Incorporar a un científico de datos en su equipo puede ayudar a la empresa a dar sentido a las tendencias, anticipar el futuro y tomar mejores decisiones comerciales en general. Pero es un rol que abarca muchas cuestiones, desde el conocimiento técnico profundo y la capacitación hasta la comprensión de los problemas comerciales del mundo real, lo que significa que debe hacer su diligencia debida al realizar su trabajo.

Para conocer más al respecto recabamos estas recomendaciones del Consejo de Jóvenes Empresarios (YEC, por sus siglas en inglés) para averiguar qué preguntas generarán la información más sincera y útil en una posible contratación de científicos de datos.

¿Estás basado en datos o informado por los datos?

La principal diferencia entre estos es el estado de ánimo del analista cuando se trata de los datos. Un profesional informado de los datos es consciente de todos los riesgos detrás de la definición de indicadores, índices y las diferentes formas de interpretar la misma información. Los profesionales impulsados por datos no pueden ver todos los matices detrás de los gráficos y las hojas de Excel, comparte Nacho Gonzalez, de Mailtrack.io

¿Qué audiencia has obtenido al relacionarte con tus datos?

La extracción de datos es una cosa, pero la comunicación efectiva de datos a una audiencia no técnica, y hacer que esas ideas valiosas para ellos, es un conjunto de habilidades adicionales. Desea asegurarse de que su científico de datos no solo haya hablado con otros analistas, y que pueda pivotar de forma adecuada para que los datos sean interesantes para su audiencia, indica Zach Robbins, de Leadnomic.

¿Qué no pueden hacer los datos?

En lugar de dejar que el candidato promocione la omnisciencia de los datos, vea si pueden articular sus limitaciones. Esto le da al entrevistado la oportunidad de imaginarse a sí mismo en el contexto de una empresa más grande y proporciona un enfoque interesante desde el cual discutir su experiencia laboral, dice Jeff Fernandez, de Grovo Learning, Inc.

¿Puedes programar?

Los candidatos para data scientis también deberían ser grandes programadores. Deben tener claros los conceptos básicos de Java, R y SQL para que puedan ejecutar consultas y escribir algoritmos de forma independiente y no tengan que depender de un desarrollador de software para cada necesidad, comparte Pratham Mittal, de VenturePact.

¿Cómo explicarías el diseño experimental en relación con la aleatorización?

La aleatorización reduce el sesgo al equilibrar otros factores que no se han tenido en cuenta claramente en el diseño experimental. Un buen científico de datos debería ser capaz de explicar esto a un ingeniero de software.  Phil Chen, de Systems Watch.

¿Qué proceso usas para comprender un nuevo conjunto de datos?

Una excelente manera de aprender más acerca de las calificaciones de los candidatos a científicos de datos es pedirles que describan su proceso de comprensión de un conjunto de datos con el que no están familiarizados. Al hacer que elaboren su proceso, usted aprende muchas cosas a la vez y le abre la puerta a más preguntas específicas. Esta es una gran manera de comenzar una conversación sobre la experiencia única del individuo, sus métodos personales y herramientas de preferencia, cómo validan los supuestos iniciales y más. Doreen Bloch, Poshly Inc.

¿Cómo cree que sus anteriores jefes lo ven como empleado?

Los científicos de datos constantemente deberían hacerse preguntas sobre sí mismos y sobre sus procesos. Con esta pregunta, el solicitante debe analizar qué pares o empleadores anteriores han pensado en su trabajo, lo que a su vez los hace analizarse como un científico de datos. Luego los empujará a una solución para el futuro y buscará resultados que quizás no se hayan considerado antes. Esta pregunta evalúa cómo piensan y trabajan sus cerebros fuera del entorno de análisis de datos, y también les da una idea de su capacidad para cuestionar, analizar y resolver. Miles Jennings, Recruiter.com