Sigue siendo la profesión más sexy del mundo

En una semana cuando Personas la revista anunció su edición anual «El hombre más sexy del mundo», No puedo evitar recordar un HBR artículo que Tom Davenport y yo publicamos el año pasado y que se titulaba de forma similar. Lo llamábamos «Científico de datos: el trabajo más sexy del siglo XXI».

El titular tiene algunos se ríe, pero nadie debatió seriamente el punto una vez que entendieron cómo definíamos «sexy». Los científicos de datos son muy demandado mientras las empresas se enfrentan al desafío de hacer valiosos descubrimientos a partir del Big Data. A menudo son exóticos y provienen de una formación científica orientada a los datos más que de programas de MBA. Y suelen ser inconformistas, se mueven entre sus colegas de negocios y de TI y desafían las perspectivas de ambos.

Pero ya ha pasado un año. ¿Todavía, como grupo, se merecen el honor?

En primer lugar, que quede claro: la ciencia de datos sigue siendo sexy. Las empresas siguen teniendo un enorme interés por encontrar el tesoro en conjuntos de datos grandes y no estructurados, y un entendimiento generalizado de que no cualquiera puede hacerlo. Las cualidades que describimos en el artículo original siguen formando parte en gran medida de la profesión. Los grandes científicos de datos no solo son expertos en programación, sino que también tienen inteligencia creativa y un habilidad para contar historias, tanto verbal como visualmente.

Pero, como cuando cualquier profesión es declarada el próximo «trabajo popular», la composición del grupo cambia rápidamente. A medida que el campo crece y evoluciona, a la primera generación de jóvenes científicos de datos altamente cualificados y apasionados se unen otros que se subieron al tren como un simple cambio profesional, respondiendo a la demanda del mercado y con la esperanza de conseguir un empleo estable. Se está convirtiendo en una mezcla.

Por supuesto, es bueno ver la creciente disponibilidad de programas de ciencia de datos en el mundo académico. En 2011, casi no había programas de formación formales. Ahora, hay programas sólidos de ciencia de datos o análisis avanzado en el Instituto de Ciencias e Ingeniería de Datos de Columbia; la iSchool de la Universidad de California en Berkeley; la Universidad Carnegie Mellon; el Instituto de Tecnología de Illinois; el Imperial College de Londres; el estado de Carolina del Norte; la Universidad de Syracuse; y la Universidad de Tennessee.

Mientras tanto, empresas como IBM se asocian con las universidades para cerrar la brecha de habilidades en Big Data. Y hay pioneros de los primeros grupos de ciencia de datos en Yahoo! y LinkedIn, ahora repartidos por todo el mundo de la tecnología, se dedican a formar e inspirar a la próxima generación de científicos de datos. El Programa de becas Insight Data Science iniciado por Jake Klamka es un buen ejemplo. Insight es una beca de seis semanas de formación posdoctoral intensiva que cierra la brecha entre el mundo académico y una carrera en ciencia de datos y análisis de datos. Hace falta 20 doctorados, los forma y los coloca en las principales compañías. La competencia es feroz. Para cada clase ha habido más de 200 candidatos y el 100 por ciento de los becarios han sido colocados en organizaciones (la mayoría tras recibir varias ofertas).

Todos estos esfuerzos son emocionantes. Es fantástico que el mundo académico y las grandes empresas se unan para ofrecer cursos y formación a los científicos de datos en ciernes. (Mientras tanto, viendo la brecha desde el otro lado, también he intentado abordar la escasez dibujando descripciones específicas de lo que los directores de contratación deben buscar en las contrataciones a medida que crean sus equipos de ciencia de datos.)

Sin embargo, la pregunta es cómo preservar el entusiasmo del campo y seguir atrayendo a los mejores y más brillantes a sus fascinantes cuestiones, a la vez que incorporamos una formación más estructurada y estandarizada a la profesión.

Lo que realmente importa, en mi opinión, es que no perdamos de vista una verdad básica: que las cualidades más importantes de un gran científico de datos no son las capacidades que se puedan enseñar en el aula. Son rasgos que forman parte de la composición de una persona e incluso pueden ser innatos. Como es debido, a medida que las personas decidan entrar en el campo y las empresas elijan entre los candidatos, deberían ir más allá de los puntos de datos obvios.

Valdrá la pena recordar que no importa el escenario, la diferencia entre lo suficiente y lo sexy no es tanto la competencia como la curiosidad. Y lo que hace que alguien sea sexy no es la profesionalidad. Es pasión.