Toda ola tecnológica tiene a crear nuevos perfiles dentro de las organizaciones, y Machine Learning no ha sido la excepción. Desde hace unos años, se habla del científico de datos o data scientist en las organizaciones empresariales, en las áreas de inteligencia competitiva, en la investigación de mercados, etc.
Pero ¿qué es un científico de datos?: aquel que hace aplicación del método científico para encontrar información, utilizando software en administración de datos. Aunque parece sencillo, en el día a día lo más importante y laborioso es justamente preparar las bases de datos. Para ello, requiere el uso de herramientas tales como Python, donde se da una confluencia entre estadística, econometría y la ingeniería.
Al presentar sus resultados o recomendaciones, el científico de datos debe comunicar la decisión propuesta, las razones detrás de ella, y el retorno que generará. La capacidad de desplegar información de forma gráfica, en forma sugerente y persuasiva, es fundamental.
¿Qué habilidades o skills se requieren?
- Análisis cuantitativo; prohibido generar datos cualitativos.
- Tiene que vivir con la incertidumbre del dato, lo que debe saber es que está trabajando con probabilidades para tomar la mejor decisión.
- Saber programación, compaginado con intuición de negocio, pues debe entender éste para poder hacer la minería de datos, y saber si es viable o tiene sentido lo que se pide.
- No solo debe saber procesar los datos sino buscar y extraerlos.
- Debe tener experiencia y habilidades interpersonales, pues la comunicación es fundamental al trasmitir los resultados obtenidos. Es primordial saber contar una “historia” con los datos, pues el conocimiento es un proceso que se construye socialmente, y el aprendizaje se basa en trabajo en equipo.
Sin embargo, la pregunta actual en muchos medios financieros es ¿cómo se complementa este nuevo perfil, con el ya existente de quants, o el perfil de los econometristas de siempre? ¿Hay realmente una gran diferencia entre los tres?, y sobre todo ¿cuál de dichos perfiles predominará en los mercados en el futuro?
Durante la Risk Management & Trading Conference 2019 (19-22 de junio), de Riskmathics FI, habrá una mesa panel de expertos, tanto de tecnología como de la industria financiera, discutiendo el tema.
Columna de Riskmathics por Gerardo Herrera Villanueva
