Soy un científico de datos promedio. Y me ha ido bien durante 10 años

• Sé que existen científicos de datos realmente brillantes, con PhD, trabajando en FAANG y dominando la tecnología más reciente. Pero yo no soy de ese tipo
• He trabajado en empresas pequeñas y medianas que usan tecnología antigua, en empresas donde yo llevaba solo el rol de Analyst/Scientist, y en compañías de las que probablemente la mayoría nunca ha oído hablar
  • No hago nada especial, no me considero inteligente ni excepcional, y probablemente no pasaría una entrevista actual de FAANG
• Aun así, he tenido experiencias geniales como Data Scientist y he generado impacto real en las empresas donde he trabajado
  • Incluso ahora, cuando entrevisto, no me cuesta demasiado conseguir ofertas, aunque en este momento se ha vuelto mucho más difícil
  • Siempre he tenido curiosidad y empuje para aprender cosas nuevas, y descubrí que tengo talento para traducir información compleja de una forma que cualquiera pueda entender
• Intento mantener una actitud amable y empática, y mostrarle a cualquiera que los datos pueden ser interesantes y divertidos
  • Rechazo la actitud de rebajar a los demás para parecer más inteligente, así que me encanta explicar conceptos complejos para que cualquiera los entienda
• Me gusta mostrar insights en los datos y hacia dónde conviene avanzar
  • Aunque muchos modelos no terminen traduciéndose en resultados, disfruto construir modelos por sí mismo
  • Algunas de las decisiones e impactos más grandes de una empresa han salido de gráficas de barras y KPI básicos
• Planeo seguir haciendo este trabajo
  • Aunque me perciba como alguien promedio o incluso por debajo de eso, hago lo que me gusta y me enfoco en lo que hago bien
  • En especial, la IA está provocando cambios drásticos en el campo, y ahora mismo también me estoy adaptando a esa transformación
• Quería compartir la experiencia positiva de una persona dolorosamente promedio
  • Sobre todo para quienes están empezando o intentando cambiarse al área, quería mostrar que no hace falta ser la persona más inteligente del cuarto
  • Hace falta profundizar en bases sólidas y tener la voluntad de generar cambios o aportar valor en la empresa

[GN⁺]

Opiniones de Reddit

• Es muy realista eso de que crear modelos es divertido, y que aunque muchos modelos en la práctica no se usen, las grandes decisiones de la empresa muchas veces salen de gráficos de barras y KPI básicos
  • En mi experiencia, ese gráfico de barras muchas veces era un reporte de las características más importantes de un modelo xgboost entrenado
    Dejé de ser científico de datos hace unos 7 años, así que se siente como una cápsula del tiempo algo vieja, pero recuerdo que a los clientes les gustaban bastante esos resultados
  • Soy ingeniero de software, pero me gusta hacer y entrenar modelos como hobby
  • Esa parte me pegó. Yo no me identifico con eso; prefiero que todo lo que construyo se use sí o sí
    Aun así, la capacidad de traducir cosas complejas a palabras que la gente entienda nunca debe tomarse a la ligera. Hay demasiada gente que no domina esa base, así que si lo haces bien, difícilmente puedes estar por debajo del promedio
• Como otro científico de datos común y corriente, también me siento agradecido. Ya cansa ver que aquí solo se hable de FAANG
  • Últimamente parece pura autopromoción de Only FAANGS
  • Más que ser promedio o de élite, lo importante fue el momento en que te convertiste en científico de datos
  • Además, muchos científicos de datos en FAANG trabajan con modelos de “AI”, y ese tipo de trabajo me volvería loco. El mundo no necesita otra versión más de ChatGPT
• Esto se parece mucho más a una trayectoria profesional realista en ciencia de datos. En el 99% de los casos, el impacto en el negocio y la comunicación importan más que los modelos vistosos
  • Trabajo en un equipo de ciencia de datos y analítica en consultoría, y hemos cobrado millones de dólares solo por escribir consultas SQL y entregar los resultados al cliente
    Claro, eso no significa que lo que se cobró sea igual a mi sueldo
  • La gente que no viene del mundo de datos a veces intenta aplicar exactamente lo contrario de la navaja de Occam. Más “matemáticas” no siempre significan más insights; a veces solo significan más supuestos
• La verdad, suena como un buen científico de datos. He visto suficiente gente con credenciales y nombres famosos en el CV, que hablan en grande, pero en la práctica casi no producen nada, así que ya no le doy tanto peso a esas cosas
• Tal vez no sea un científico de datos promedio, sino un científico de datos mediano
• Es una perspectiva refrescante
• Yo también soy un científico de datos parecido de promedio, y a veces me daba ansiedad leer los posts de aquí
• Yo también estoy más cerca de esto. La empresa es grande, pero el enfoque está en ayudar a la toma de decisiones del equipo de finanzas en vez de empujar la metodología más llamativa, compleja y de moda
  Cuando ves contenido sobre entrevistas de ciencia de datos, parece que tuvieras que convertirte en una enciclopedia viviente de estadística, ciencias de la computación e inteligencia artificial, pero en la práctica muchas veces las personas más exitosas son las que tienen un impacto positivo en el trabajo de otros y con las que da gusto trabajar en equipo
• Siempre les digo esto a quienes no logran encontrar trabajo como científicos de datos. Yo vengo de supply chain, y empecé a aprender programación por mi cuenta porque sentía que había demasiado trabajo manual en lo que hacía la gente
  Luego hice una maestría en ciencia de datos y me moví a un rol de gestión de proyectos de supply chain, donde terminé haciendo automatización, dashboards, construcción de pipelines de datos, modelado predictivo y análisis ad hoc. Después de terminar el posgrado, la empresa de hecho me promovió con el título y el sueldo de científico de datos
  No hago trabajo súper avanzado como algunos científicos de datos, pero si resuelves problemas de la empresa con capacidades de ciencia de datos y habilidades técnicas, puedes encontrar una trayectoria profesional menos común pero satisfactoria
  • Me da curiosidad cuánto ganas ahora. Si es suficiente para seguir así, o si sientes que necesitas hacer más para obtener una compensación más alta
• De verdad me encantan este tipo de historias. Los veteranos de la práctica que estamos por la mitad también tenemos que levantar la voz