Un paper publicado por una investigadora de la universidad de Varsovia y otro de Stanford (ficha en Arxiv y enlace al PDF) estudia la correlación entre el estado de conservación de tu casa y tu riesgo, desde la perspectiva de una aseguradora de automóvil.
La principal conclusión del estudio es que, efectivamente, los datos relacionados con el estado de conservación de la vivienda mejoran la capacidad predictiva del modelo.
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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».
Gemma Muñoz, de «El arte de medir», tuvo el detalle de invitarme a su podcast.
Pasamos un buen rato charlando sobre la situación actual del aprovechamiento de los datos de marketing en las empresas; también, de las Customer Data Platforms y de cómo puede una empresa darle la vuelta a su situación actual y comenzar a recopilar, procesar y activar sus datos de marketing de forma satisfactoria.
No te lo pierdas:
El pasado jueves, participé en una mesa redonda en el I Foro Garrigues Digital, organizado por el conocido despacho de abogados.
Aunque se trataron muchos temas muy interesantes, el asunto que generó más comentarios fue, sin duda, todo lo relacionado con la explotación de los datos y la regulación al respecto. No podía ser de otro modo, en estas semanas de resaca tras la plena entrada en vigor del GDPR.
Y entre las cuestiones relacionadas con los datos, me llamó la atención cuánto se habló de un concepto que, hace sólo unos meses, era un tema marcadamente de nicho: la explicabilidad de la inteligencia artificial.