Un día típico en la vida de un gerente de ciencia de datos

Figueroa: Ahora, como gerente, hago menos programación que antes. Anteriormente, un día típico comenzaba con reuniones matutinas con mi equipo. Lo primero que hacíamos por la mañana era mucho manejo de datos y programación, y necesitábamos entender qué debíamos hacer — por ejemplo, construir modelos.

La mitad del día, construíamos estos modelos, pensábamos cómo nuestro trabajo podría impactar el negocio de nuestro cliente y presentábamos esos resultados. Así que es parte investigación, parte ingeniería y, obviamente, parte comunicación.

Figueroa: En un rol de gerente, es diferente. Básicamente, eres el puente entre el negocio y los equipos técnicos. En Xtillion, lidero las reuniones de pie, gestiono la logística de lo que necesitamos hacer y me aseguro de que todo el equipo esté enfocado en nuestros objetivos porque generarán ciertos resultados. También ofrezco orientación y mentoría en términos de implementación. Se trata principalmente de asegurarse de que el análisis que estamos haciendo, los datos que enfrentamos, se realicen de manera eficiente y que al final del día obtengamos los resultados correctos.

Figueroa: A medida que avanza en su carrera de ciencia de datos, tendrá que desarrollar muchas habilidades blandas. La mayoría de las veces, los ingenieros se concentran en números, modelos y gráficos. Pero, al comunicarse con la dirección, la primera pregunta que suelen tener es, ¿Por qué es esto importante para mi negocio? Están menos preocupados por los detalles del modelo y más interesados en ¿Es preciso? ¿Cómo impactará mi negocio? ¿Reducirá costos?

También me tomé el tiempo para recibir mentoría en habilidades de comunicación — verbal, escrita, presentación — por mi cuenta para prepararme para este tipo de rol. Transmitir términos complejos de manera simple y clara es muy importante.

Depende de mí sentarme con el cliente y explicar, Sé que usted quiere construir esto, pero si queremos prepararlo para el éxito futuro, necesitamos abordar estos elementos fundamentales. Se trata de traducir toda esa experiencia técnica a términos sencillos para que el negocio pueda entender la necesidad de nuestro enfoque.

Figueroa: Es genial. Eso es una de las cosas que me encanta de Xtillion. A veces trabajo un poco demasiado, pero es porque realmente disfruto lo que hago. En general, me siento muy bien; tengo tiempo para mi familia, mis pasatiempos, e incluso paso tiempo con mi equipo después del trabajo. No estoy consumido por mi trabajo ni agotado.

Alrededor de ocho horas al día es una jornada laboral normal. Esto también depende de los momentos de presión o cuando se acercan las entregas. Si está cerca de una fecha límite, podría esperar trabajar nueve o diez horas, pero en circunstancias típicas, es solo una carga de trabajo de ocho horas.

Figueroa: Es muy interesante porque conozco diferentes perfiles dentro de Xtillion. Todos son científicos de datos, pero tomaron caminos diferentes.

Figueroa: En mi caso, tengo una licenciatura en ciencias de la computación y una maestría en ingeniería informática centrada en aprendizaje automático y aprendizaje profundo de la Universidad de Puerto Rico.

Así que ese es un caso tradicional: una licenciatura en ciencias de la computación o ingeniería de software, y luego pasar a una maestría en ciencia de datos, estadística o matemáticas.

Figueroa: Otro camino común que he visto en la empresa es el de ingenieros industriales que se adentran en la ciencia de datos. Les va muy bien porque los ingenieros industriales necesitan entender las organizaciones y optimizar procesos, lo cual es básicamente ciencia de datos en algún momento.

Principalmente depende de lo que usted espera que sea su trabajo. Si quiere convertirse en un científico de datos que esté integrado en el negocio, necesita un perfil que refleje eso. Si es un científico de datos que se enfoca en infraestructura y algoritmos, entonces necesita conocimientos fundamentales de ciencias de la computación.

Figueroa: Sé que las licenciaturas en ciencia de datos están comenzando a aparecer más, así que estoy muy interesado en ver cómo les va, especialmente dado el riguroso nivel de matemáticas y cursos involucrados.

Figueroa: No creo que haya un atajo para convertirse en científico de datos. Como todo ingeniero le dirá, hay muchas matemáticas involucradas en esta carrera — matemáticas avanzadas. Tiene que tomarse su tiempo para entenderlo. ¿Sabe cómo solíamos decir en la escuela, ¿Por qué estoy aprendiendo todo esto? ¿Realmente importa? Bueno, en la ciencia de datos, sí importa. Son matemáticas con las que trabaja todos los días.

Aunque no se habla mucho de ello, las habilidades de comunicación son invaluables para traducir todas sus habilidades matemáticas y técnicas para clientes y partes interesadas. Si puede comunicarse de manera clara y segura, eso le llevará lejos.