17 - ¿Cómo desarrollar las habilidades esenciales de un científico de datos?

Noviembre 18, 2022 por Miguel Sotaquirá

Lección 17 del curso Introducción a la Ciencia de Datos.

Introducción

En la lección anterior hablamos de las habilidades blandas que debería tener cualquier Científico de Datos, como el aprender a aprender, las habilidades comunicativas, la creatividad y la capacidad de trabajar de forma colaborativa.

En esta lección les voy a compartir algunas estrategias que sugiero para lograr desarrollar esas habilidades en nuestro proceso de formación.

Estrategias para desarrollar las habilidades

Disciplina y constancia

Como cualquier cosa en la vida para lograr dominar una habilidad (aprender a tocar un instrumento, hablar otro idioma o ser Científico de Datos) se requiere mucha constancia y disciplina.

Constancia implica que nuestro cerebro debe estar expuesto a ese reto que queremos alcanzar de manera continua. Y disciplina implica que debemos definir una estrategia, un plan de trabajo en nuestro proceso formativo, y debemos seguirlo de forma inquebrantable.

Así que lo que sugiero es destinar a diario, al menos de lunes a viernes, un espacio de tiempo (puede ser 1 hora, pueden ser 4 horas, todo depende de nuestra disponibilidad) para nuestro proceso de formación. Y semanalmente debemos definir unas metas (entender un concepto, implementar una parte de un programa, etc.). Y debemos seguir esta rutina de forma inquebrantable, todos los días de la semana, todas las semanas.

A veces es mejor dedicar tan sólo 30 minutos o 1 hora diaria a nuestro aprendizaje que dejar pasar varios días sin hacerlo y esporádicamente dedicar una gran parte de tiempo.

El aprendizaje requiere que nuestro cerebro tenga tiempo de decantar pequeños trozos de información, y de que esté expuesto a esta estrategia por un tiempo prolongado para afianzar conocimientos y habilidades.

En últimas si logramos crear este hábito estaremos desarrollando, sin darnos cuenta, la habilidad de aprender a aprender.

Practicar, practicar y practicar. Enseñar, enseñar y enseñar

Edgar Dale fue un profesor de la Universidad estatal de Ohio entre 1929 y 1970. Como parte de sus investigaciones se interesó mucho en las formas como el ser humano aprender e ideó lo que se conoce como el cono del aprendizaje.

En esta herramienta gráfica intentó ilustrar los distintos métodos del aprendizaje y su efectividad, indicando que recordamos:

• El 10% de lo que leemos (como por ejemplo un blog, un artículo, un libro)
• El 20% de lo que escuchamos (como por ejemplo un podcast)
• El 30% de lo que nos muestran otros (como ver un video educativo, asistir a una clase, a un webinar)
• El 50% de lo que conversamos con otros
• El 70% de lo que ponemos en práctica
• El 90% de lo que aprendimos si lo enseñamos a otros

Y acá vale la pena enfocarnos en estos dos últimos aspectos: recordamos el 70% de lo que ponemos en práctica y el 90% de lo que aprendimos si lo enseñamos a otros.

Así que para dominar muchos conceptos y herramientas de la Ciencia de Datos primero debemos practicar y practicar mucho. Entender un concepto y de inmediato ponerlo en práctica, combinar varios conceptos y herramientas en proyectos aplicados.

Y además, cuando intentamos explicar a otros lo que hemos aprendido debemos hacer un esfuerzo aún más grande pues debemos estar seguros de que entendemos todos los aspectos de lo que estamos explicando. Esto nos ayuda a afianzar los conocimientos que hemos adquirido y nos ayuda a desarrollar nuestras habilidades comunicativas. Y tengamos en cuenta que no sólo lo podemos explicar dando por ejemplo una lección, podemos hacerlo a través de un blog, construyendo un portafolio, y compartiendo esto con otras personas, así no sea a través de una interacción presencial.

Y con todo lo anterior, la práctica y el enseñar, estaremos sin darnos cuenta desarrollando las habilidades de aprender a aprender, nuestra creatividad y nuestras habilidades comunicativas.

Salirnos de nuestra zona de confort

Muchas veces en nuestro proceso de formación resulta difícil desarrollar habilidades de trabajo en equipo, bien sea porque muchas veces el aprendizaje es autodidacta o porque en ocasiones interactuamos con otros colegas pero que tienen un perfil similar al nuestro.

Una forma de comenzar a fortalecer el trabajo colaborativo es aprender a ver los problemas desde perspectivas diferentes y no solo desde nuestro punto de vista como futuros Científicos de Datos.

Y para lograr lo anterior lo que sugiero es desarrollar proyectos con los cuales no nos sintamos cómodos. Por ejemplo, si no nos interesa el tema del marketing o temas de visión por computador, debemos precisamente intentar desarrollar proyectos en estas áreas, no sólo porque aprenderemos muchísimo más al adentrarnos en nuevas temáticas sino porque también comenzaremos a entender las particularidades de otras áreas y cómo la Ciencia de Datos puede aportar a esos campos. Esto permitirá precisamente ampliar nuestra visión como Científicos de Datos y nos permitirá entender cómo podemos aportar a la solución de necesidades en áreas que no son neceasriamente de nuestro interés o experticia.

Y esto último nos comenzará a dar las habilidades necesarias para posteriormente interactuar de forma adecuada con otros equipos y colegas con otros perfiles.

Conclusión

Muy bien espero que puedan tener en cuenta estas estrategias que les acabo de sugerir y que las puedan poner en práctica en su proceso de formación.

Y con esto culminamos este curso de Introducción a la Ciencia de Datos, donde hemos hablado tanto de lo que es la Ciencia de Datos y sus campos de aplicación, como de temas más técnicos como los datos y las diferentes técnicas de análisis y cerrando con el camino que sugiero seguir para quienes estén interesados en construir su carrera en esta área.

Así que los invito a ver el video de cierre, en donde haremos una síntesis de lo aprendido en este curso y hablaremos de los cursos que vienen en la Academia Online.

Ver todas las lecciones de este curso