forma en que se presentaron los hallazgos.

 

Dominio de Expertise

 

Trabajar con una empresa y lidiar con tareas diarias te ayudará a desarrollar tus habilidades y hacerte más competente. Sin embargo, necesitarás ir más allá cuando trabajas en un campo muy innovador.

Sea lo que sea en lo que estés interesado, te aconsejo encarecidamente que seas un experto en ese campo. Esto permite que tus habilidades y conocimientos sean transferibles y los puedas aplicar en tus tareas diarias.

 

Auto-Desarrollo

 

En un campo que está en constante evolución, estar al tanto de las cosas es muy, muy importante. Tu aprendizaje no terminará una vez que consigas tu primer trabajo de ciencia de datos. Constantemente estarás aprendiendo cosas nuevas y tendrás que dedicar tiempo de tu día laboral para aprender sobre estas cosas.

No estoy diciendo que tengas que volver a la educación a tiempo completo, pero deberás leer artículos, noticias y aprender cómo funcionan nuevas herramientas y software. Esto aumentará tu conjunto de habilidades y hará que tus tareas diarias sean más eficientes.

 

Gobernanza y Seguridad

 

Como científico de datos, trabajarás con información sensible. Hay pautas éticas que deberás seguir al recopilar datos, usarlos y compartirlos. Debes recordar que algunos datos son información privada, por lo tanto, lo que haces con ellos es muy importante.

Debes investigar sobre la ética, sesgos y seguridad en torno a los procesos y políticas de tu empresa.

 

Conclusión

 

Espero que esto haya sido una guía rápida y sencilla sobre las habilidades blandas que necesitas como científico de datos. Muchas de estas habilidades las desarrollarás naturalmente en un entorno de trabajo, pero siempre es bueno saber a qué te enfrentas.

¡Feliz aprendizaje! Nisha Arya es una científica de datos, escritora técnica independiente y administradora de comunidades en VoAGI. Le interesa especialmente proporcionar consejos o tutoriales de carrera en ciencia de datos y conocimientos teóricos en torno a la ciencia de datos. También desea explorar las diferentes formas en que la inteligencia artificial puede beneficiar la longevidad de la vida humana. Una aprendiz ávida que busca ampliar sus conocimientos tecnológicos y habilidades de escritura, mientras ayuda a guiar a otros.

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