La Profesión del Futuro

Para un Data Scientist hay siempre oportunidades y sus negocios son siempre rentables

¿Sabías que el  Fórum Económico Mundial  señala los Data Scientists  como la “carrera del futuro” y la  Harvard Business Review  con la titulo de la “profesión más sexy del siglo XXI”?

“Un científico de datos es una persona muy curiosa,
que analiza los datos para detectar tendencias.
Es como una persona de la época del Renacimiento,
que realmente quiere aprender
cómo trazar el cambio en las organizaciones”.

“A data scientist is somebody who is inquisitive, who can stare at data and spot trends.
It’s almost like a Renaissance individual who really wants to learn and bring change to an organization”.
Anjul Bhambhri, Vice-President of Architecture, ADOBE

Para los  Data Scientists las oportunidades están en todas las industrias: telecomunicaciones, comercio, el turismo, la salud y los mercados financieros son sólo algunos ejemplos. Varios estudios¹ afirman que para el año de 2020, la cantidad de información que se genera en todo el mundo aumentará 50 veces y las empresas sienten cada vez más la necesidad de asegurar, en el día a día, el conocimiento sobre las nuevas tendencias del mercado y el comportamiento de sus clientes.

Fuente: Opinions Are Good. Data is Better. Timoelliott

Los instrumentos de gestión e las herramientas tecnológicas disponibles en la actualidad, permiten la manipulación de la información y el procesamiento de datos distribuidos en numerosas fuentes: los datos que se correlacionan entre sí, almacenamiento en la nube, visualización de la información a través de diversas plataformas, son avances con gran importancia. Sín embrago, el mercado tiene necesidad de tener profesionales que tienen la curiosidad agresiva, habilidades específicas y cualificaciones necesarias para que tendrán ventaja y así tirarán beneficio de eses mismos datos de forma eficiente y productiva.

Mediante el análisis de datos estadísticos, las organizaciones cuestionan a sí mismos:

• ¿La base de clientes es verdaderamente eficaz para comprender las necesidades de nuestros objetivos clave y clientes estratégicos?
• ¿Por qué razón ciertos clientes pasaran a comprar en nuestros competidores?
• ¿Los datos del feedback de atendimiento al cliente han sido suficientes para generar más negocio?
• ¿Cómo interpretar los datos específicos de los clientes que han sido leales a la organización?
• ¿Cómo interpretar los datos de las redes sociales de los clientes y relacionarlos con el negocio?

A modo de ejemplo, en el sector del turismo, un grupo de hoteles puede analizar todo el  feedback de sus clientes, pero le preguntará:

• ¿La información disponible es suficientemente representativo para entender todos los clientes en todas las Unidades del Grupo?
• ¿El historial de comportamiento de los clientes es un buen indicador del comportamiento futuro de estos y otros clientes potenciales?
• ¿Los datos obtenidos son suficientes para la toma de decisiones estratégicas del Grupo, por ejemplo, en diferentes lugares?
• ¿Es necesario enriquecer la información con datos meteorológicos o datos geográficos?
• ¿Es necesario entender las tendencias que vienen de la vienen de la información transmitida por los Medios de Comunicación, en lo que tiene respecto a determinadas zonas geográficas?

Una plataforma de e-commerce  de una marca garantiza el acceso a un sinfín de datos que le permite evaluar el comportamiento de sus clientes, sim embrago:

• ¿Las clasificaciones de productos y servicios son consistentes y suficientes para generar más negocio a la plataforma?
• ¿La información disponible puede predecir las preferencias individuales en función de las co-ocurrencias?
• ¿La información disponible permite convertir los datos obtenidos en un valor añadido para el cliente, ofreciéndoles otros productos y/o servicios verdaderamente relevantes para el negocio?

Fuente: Infografia Perspektiv Blog

Para responder a estas preguntas, un Científico de Datos no tiene ninguna duda de que sólo hay una premisa: entender completamente el perfil de cada cliente. Y para este entendimiento sea eficiente y eficaz, los datos – que pueden provenir de muchas y variadas fuentes de información – tiene que ser efectivamente, relacionados entre sí. A través de una multitud de datos, el Data Scientist encuentra patrones que permiten proporcionar información consolidada, y esta información será la base para toma de decisiones en los negocios, lo que permite a la organización para obtener una ventaja competitiva.

Fonte: Infografia Perspektiv Blog

En este momento, la búsqueda por el perfil profesional Data Scientist es ya mayor que la oferta. En determinadas industrias, la escasez de Científicos de Datos comenzó a ser un serio obstáculo para el desarrollo de las organizaciones, tales como los sectores de la Banca, Comercio y Telecomunicaciones. Al mismo tiempo, se comienza también sintiendo ya, poco a poco, la misma preocupación en la industria de Hoteles y Turismo y en el sector del Transporte y del Distribución. Cuando una organización tiene datos disponibles, es esencial para asegurar que también cuenta con profesionales que pueden procesar, analizar, comprender, correlacionar y eliminar las reflexiones que causan impactos reales para el negocio.

En este sentido, la WINNING Scientific Management diseño el primer Curso de Data Science, en Portugal con el fin de entrenar y capacitar a los profesionales de los “big data” con las habilidades apropiadas para un Data Scientist.

A lo largo del curso son desarrolladas las skills esenciales que permiten hacer “descubrimientos” que traen valor añadido a las organizaciones empresariales. El curso aplica los métodos de Administración Científica, a través de la práctica de la Problem Solving, Business Research Methods, Pruebas de Hipótesis, Análisis Causal, Modelos Predictivos, Análisis Factorial, Algoritmos y Estructuras de Datos, Big Data, Machine Learning, Data Mining y Inteligencia Artificial.

En el curso de formación son aplicadas técnicas específicas que introducen prácticas de alto rendimiento en el día a día de los gestores, aprovechando sus carreras profesionales a un nivel de excelencia y talento y que permite multiplicar el valor que los administradores dan a sus organizaciones. Después del éxito de la primera edición, el segundo Curso de Formación y Certificación en Data Science se llevará a cabo en Lisboa, después de las horas de trabajo (18h30-22h30) entre enero de 2017 y abril de un total de 156 horas de semestre.

Por: Vânia Guerreiro
Manager da WINNING Scientific Management