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Continuamos con nuestra serie de entrevistas (anteriormente habíamos entrevistado a Diego Ojeda – Android Lead en Apiumhub, Serhii Zabolennyi – QA Automation engineer en Apiumhub, Javier Gomez – backend developer en Apiumhub, Cuong Le – Backend developer at Apiumhub & Oriol Saludes – Fullstack Developer at Apiumhub. Hoy entrevistamos a David Suárez – Data Scientist en Apiumhub y hablamos de las claves aprendidas en Ciencia de Datos.
Las 3 principales lecciones aprendidas en Ciencia de Datos
– Sin datos, no hay gloria
– Las matemáticas son tus amigas
– Buenos datos, buenos resultados
¿Cuáles son los 3 principales retos de la ciencia de datos?
– Mostrar el potencial del tratamiento de datos
– Romper la barrera entre el software y la ciencia de los datos para que trabajen mano a mano.
– Dirigir la IA en el camino para facilitar la vida de los demás.
¿Cuáles son sus tres principales consejos para un científico de datos?
– Analiza el estado de los datos antes de empezar a trabajar con ellos para evitar perder tiempo buscando el error en el algoritmo.
– Si algo va mal o algo te ha frenado, pide ayuda. Siempre es una buena idea contar con la opinión de tu compañero.
– Concéntrate en la escalabilidad, no se trata sólo de precisión.
¿Qué consejo darías a los científicos de datos noveles que esperan crecer profesionalmente en este campo?
Encuentra un equipo de trabajo que se ajuste a tu personalidad y en el que todos quieran aprender y enseñar a los demás. Esa es la mejor manera de mejorar y de disfrutar del tiempo que pasas trabajando en los proyectos.
¿Cuáles son las 3 principales responsabilidades de un científico de datos?
– Utilizar la IA para mejorar la vida de las personas.
– Abrir el mundo de la ciencia de los datos a todos los que estén interesados en aprender algo al respecto.
– Obtén el máximo resultado de los datos que dispones.
¿Cuáles son tus ideas y predicciones en materia de ciencia de datos?
Este área va a crecer muy rápido y tiene una gran cantidad de desarrollos e innovación de nuevos sistemas que podrían aplicarse de diferentes maneras, no sólo en las empresas y negocios, donde en pocos años será esencial, sino también en nuestra cultura y sociedad, donde lo veremos reflejado en cosas más pequeñas.
¿Cómo se afronta lo inesperado como científico de datos?
Hay que tener paciencia y aceptar que a veces el mejor resultado de los datos no es suficiente y hay que buscar otros para alcanzarlos.
¿Tienes algunos libros o autores favoritos?
Reinforcement Learning: An Introduction un libro de Andrew Barto y Richard S. Sutton
¿Qué importancia tiene para ti la cultura tecnológica?
Esencial. También estoy acostumbrado a aplicarlo en muchos aspectos de mi vida personal.
