DJ Patil, el primer científico de datos jefe de la Casa Blanca bajo el ex presidente Barack Obama.abin Botsford / The Washington Post a través de Getty Images Si últimamente ha prestado la más mínima atención al mercado laboral, es posible que haya notado una tendencia conmovedora en la contratación en estos días: todos los reclutadores, tanto de las grandes corporaciones como de las pequeñas empresas emergentes, buscan ocupar un puesto llamado científico de datos. Si miras más de cerca, es probable que algunos de tus amigos sin ningún tipo de formación científica ya se hayan puesto al día con los rumores y se hayan rebautizado como científicos de datos en LinkedIn.
El término científico de datos, prácticamente desconocido hace solo unos años, ahora arroja más de 25,000 resultados en la página de trabajos de LinkedIn, es decir, 2,000 más que los resultados de búsqueda del analista financiero de moda universal (al menos para nosotros los neoyorquinos).
¿Por qué la repentina oleada de interés? ¿Y qué significa eso, como en, qué hacen los científicos de datos? Llevé estas preguntas a la persona que pensé que estaba más calificada para responderlas: el tipo que acuñó el término científico de datos.
DJ Patil, un ex ejecutivo de LinkedIn (de 2008 a 2011), quien más tarde se desempeñó como científico principal de datos de la Casa Blanca bajo el presidente Barack Obama, es conocido como el primer científico de datos en los EE. UU. Obama, pero la elección de las palabras utilizadas para describir este rol se decidió durante sus días en LinkedIn.
Estaba en LinkedIn construyendo el equipo de datos, y Jeff Hammerbacher [cofundador de Cloudera] trabajaba activamente en el equipo de datos de Facebook, y colaboramos y comparábamos notas a veces. Una de las cosas que nos dimos cuenta fue que no sabíamos cómo llamarnos, dijo Patil en una entrevista con Braganca el mes pasado.
¿Te llamas analista? Se siente demasiado Wall Street. ¿Un científico investigador o un estadístico? Se siente demasiado académico, recordó. Pero debido a que estaba trabajando en LinkedIn, simplemente probé todos los títulos de trabajo que se nos ocurrieron para ver cuál atraería más el interés de los solicitantes de empleo. Resulta que todo el mundo quería ser científico de datos, así que pensamos, está bien, así es como nos llamaremos a nosotros mismos.
El título suena lo suficientemente sofisticado y vago como para trascender las industrias y ser tomado en serio, incluso por personas que no tienen idea de qué es.
Creo que la razón fundamental por la que ha despegado es porque la gente no está realmente segura de lo que significa. Y ese es el poder, dijo Patil. Cuando te etiquetas a ti mismo como algo, la gente también etiqueta lo que se supone que no debes ser. Entonces, cuando estás en una sala y dices que eres un analista de datos, van a pensar que no debes estar en estos niveles de reuniones. Pero cuando dices que eres el científico de datos, dirán, gracias a Dios, tenemos a la gente inteligente aquí.
El viaje de la demanda de científicos de datos se debe en parte a la abundancia sin precedentes de datos que hemos acumulado en la era de Internet, que ha impulsado un auge de trabajos relacionados con big data en varias industrias. El título de trabajo que suena sexy ha hecho que sea fácil para los reclutadores publicar anuncios de trabajo y conveniente para que los solicitantes de empleo se promocionen. Pero su ambigüedad inherente también ha provocado críticas de aquellos que están confundidos acerca de lo que realmente significa.
Clint Chegin, gerente de producto en el sitio de carreras Indeed, expresó su frustración en un Publicación mediana titulado, No existe tal cosa como un científico de datos.
La gran mayoría de las descripciones de puestos de ciencia de datos no transmiten los requisitos reales del puesto que anuncian. escribió Jeremie Harris, fundador de la plataforma de orientación profesional SharpestMinds.
En general, me opongo a tratar de definirlo de manera demasiado rigurosa, dijo Patil. Lo importante es cómo usas los datos para interactuar con el mundo, estudiarlo y tratar de encontrar cosas nuevas.
Algunas de esas cosas son productos nuevos, como un automóvil autónomo o su aplicación meteorológica . Otros son análisis de datos que se utilizan para ayudar a las personas a realizar evaluaciones de todo, desde préstamos hasta decisiones de atención médica, continuó. Hay todo tipo de científicos de datos.Quizás el título sobreviva y quizás se convierta en otra cosa. Pero creo que lo más poderoso aquí es que estamos usando datos de formas novedosas para construir cosas.
