sfot skSupongamos, por ejemplo, que eres el mejor científico de datos que ha visto el mercado laboral. Eres técnicamente hábil, estás bien educado y aportas una plétora de ideas y opiniones creativas. Pero, por alguna razón, las puertas profesionales siguen cerrándose en tu cara. Los empleadores deciden que no quieren invertir en tus elevadas habilidades de ciencia de datos; los equipos intentan expulsarte de sus filas.

¿Por qué son tan hostiles, si tu cartera de habilidades duras está tan bien repleta? El problema puede residir en tus habilidades no técnicas, o más bien en la falta de ellas. Aquí están las tres habilidades «más blandas» que deberías priorizar cuando te prepares para una carrera en la ciencia de los datos.

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1. Trabajo en equipo

Si hojeas las ofertas de empleo en sitios como Indeed o Monster, verás una frase que se repite como un reloj: debe trabajar bien en equipo.

Al contrario de lo que la cultura pop podría decirte, la mayoría de los grupos científicos -incluidos los de la ciencia de los datos- no dependen de un único y brillante pensador para hacer avanzar el trabajo. La cohesión y el poder de colaboración de un equipo suelen ser más importantes que la inteligencia o la creatividad de cualquier miembro. Si no juegas bien con los demás o crees que no necesitas la ayuda de tus compañeros, no contribuirás al éxito. En todo caso, tu actitud tóxica puede llevar al equipo al estrés, a un menor nivel de logros y al fracaso.

En 2015, investigadores de Harvard descubrieron que incluso niveles «modestos» de comportamiento tóxico de los empleados podrían aumentar la rotación, disminuir la moral de los empleados y el rendimiento del equipo. El ochenta por ciento de los empleados encuestados informó que perdía tiempo preocupándose por la incivilidad de los compañeros de trabajo. El 78% dijo que su compromiso con su empleador había disminuido debido a la toxicidad, y el 66% dijo que su rendimiento había disminuido.

Esta es la verdad: es mucho más productivo y gratificante trabajar en equipo que en solitario. Trabaja en tus habilidades de colaboración, y tanto tú como tu equipo os beneficiaréis de los resultados.

2. Comunicación

Los científicos de datos capaces deben saber cómo transmitir las conclusiones que obtienen de los datos. Si no tienes las habilidades necesarias para traducir la jerga técnica a un inglés sencillo, no importará lo valiosos que sean tus hallazgos: tu audiencia no los entenderá.

La comunicación es una de las habilidades más críticas que un científico de datos puede desarrollar, y a menudo una, como resulta, con la que los profesionales luchan más. Una encuesta de 2017 que buscaba identificar las barreras a las que los científicos de datos se enfrentaban con más frecuencia en el trabajo descubrió que la mayoría de los obstáculos no eran técnicos. Algunos de los siete principales obstáculos incluían categorías como «explicar la ciencia de los datos a los demás», «falta de apoyo administrativo/financiero» y «resultados no utilizados por los responsables de la toma de decisiones.» Todos ellos apuntan a un problema de comunicación, no de conocimientos técnicos.

Si no sabes transmitir, fracasas, así que aprende a traducir. Practica la simplificación de ideas complejas en explicaciones digeribles; trabaja para convencer a tu audiencia de un punto, en lugar de dar un informe seco.

3. Conocimiento de los negocios

Seguro que puedes ponerte a explicar oscuras teorías matemáticas a la carta, pero ¿puedes explicar cómo se podría utilizar esa teoría para impulsar el negocio? Es cierto que los científicos de datos deben conocer a fondo su disciplina y tener una base firme de conocimientos técnicos. Pero al final del día, si estás utilizando esas habilidades para promover un objetivo corporativo, necesitas tener también un cierto grado de visión empresarial.

Tomar algunas clases de negocios no sólo le ayudará a salvar la brecha entre sus compañeros científicos de datos y los líderes con mentalidad empresarial. También podría ayudarte a aplicar mejor las habilidades técnicas que tienes para desarrollar ideas estratégicas útiles para tu empleador.

Conclusiones finales

Trabajar en la ciencia de los datos es una tarea profesional y personalmente gratificante, pero tienes que dedicar tiempo a desarrollar tu conjunto de habilidades antes de poder esperar avanzar. Así pues, ¡ponte a trabajar! Empieza a construir la base educativa que necesitas para una carrera sólida y duradera en la ciencia de los datos.

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