El perfil del científico de datos, de acuerdo con LinkedIn

Ferris Jumah, científico de datos de LinkedIn, publicó en la red un artículo sobre la dificultad de describir las características de su profesión, a pesar de que ya existen diversos materiales que ofrecen descripciones y guías sobre esta carrera. Jumah hizo algo diferente: analizó datos extraídos de la propia plataforma LinkedIn, a partir del perfil de personas que se autodenominaban “científicos de datos”. Así, logró realizar un enfoque más asertivo para la definición de este profesional.

Aunque esta lista nos muestra cuáles son las habilidades más comunes en los perfiles profesionales, resulta difícil relacionarlas observando solo un ranking. Para facilitar la comprensión, Ferris Jumah fue más allá y creó el siguiente gráfico:

(haga clic aquí para ver la imagen en mejor resolución)

Cada nodo representa una habilidad. Con el objetivo de facilitar la visualización y la comprensión de esta información, se agruparon por similitud y se representaron por colores. Luego, se dimensionaron en relación con cuántas veces aparecían conectadas y su influencia en otras habilidades de la red.

Se pueden extraer varias conclusiones de este estudio. Estas son algunas de ellas:

1) Abordan los datos con una mentalidad matemática

Vemos que machine learning, data mining, data analysis y statistics tienen una clasificación alta. Esto indica que ser capaz de entender y representar datos matemáticamente, con intuición estadística, es una habilidad fundamental para los científicos de datos.

2) Uso de un lenguaje común para el acceso, exploración y modelado de datos

Python, R y Matlab son los tres lenguajes más populares para la visualización y el desarrollo de modelos, y SQL es el más común para el acceso a datos. Cuando se trata de datos, extraer, explorar y probar hipótesis es una gran parte del trabajo. No sorprende que estas habilidades se destaquen.

3) Fuertes desarrolladores

También vemos computer science y software engineering como cualificaciones, junto con Java, C++, Algoritmos y Hadoop, todas con un espacio notable en la visualización de la red. Estas son las habilidades que se utilizan principalmente para aprovechar los datos en el desarrollo de sistemas.

Probablemente no exista un profesional experto en todas estas habilidades, sino en una o dos de ellas. Esta es, por lo tanto, una visión holística de las características representadas dentro de un equipo típico de científicos de datos.

Y usted, ¿ha llegado a alguna otra conclusión a partir del estudio de Ferris Jumah? ¡Compártala con nosotros!