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23/05/2024

En el dinámico mundo de los negocios, los datos se han convertido en la moneda de cambio más valiosa. Sin embargo, la interpretación y aplicación de estos datos pueden ser un desafío, especialmente cuando los diferentes departamentos de una empresa tienen niveles variados de conocimiento tecnológico. Aquí es donde entra en juego el rol crucial del Data Translator, actuando como…

El Papel Vital del Data Translator

En el dinámico mundo de los negocios, los datos se han convertido en la moneda de cambio más valiosa. Sin embargo, la interpretación y aplicación de estos datos pueden ser un desafío, especialmente cuando los diferentes departamentos de una empresa tienen niveles variados de conocimiento tecnológico. Aquí es donde entra en juego el rol crucial del Data Translator, actuando como el puente que une los aspectos más técnicos con las necesidades y objetivos del negocio.

El Data Translator no solo posee habilidades técnicas, sino que también comprende a fondo las dinámicas empresariales. Esta combinación única le permite comunicarse de manera efectiva tanto con los equipos técnicos como con aquellos centrados en el negocio, facilitando así una mejor comprensión y colaboración entre ellos.

Este profesional multifacético despliega una serie de funciones clave dentro de la organización, donde su conocimiento técnico se entrelaza con su comprensión empresarial:

Coordinación Eficaz: Actúa como un líder que facilita la colaboración entre equipos, asegurándose de que sus contribuciones sean valoradas por ambas partes. Aquí, su profundo entendimiento de técnicas de planificación en ciencia de datos y fundamentos de planificación estratégica le permite guiar discusiones hacia soluciones concretas y efectivas.

Inmersión en la Cultura Empresarial: Antes de proponer soluciones, el Data Translator se sumerge en la cultura y operaciones de los diferentes departamentos, trabajando codo a codo con sus integrantes para comprender sus necesidades y desafíos específicos. Este proceso implica la aplicación de técnicas de análisis de procesos para identificar áreas de mejora y optimización.

Análisis Orientado a la Acción: Utiliza su experiencia para identificar acciones prioritarias basadas en análisis de datos objetivos, lo que puede incluir la optimización de procesos internos o externos. Aquí, su dominio de técnicas de aprendizaje automático le permite desarrollar modelos predictivos y de optimización para impulsar la toma de decisiones informadas.

Soporte Técnico: Ayuda a los equipos técnicos a comunicar de manera clara y comprensible la información relevante para los departamentos de negocio. Su capacidad para traducir conceptos técnicos complejos en términos empresariales claros y concisos es fundamental para garantizar una comunicación efectiva entre todos los involucrados.

Innovación Metodológica: Introduce nuevas metodologías y soluciones, aprovechando su conocimiento híbrido para mejorar las operaciones diarias de la empresa. Aquí, su habilidad para aplicar técnicas de storytelling y comunicación de impacto ayuda a promover la adopción de nuevas estrategias y prácticas dentro de la organización.

Formación Continua: Tanto su aprendizaje externo como interno contribuyen a su desarrollo profesional, permitiéndole actuar como mentor para nuevos Data Translators que se unan a la empresa. Esta dedicación a la formación continua incluye talleres de empleabilidad que fortalecen tanto sus habilidades técnicas como su comprensión del entorno empresarial en constante evolución.

Si estás interesado en desempeñar un papel esencial en el mundo de los datos, ¡inscríbete en nuestro Diploma Analytics Translator y adquiere las habilidades necesarias para convertirte en un Data Translator! Haz clic aquí

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23/05/2024

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Muchos me preguntan: ¿Cómo doy el salto de Data Analyst a Data Scientist?
¿Hay un curso? ¿Una maestría? ¿Una fórmula secreta?

La verdad es que hay muchas rutas, pero hay algo en común en todas las historias de quienes lo logran: curiosidad, disciplina y conexión con el negocio.

Aquí te dejo los 5 pasos más claros para construir ese camino, y dos historias reales de personas que lo recorrieron —cada uno a su manera:

1. Aprende Python (o R)

Como analista quizás manejas bien Excel, Power BI o SQL. Pero para crear modelos predictivos necesitas ir un paso más allá: programar.
Python es hoy el más popular. Tiene librerías como pandas, scikit-learn y matplotlib que te permiten analizar, modelar y visualizar datos de forma poderosa.
¿No sabes por dónde empezar? Aprende con proyectos pequeños que te emocionen.


2. Domina fundamentos de estadística y machine learning

No necesitas volverte experto en deep learning de la noche a la mañana. Pero sí entender bien cosas como regresión, árboles de decisión, clustering y cómo evaluar modelos (precisión, recall, AUC, etc.).
Esa base te da criterio y confianza.


3. Conecta con el negocio

Un buen Data Scientist no solo sabe modelar: entiende el “para qué”.
En cada reunión, pregunta:

“¿Qué problema estamos resolviendo?”
“¿Qué decisión se tomará con este modelo?”
Ese chip te transforma de técnico a estratega.


4. Aprende a comunicar tus hallazgos

Los datos hablan, sí. Pero tú debes traducirlos.
Hazlo simple. Usa ejemplos. Cuenta una historia.
Si un gerente no técnico entiende lo que hiciste y lo usa para decidir… misión cumplida.


5. Toma iniciativa

No esperes que te digan “haz un modelo”.
Observa procesos, encuentra puntos de mejora y propón soluciones.
El que propone, lidera.

🌟 Ahora, dos historias reales de transformación:

📘 Juan Carlos – De psicólogo a líder de ciencia de datos en educación

Graduado en Psicología, trabajaba con pacientes con trastornos mentales. Pero algo lo llamaba más: la estadística.
Hizo una maestría, empezó a analizar grandes bases de datos en salud, y luego en el Ministerio de Educación.
En Innova Schools fundó el área de Data desde cero y diseñó su primer modelo de churn… ¡sin que la empresa estuviera 100% preparada tecnológicamente!
Todo empezó con una pasión por entender el comportamiento con datos.


📗 Douglas – De economista curioso a Head de Analytics en una corporación regional

No sabía R ni Python, pero se metió a una datatón por curiosidad. Su equipo ganó. ¿La razón? Entendieron el problema mejor que nadie.
Ese evento le cambió la vida.
En Alicorp aprendió R bajo presión, lideró proyectos y armó su primer equipo.
Hoy, es Head of Data & Analytics, y su filosofía es clara:

“Los datos deben servir para tomar decisiones reales, en problemas reales.”
¿Todo comenzó? Cuando dijo: “yo quiero aprender eso”.

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Aquí te dejo los 5 pasos más claros para construir ese camino, y dos historias reales de personas que lo recorrieron —cada uno a su manera:

1. Aprende Python (o R)

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¿No sabes por dónde empezar? Aprende con proyectos pequeños que te emocionen.


2. Domina fundamentos de estadística y machine learning

No necesitas volverte experto en deep learning de la noche a la mañana. Pero sí entender bien cosas como regresión, árboles de decisión, clustering y cómo evaluar modelos (precisión, recall, AUC, etc.).
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3. Conecta con el negocio

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No esperes que te digan “haz un modelo”.
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