En la era de los datos masivos, las empresas se enfrentan a un desafío cada vez mayor para encontrar los recursos adecuados que satisfagan sus necesidades. En particular, la escasez de científicos de datos se ha convertido en un problema recurrente.

Según un informe de LinkedIn, los empleadores en Estados Unidos se enfrentan a una escasez de más de 150,000 personas con habilidades en ciencia de datos. Esta situación se agrava aún más cuando se considera que el rol de científico de datos ha sido incluido en la lista de los mejores trabajos de 2019 por Indeed, uno de los principales sitios de búsqueda de empleo.

De acuerdo con Indeed, las ofertas de trabajo para científicos de datos han aumentado en un 78 por ciento entre 2015 y 2018, y ahora ofrecen un salario base promedio de $131,389. A pesar de estas cifras, es posible que te hayas preguntado por qué los científicos de datos no responden a tus ofertas de empleo publicadas en Indeed.

La realidad es que encontrar un científico de datos con todas las habilidades y características deseadas puede ser un verdadero desafío. Estas son algunas de las cualidades que se buscan en un científico de datos:

• Tener un coeficiente emocional (EQ) excepcional, así como habilidades de programación y conocimientos estadísticos.
• Contar con un conocimiento profundo sobre cómo funciona un negocio, la industria en la que se encuentra, la competencia y todos los conjuntos de datos disponibles para analizar y encontrar correlaciones e incluso causas.
• Saber cómo recopilar diferentes conjuntos de datos, almacenarlos juntos y escribir programas de software para identificar nuevas ideas, con las cuales puedan presentarse con confianza en la oficina del CEO y presentar planes para que el negocio genere miles de millones de dólares con la información obtenida, que nadie más en la industria tiene.
• Tener un doctorado con varios años de experiencia en la industria, participar en conferencias profesionales y contar con habilidades documentadas en gestión de datos, gobierno de datos, MapReduce, R, Python, Splunk, Hadoop, Kafka, Spark, Hive, Yarn, MongoDB, CouchBase, RapidMiner y otras tecnologías que normalmente solo se ven en presentaciones de socios en eventos de análisis de datos.

En resumen, encontrar un científico de datos con todas estas características puede ser un verdadero desafío. Sin embargo, existen estrategias que las empresas pueden implementar para atraer y retener a estos profesionales altamente demandados. Desde ofrecer salarios competitivos hasta proporcionar oportunidades de desarrollo y crecimiento, las empresas deben estar dispuestas a invertir en la adquisición y retención de talento en ciencia de datos.

En última instancia, el desafío de encontrar científicos de datos es un reflejo de la creciente importancia de los datos en el mundo empresarial. A medida que las empresas reconocen el valor de los datos para la toma de decisiones estratégicas, la demanda de científicos de datos continuará aumentando. Por lo tanto, es fundamental que las empresas se adapten a esta nueva realidad y busquen activamente los recursos necesarios para aprovechar al máximo el potencial de los datos masivos.

Fuente del artículo: CIO