Grandes datos

La clave para contratar al próximo científico de datos

Comentario: simplemente no hay suficientes científicos de datos para caminar, lo que obliga a las empresas a ser creativas para encontrar talento en ciencia de datos.


Imagen: iStock/SergeyNivens

Durante años, se nos ha dicho que la ciencia de datos es el futuro. La Inteligencia Artificial (AI) y el Machine Learning (ML) nos permitirán automatizarlo todo. Sin embargo, según un informe de 2023, la mayoría (85 %) de los proyectos de ciencia de datos fracasan, aunque esta nefasta estadística puede no reflejar la realidad. Aún así, hay muchas razones por las que un proyecto de ciencia de datos podría no funcionar como se anuncia, pero una se destaca: el talento. O, mejor dicho, como destaca Gartner, falta.

Si estás pensando: «Está bien, voy a enviar a mis reclutadores a LinkedIn para encontrar talento», tengo una noticia para ti: no va a funcionar. Analizando los números, Vicki Boykis argumenta persuasivamente que simplemente no hay suficientes personas para cubrir todos los puestos de ciencia de datos en el mercado. Si espera tener una persona calificada (en lugar de profundizar en la «oferta excesiva de científicos de datos junior que buscan ingresar a la industria» [with] Una vez que obtienen el codiciado título de «Científico de datos, sus expectativas de lo que esperan encontrar no coinciden»), bueno, buena suerte.

Sin embargo, puede haber una manera de satisfacer estas necesidades de ciencia de datos.

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oculto a la vista

Hace años, la analista de Gartner Svetlana Sicular señaló: «Ya hay personas en las organizaciones que entienden sus datos mejor que el misterioso científico de datos… Es más fácil aprender Hadoop que aprender el negocio». ¿Su consejo? Capacite a los empleados existentes en herramientas y técnicas de ciencia de datos para ayudarlos a desbloquear datos.

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Recientemente, el analista de Gartner Nick Heudecker reiteró este tema básico, pero con un giro: «El mercado de talentos de la ciencia de datos es extremadamente competitivo. Busque adyacencias de roles para encontrar y desarrollar talentos». Esta búsqueda de talento es tanto dentro como fuera de su negocio, pero implica la extensión de la experiencia adecuada para los roles de ciencia de datos.

Como recordatorio, simplemente no hay suficientes candidatos calificados para caminar. Tal vez gane la lotería de científicos de datos y contrate todo el talento que necesita, pero probablemente no. Después de todo, como muestra Gartner en su informe, hay algunas cosas clave que un recluta potencial necesita para tener éxito en la ciencia de datos, y es fácil de hacer buscando cuatro características deseables (y, en realidad, necesarias) (Figura A).

Figura A

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Imagen: Gartner

Gartner recomienda que busquemos roles adjuntos para posibles candidatos a la ciencia de datos, pero ¿cuáles son esos roles? O, mejor dicho, ¿cuáles son las habilidades imprescindibles?

Hace años, Mitchell Sanders propuso varios atributos clave del científico de datos ideal: conocimiento del dominio (es decir, entienden los entresijos de cualquier industria en la que trabajen), matemáticas (cálculo multivariado y linealidad, álgebra) y experiencia estadística, así como programación. habilidades (especialmente aquellos con experiencia en R o Python). Cuando intente contratar a un científico de datos (que puede no tener un título actual), busque también a alguien que comprenda cómo modelar sistemas económicos o de crecimiento complejos, además de ser bueno en comunicación, intuición de productos y otras habilidades no técnicas.

¿Sería genial encontrar a alguien con un trío como Sanders? seguramente. Pero dada la competencia por el talento y los científicos de datos que carecen de más de un año o dos de experiencia, comience a buscar personas que profundicen en una o dos áreas clave y ayúdelos a expandir sus conjuntos de habilidades para refinar sus capacidades.

Divulgación: trabajo para AWS, pero las opiniones expresadas aquí son mías y no de mi empleador.

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