Continuando con las entregas sobre el cuidado profesional del científico de datos cuando realiza sus labores (La ciencia de datos es más que solo saber herramientas tecnológicas), esta semana está relacionado con cómo con el conocimiento generar soluciones prácticas.
Parte 2 de 4: El conocimiento técnico debe generar soluciones prácticas
El primer cuidado de quien trabaja en ciencia de datos es desarrollar capacidad técnica aplicada. Conocer adecuadamente la herramienta para trabajar es el primero paso, pero no garantiza un resultado confiable. La competencia se demuestra cuando la persona puede recibir datos imperfectos, comprender su estructura, saber cómo trabajarlos para el caso particular, prepararlos correctamente y producir una respuesta que otra persona pueda revisar y utilizar.
El trayecto puede comenzar con una herramienta cercana. Excel permite practicar organización, fórmulas, tablas dinámicas, validaciones y gráficos. Power BI añade conexión, transformación, modelado y publicación de informes interactivos. R y Python facilitan análisis estadístico, automatización y procesos reproducibles. Ninguna herramienta es superior en todos los casos. La elección depende de la pregunta, la cantidad de datos, la frecuencia del trabajo, la necesidad de compartir resultados y los recursos disponibles.
En cualquier problema que se desea resolver, conviene dominar un proceso básico. Primero, comprender ¿qué debo resolver?, de donde provienen los datos requeridos: quién los registra, con qué propósito y en qué periodo. Segundo, revisar su calidad: valores vacíos, duplicados, errores de escritura, unidades diferentes o fechas incompletas. Tercero, transformar la información sin perder los datos originales. Cuarto, explorar patrones mediante resúmenes y visualizaciones. Quinto, aplicar los cálculos apropiados. Finalmente, validar los resultados, documentar los pasos realizados y presentar un informe para orientar las decisiones relevantes.
La validación merece especial atención. Un resultado puede parecer razonable y aun así contener un error. Por ello, quien trabaja en ciencia de datos debe comparar totales con la fuente, revisar casos extremos, comprobar filtros, verificar periodos y solicitar una segunda revisión cuando el impacto sea importante. También debe distinguir entre lo que los datos muestran y lo que no permiten concluir. Una asociación entre variables, por ejemplo, no prueba por sí sola que una cause a la otra, sobre uso de la estadística intermedia o avanzada debe saber cuando usar.
Para aprender, es mejor completar proyectos pequeños que acumular cursos sin práctica. Se puede comenzar con una pregunta sencilla: ¿qué productos venden más?, ¿en qué meses aumenta la demanda?, ¿cuánto tarda un proceso? Después, conviene conservar el archivo original, registrar las decisiones, explicar el método y presentar una conclusión breve. Un portafolio con trabajos claros demuestra mejor el conocimiento que una lista extensa de herramientas.
El propósito al realizar ciencia de datos no es aprender todos los programas al mismo tiempo, sino dominar progresivamente el proceso de análisis según las necesidades. Cuando una persona puede justificar sus decisiones, detectar errores y repetir el procedimiento, la herramienta deja de ser un fin y se convierte en un medio para resolver problemas.
En la siguiente parte veremos cómo adaptar ese trabajo a quien realmente utilizará los datos.