5 habilidades blandas en científicos de datos
La Ciencia de Datos es una profesión que, al igual que las otras, requiere de profesionales con conocimientos técnicos, pero también destrezas sociales. Descubre hoy cuáles son esas habilidades no técnicas en las que también deben trabajar los científicos de datos.

Con mucha formación puedes conseguir los conocimientos básicos matemáticos, informáticos, de análisis y demás... de hecho desde la escuela te van instruyendo en los mismos y generalmente empezamos por acá a formarnos. Sin embargo, la profesión también requiere personas con habilidades blandas, aquellas vinculadas a las relaciones sociales. Estas habilidades son necesarias para trabajar en equipo, comunicar los resultados y otras tantas tareas que también debe hacer el profesional.
Ya sea que estás empezando o llevas una carrera en esta profesión no olvides desarrollar y practicar estas habilidades que te ayudarán a destacarte de la competencia a medida que el mercado laboral crece.
1. Habilidades de comunicación
La comunicación es esencial, es base para nuestra interacción y relaciones con el entorno y demás. Sin embargo, es una de las mayores habilidades que se pierden en los campos técnicos. Para un científico de datos esta es una destreza crucial porque, al igual que en todos los campos, debe tener la capacidad de comunicar sus hallazgos a audiencias tanto técnicas como no técnicas; ejemplo: los ejecutivos del negocio.
Tener la habilidad de comunicarse de manera eficaz es mucho más que dar a los demás explicaciones de ideas complejas. Tener una buena comunicación es ser capaz de expresar pensamientos de ideas complejas mediante un lenguaje accesible y entendible para los demás.
Con esta habilidad el profesional puede lograr:
- Explicar que significa y qué repercusiones tiene para el negocio la información obtenida mediante el análisis de los datos.
- Comunicar y transmitir el proceso de investigación y las suposiciones que permitieron llegar a una conclusión.
Una buena comunicación ayuda a promover el conocimiento de los datos en todos los niveles de la organización, lo cual también aumenta la capacidad de los científicos de datos en generar impacto.
2. Compresión del negocio o agudeza empresarial
Lo que en definitiva queremos resaltar es que el científico de datos debe aprender a comprender los conceptos básicos del modelo comercial en el que está trabajando, es decir, que se involucre con el negocio y el sector para el cual trabaja. Comprender el negocio a profundidad va a permitir que el profesional pueda resolver problemas del presente, pero que también sepa utilizar los datos para respaldar el crecimiento y el éxito futuro.
3. Pensamiento crítico
Para ser un buen científico de datos hay que tener la habilidad de dar un contexto adecuado a las preguntas, al igual que comprender cómo los resultados se relacionan con el negocio y cómo con los datos se puede impulsar los próximos pasos del proceso. Esto se logra desarrollando un buen pensamiento crítico.
Tener esta habilidad también es esencial para analizar con objetividad los problemas y hacer la interpretación de los datos antes de formar e informar una opinión.
“El pensamiento crítico en el área de la ciencia de datos significa analizar los problemas desde todos los ángulos, considerar las fuentes de datos y mantener una curiosidad constante”. (Tableau.com)
4. Proactividad para la solución de problemas
Identificar oportunidades, explicar problemas y soluciones. Saber cómo abordar los problemas y asumir el rol de investigador con el fin de determinar los métodos más efectivos para obtener las respuestas correctas. Todo esto es lo que puede lograr un científico de datos que desarrolla su habilidad proactiva, porque no se puede ser un buen científico de datos sin la determinación o la capacidad de resolver problemas. Hay que tener el deseo de llegar a la raíz del problema.
5. Curiosidad intelectual
La curiosidad nos permite aprender e interesarnos por descubrir nuevas formas de hacer las cosas. Tener la habilidad de mantener la curiosidad permite al científico de datos:
- Impulsar la búsqueda de respuestas.
- Profundizar en los resultados y buscar ir más allá de lo superficial.
- Preguntar ´por qué´ con frecuencia.
- Buscar muchas respuestas en los resultados, porque una sola no es suficiente.
Esperamos que conocer estas habilidades te motive a aprender más sobre ellas, identificarlas en ti y trabajar por desarrollarlas o fortalecerlas.
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