Data Science, la disciplina que enaltece la diversidad de perfiles en proyectos IT

La demanda de perfiles de científicos de datos o profesionales especializados en esta ciencia crece a pasos agigantados, colocando en una posición atractiva y seductora a este tipo de talentos. Nadie se quiere quedar afuera ante el prometedor futuro que se expone desde grandes empresas, hasta personas que se muestran interesadas en formarse en dicho sector y aspiran a crecer profesionalmente.

El perfil de científico de datos implica determinados conocimientos que son difíciles de encontrar en una sola persona, dificultando la tarea de cubrir tantos puestos con pocos profesionales en el mercado preparados para ello. Por otro lado, la realidad es que no existe una única doctrina para desempeñarse en la tarea sino un conjunto variado de carreras afines que le aporta un valor diferencial al momento de resolver su trabajo.

Es por esto que se detecta como otro punto clave para el desarrollo de proyectos IT, contar con diversidad de perfiles y formaciones académicas en los equipos de trabajo y de esta manera aportar un valor diferencial desde las distintas miradas al momento de realizar la tarea, ofreciendo una visión completa y analítica del proyecto a desarrollarse.

En este sentido, Daniel Menal, Head de Data y Analytics en NTT DATA Argentina, sostiene: “en los años que llevo dedicándome a formar equipos de Data, he identificado dos factores principales que considero debe tener un buen científico de datos. Uno es el conocimiento del negocio en el que quiere aplicar la ciencia de datos, y el otro es tener una formación académica relacionada a las ciencias exactas”.

Para concluir, resulta de vital importancia enfatizar que dando a conocer los principales aspectos y situaciones que impactan en una profesión tan particular se evitan confusiones y errores en la percepción de este tipo de perfiles, ya que si bien en la actualidad, encontramos una oferta considerable de cursos relacionados a la disciplina en cuestión, estamos en presencia de sólo una porción de lo que implica trabajar en el mundo del Data Science.

Fuente: NTT DATA

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