Grandes datos

La ciencia de datos no es particularmente atractiva, pero es más importante que nunca

Los científicos de datos pueden crear resultados impresionantes para sus organizaciones, pero el trabajo de lograrlo es cualquier cosa menos sexy.

Ciencia de datos para análisis de negocios. Infografía en pantalla de interfaz virtual futurista.
Imagen: Song_about_summer/Adobe Stock

Hace una década, Harvard Business Review nombró a los científicos de datos «Los trabajos más sexys del siglo XXI. «Este mes dicen que es»Sigue siendo el trabajo más sexy«Este siglo. Supongo que depende de la percepción que uno tenga de lo sexy.

Por supuesto, debido a la escasez de oferta, es difícil encontrar talento en ciencia de datos. Hay estrategias para mejorar esto, como encontrar funciones de trabajo adyacentes para mejorar sus habilidades. Pero si bien esto puede resolver el problema general de suministro, no resolverá el problema actual de la rotación de clientes. ¿Por qué los científicos de datos renuncian a trabajos bien remunerados? Déjame hacer los cálculos.

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La ciencia de datos es un trabajo pesado

«Si bien muchas personas piensan que la ciencia de datos es el uso de algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos y tener un impacto comercial, la limpieza de datos también es una parte importante de ser un científico de datos». escribió Vicky Yu.

La limpieza de datos no solo es una parte importante de la ciencia de datos, sino que en realidad es donde los científicos de datos pasan el 80 % de su tiempo. Siempre ha sido así.como Mike Driscoll describir En 2009, tal «disputa de datos» fue un «proceso doloroso de limpieza, análisis y revisión de datos». ¡Súper sexy!

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Ahora agregue este trabajo pesado, y es muy posible que las empresas estén tan emocionadas de saltar a la ciencia de datos como lo están, pero muchas carecen de «Una infraestructura adecuada para empezar a extraer valor de la IAcomo dice Jonny Brooks:

Los científicos de datos pueden escribir algoritmos inteligentes de aprendizaje automático para generar conocimientos, pero no pueden porque su primer trabajo es organizar la infraestructura de datos y/o crear informes analíticos. Por el contrario, la empresa solo quería un gráfico que pudiera presentar en su reunión diaria de directorio. Luego, las empresas se frustran porque no ven que el valor se genere lo suficientemente rápido, lo que lleva a que los científicos de datos no estén satisfechos con su función.

Como he escrito antes: «Los científicos de datos se unen a una empresa para cambiar el mundo con datos, pero renuncian cuando se dan cuenta de que solo están sacando basura de datos». o, en otras palabras, lo mismo ocurre con la basura… la basura. No sería tan malo si los empleadores de científicos de datos prestaran atención a su trabajo.

Descuidar problemas de trabajo.

Como señalan los autores de Harvard Business Review: «Muchas organizaciones no tienen una cultura basada en datos y no aprovechan los conocimientos proporcionados por los científicos de datos».

Al menos están bien pagados, ¿no? Bueno… «Ser contratado y bien pagado no significa que un científico de datos pueda marcar la diferencia para su empleador», dicen los autores de Harvard Business Review. «Como resultado, muchos se sienten frustrados, lo que lleva a una alta rotación».

A pesar de que el aprendizaje automático y otros componentes de la ciencia de datos se vuelven más complejos, los ejecutivos aún se alejan de los datos en favor de la intuición.Hace muchos años, los ejecutivos corporativos Insiste en que están basados ​​en datos, pero vuelven a analizar los datos si no es intuitivo. Hay innumerables estudios de este tipo. Nos gustan los datos cuando confirman nuestras ideas preconcebidas, pero no tanto cuando no lo hacen.

Nada de esto es una indicación de que la ciencia de datos está fallando. A pesar de estos problemas, la demanda de ciencia de datos y científicos de datos sigue siendo fuerte. Pero puede ser demasiado pronto para decir que el científico de datos es un trabajo «sexy». Cada vez más importante, sí. ¿Pero sexy? Supongo que está en el ojo del espectador.

Divulgación: trabajo para MongoDB, pero las opiniones expresadas aquí son mías.

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