La capacidad de transmitir sus hallazgos y resultados de una manera comprensible y atractiva.
Cito dos respuestas donde les pregunto a Drew Conway y Joe Blitzstein sobre la comunicación en un rol de ciencia de datos. Joe Blitzstein llamó a esto “contar una historia” en Harvard Stat 110, y Drew Conway dijo que este era el componente que faltaba en su Diagrama de Venn de Ciencia de Datos.
¿Qué falta en el diagrama de Venn de ciencia de datos? (pregunta parafraseada)
- ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de automatizar el proceso de limpieza de un conjunto de datos?
- ¿Cuáles son las mejores universidades para maestros en ciencia de datos en Singapur?
- ¿Cuál es mejor, MSBI o Big Data?
- ¿Cuál es la mejor manera de probar los motores de recomendación en los datos históricos del usuario?
- ¿Cómo influye Big Data en la gestión del talento?
Lo que se ha vuelto más evidente para mí a medida que han pasado los años es que lo que falta es la capacidad de transmitir un hallazgo o información relevante una vez que se completa un análisis, a una audiencia no técnica. Una gran parte del arduo trabajo que hacen la mayoría de los científicos de datos no es necesariamente toda la discusión de datos, el modelado y la codificación. En cambio, una vez que tenga un resultado, se trata de descubrir cómo explicar ese resultado a personas que no son necesariamente técnicas o que están tomando decisiones comerciales o decisiones de ingeniería.
Realmente, se trata de transmitir un hallazgo. Puede usar palabras para hacer eso, puede usar la visualización para hacer eso, o puede desarrollar una presentación para hacerlo. Un equipo completo de ciencia de datos tendrá a alguien que sea muy competente en esto. Si su organización está tomando decisiones basadas en su análisis, debe asegurarse de que entiendan por qué.
– Drew Conway vía ¿Cómo podría mejorarse el Data Science Venn Diagram?
¿Por qué es importante la comunicación y la retroalimentación para un científico de datos?
Como científico de datos, necesitará colaborar con muchos tipos diferentes de personas con diferentes antecedentes. Tienes que ser capaz de ponerte en su lugar y explicar las cosas en términos de lo que les interesa y sus antecedentes.
En muchos casos, cuando no puede explicar algo claramente, es una señal de que no lo ha pensado completamente. Entonces, la enseñanza y el aprendizaje van de la mano. Es genial tratar de explicarle algo a alguien de manera interpretable. Lo hace mucho mejor para tu propia comprensión.
– Joe Blitzstein a través de The One Thing Data Los científicos deberían aprender de los educadores por William Chen sobre Storytelling with Statistics
