De qué está hecho un buen data scientist
Encontré una nota en un cuadernito mini con tres puntos que describen, según mi mirada, a un buen data scientist. Cuando pienso en un data scientist, medio que pienso en un hacker de los buenos, alguien audaz y busquilla, que pide perdón antes de pedir permiso. Pero es necesario balancear esa locura con metodología. Ciencia. O un método científico al menos. Aquí van las tres cosas que creo que hacen a un buen data scientist.
Es guiado por primeros principios
Preguntarse cuáles son los basics sobre la respuesta que estoy intentando encontrar, hacen sentido? Usar la lógica para construir y validar supuestos, que habiliten a llegar a soluciones elegantes que son difíciles de refutar. Es como dar un paso tras otro en el bosque, como construirse un camino hacia la solución. Hay veces que sabemos poco, pero con sentido común y lo poco que sabemos, se pueden construir caminos que llegan muuuy lejos.
Altamente curioso
No quedar satisfecho con la primera respuesta. Es preguntarse “pero porqué?!” varias veces, una tras otra. Y es pasarlo bien en ese camino. Nunca un tedio, todo lo contrario. Con qué maravilla iré a parar cuando descifre este misterio. O algo así.
Claridad para conectar y comunicar el significado de su trabajo
Si se tiene claridad para explicar algo, lo que no siempre es fácil (es más, es bastante difícil), significa que un iceberg completo se esconde debajo. Ese iceberg es haberse, primero, explicado a sí mismo muchas veces la evidencia y cómo ésta construye la solución. Es un incansable camino de convencerse a uno mismo, preguntarse y responderse, cómo esto puede fallar. Cómo esto puede estar bien. Todo ese diálogo crítico (muchas veces interno, otras no), es conducente a significado y claridad. Luego comunicar en sí mismo es un skill también, pero no tiene impacto real si no está el pedazo de hielo gordo de soporte.