AutorManuel Delgado Tenorio

Por qué no debes ser “Data Scientist” generalista 

Estoy muy de acuerdo con la premisa principal de este artículo –> Por qué no debes ser un científico de datos generalista 

Ahora bien, me chirría que el autor se haya centrado únicamente en las funciones para crear esas descripciones de puestos, como si la especialización viniera (sólo) de las funciones desarrolladas.

Para mí, hay un factor igual (o más) importante que determina si hay encaje con el equipo/proyecto/empresa: la especialización de dominio.

Probablemente, en perfiles de corte más junior no sea tan relevante, ni en aquellos más pegados al dato, como el Data Engineer. Sin embargo, en cuanto subes el nivel de abstracción, el conocimiento del dominio resulta esencial para ponerle sentido al dato.

Así que, usando sus cinco categorías, las de “Data Analyst” y “Data Scientist” son las que tienen mayor dependencia del bagaje que tengas en esa área de conocimiento.

En Leads Origins, recibimos muchas candidaturas de personas de perfiles alejados de nuestro dominio (marketing y ventas) para trabajos que son, puramente, los de “Data Analyst” y “Data Scientist”.

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Consejos básicos para startups: pon una asesoría en tu vida

Con eso de que uno ya va empezando a tener algunas canas en esto del emprendimiento, me veo con cierta frecuencia acompañando a nuevos emprendedores en el tortuoso camino de la creación de su (primera) empresa.

No hablo de la creación de su producto o de su modelo de negocio: aun con todas las dudas e incertidumbres propias de esas líneas, suelen tener un mapa mental mucho más completo y definido que en lo referente a sus primeros pasitos legales, fiscales y administrativos.

Es habitual que esto sea mucho más acentuado en el caso de equipos emprendedores formados sólo por personas técnicas pero, cuidado, no nos engañemos, venir del lado de “negocio” no garantiza nada, en este sentido.

Sin ir más lejos, en un MBA te enseñan a ser el CEO de una multinacional global que cotiza en el NASDAQ, pero es raro que te cuenten nada sobre cómo constituir una SL, darte de alta como autónomo, cobrar tu primera factura o abrir una cuenta bancaria, y esas son las habilidades que necesitas cuando creas tu startup (luego ya, si creces y sobrevives, pondrás en práctica las otras).

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Adiós, Medium, me vuelvo a mi casa

TL;DR

Medium ofrece una plataforma de publicación muy limpia, cómoda y eficaz, con un resultado visual muy atractivo; sin embargo, para quienes escribimos en castellano no ofrece, actualmente, una capacidad de amplificación de la audiencia que lo distinga de cualquier otra plataforma de publicación sencilla.

En mi caso, por tanto, la pérdida de control sobre mis contenidos y presencia en la web que supone publicar en Medium no se compensa con las ventajas que ofrece.

Siempre he sido un firme defensor de eso que llamo “construir tu propia casa en Internet”, en referencia a lo conveniente que resulta mantener tu presencia en Internet en un lugar del que tengas el control absoluto, como tu propio blog bajo un nombre de dominio de tu propiedad.

Sin embargo, creer firmemente en ese concepto no me ha impedido, a lo largo de los años, probar cosas de lo más diversas. Mi intento más reciente ha sido publicar unos pocos artículos en Médium para verificar si su promesa de amplificación del alcance era real y me merecía la pena sacrificar control e independencia a cambio de mayor audiencia.

El resumen de lo que he aprendido: no, no merece la pena.

Al menos, no en mis circunstancias. Como siempre, “Your mileage may vary”.

Qué prueba he hecho en Medium

La prueba ha consistido en publicar los artículos que he escrito en los últimos meses allí, en Medium, en lugar de aquí, en mi blog, y observar si su rendimiento era sustancialmente distinto de lo que estaba consiguiendo recientemente.

No ha sido así, en absoluto. Ni las cifras absolutas de visitas e interacción ni el análisis de las fuentes de tráfico me han indicado que Medium estuviera sirviendo para amplificar el alcance de esos contenidos. Al menos, no de una manera apreciable.

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Ciencia de datos: o es ágil o no es nada

Hace ya unos cuantos años, me tocó vivir la irrupción a gran escala del agilismo en la industria del desarrollo de software en España. En poco tiempo, el agilismo pasó del desprecio y la sospecha al más puro mainstream. Tanto es así que, ahora mismo, ya hay un buen número de desarrolladores de software que no han conocido otra manera de llevar a cabo su trabajo.

Después de esa etapa, me acerqué profesionalmente al mundo de las startups. Aquí, conceptos como Lean Startup son imperantes. Aunque no están directamente relacionados, agilismo y Lean Startup comparten un mismo esquema mental, con conceptos subyacentes como:

  • no podemos saberlo/planificarlo/estimarlo todo de antemano
  • cuanto antes empecemos a generar productos reales, aunque parciales, antes podremos validar si son lo que el negocio necesita
  • si vamos a equivocarnos, mejor hacerlo lo antes posible, para poder corregir el rumbo mientras aún haya oportunidad

El agilismo no ha llegado a todos los ámbitos por igual

Con esas dos etapas a mis espaldas, uno corre el riesgo de pensar que ya todo el mundo tiene interiorizada esa forma de afrontar los proyectos… pero nada más lejos de la realidad.

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