El rol del Data Scientist

Ante el avance tecnológico que estamos viviendo, los datos son uno de los activos más valiosos para cualquier organización.

La cantidad de datos que producimos en el mundo todos los días es realmente alucinante, en 2018 se crearon 2.5 quintillones de bytes de datos cada día y para el 2020 se estima que habrá 40 veces más bytes de datos mayor que el número de estrellas en el universo observable.

Considerando el crecimiento exponencial de los datos, las empresas tienen la necesidad de manejar los mismos de manera segura y accesible. Trabajar con grandes volúmenes de datos permite generar mejores predicciones, mejorar la experiencia de usuario, así como optimizar los procesos y productos de la compañía.

Para lograr estos objetivos, es fundamental que las empresas cuenten con un equipo de Data Science.

¿Qué es la ciencia de datos o Data Science?

Data Science es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento sobre los patrones que contienen los datos en sus diferentes formas.

Los datos pueden provenir de diversas fuentes, como redes sociales, noticias, imágenes, videos, datos de geolocalización, entre otros. Para poder analizarlos, es fundamental tener conocimientos en matemática, estadística, comunicación, análisis y entendimiento del negocio, así como también contar con habilidades en bases de datos y lenguajes de programación como Python y R. Las metodologías ágiles y la creatividad son componentes esenciales para tomar decisiones en base a datos.

Las funciones de un data scientist o científic@ de datos incluyen la extracción de datos desde múltiples orígenes, la limpieza de los mismos para eliminar distorsiones en la información y el procesamiento de estos, utilizando una gran variedad de métodos estadísticos.

Los resultados obtenidos de estos proyectos son parte de una base de conocimientos para la toma de decisiones, por lo cual es necesario que el Data Scientist pueda comunicar eficientemente a las áreas interesadas a través de la generación de visualizaciones interactivas que permiten comprender una gran cantidad de información muy rápidamente y puedan inspirar a generar nuevas preguntas y una mayor exploración.

¿Qué se necesita para ser un Data Scientist?

El rol del Data Scientist

Para trabajar en data science es necesario entender los cambios, tener adaptación en el aprendizaje y práctica de distintas temáticas. Sin embargo, haber estudiado determinada carrera no es un límite, sino un punto de partida.

Data Science en Ualá

La pasión por los datos, la curiosidad y el trabajo en equipo es lo que hoy nos une e identifica en Ualá, donde actualmente el equipo de Data Science está conformado por distintos perfiles profesionales, como sistemas, economía, actuario, administración y marketing, logrando que la combinación de estos perfiles permita tener una mayor visión y alcance del negocio.

Las nuevas ideas y soluciones innovadoras son parte de nuestro día a día. Nosotros coincidimos que lo mejor de nuestro trabajo en Ualá es poder innovar y descubrir patrones escondidos en grandes volúmenes de datos. Disfrutamos de impulsar nuevos proyectos, investigar sobre distintas temáticas, construir modelos predictivos, e interactuar con todas las áreas de la empresa (algo fundamental ya que podemos entender el negocio).

El rol de las mujeres en la ciencia de datos

Según un estudio de Boston Consulting Group (BCG) y BCG GAMMA, del total de mujeres que estudiaron carreras de Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas, el 25% trabajan en profesiones relacionadas a estos sectores y sólo entre el 15% y el 22% se especializa en ciencia de datos.

Aún no hay estadísticas certeras sobre el número de mujeres en Latinoamérica que trabajan en Data Science, pero desde Ualá podemos dar algunos datos alentadores. Actualmente, el 50% del equipo de Data Science somos mujeres.

Los equipos diversos alcanzan mejores resultados

Esta diversidad que tenemos desde nuestra área, nos ayuda a confirmar algunos conceptos que desde Ualá, a través de nuestro blog, ya venimos promoviendo como que los grupos diversos son mejores porque podemos resolver problemas en conjunto, desde diferentes perspectivas, crear mejores soluciones, construir cultura de trabajo más abierta, mejorar el ambiente laboral, la inclusión y alcanzar mejores resultados.

Además, el BCG también resalta que en Data Science, lograr una diversidad de enfoques y puntos de vista no solo es deseable, es fundamental, por lo que su construcción requiere un equipo que incluya una amplia gama de opiniones, experiencias y habilidades. Se necesita un equipo diverso de hombres y mujeres para garantizar que los modelos, que son susceptibles a sesgos, produzcan resultados precisos y equilibrados.

La oportunidad es ahora, si tenés ganas de aprender o curiosidad por los datos, desde el equipo de Data Science de Ualá te decimos: ¡Animate al desafío!

Romina Mendez, Karina Bartolome y Aidin Rodriguez 
Data Science & Research en Ualá.

Categorías: Equipo Ualá