“El data scientist tiene que ser un malabarista”

Javier Martín, Director de Innovación Abierta en Sngular, y Jon Blázquez, responsable de nuevas tecnologías de Elecnor, han participado este 23 de septiembre en un encuentro virtual donde han presentado algunos casos de éxito de utilización del dato en su trayectoria profesional. En este webinar presentaron y analizaron esos casos concretos con la mirada puesta en la importancia clave que tuvieron los datos en la realización de esos proyectos.

El departamento de Innovación Abierta que capitanea Javier Martín en Sngular se encarga de dinamizar la actividad de startups y empresas innovadoras mediante eventos, contenido para posicionar, etc. Esto hace que el dato cobre importancia para enfocar mejor el trabajo que realizan.

En Sngular hay un equipo de unas 30 personas que trabajan con el dato. Por ejemplo, han creado un producto de minería de dato que ha trabajado principalmente con el sector científico. Este trabajo ha permitido ampliar las soluciones a un chatbox que han implementado en diferentes empresas o el big data a medida de las necesidades de los clientes, entre otras muchas.

Sngular buscan mezclar talento, interactuando entre sí los diferentes equipos que tienen. Incentivando así ese conocimiento compartido y amplio que se le exige al data scientist. “Queremos ser una manera de hacer las cosas que una empresa donde llegues y te sientes”, afirma Martín.

Jon Blázquez, por su parte, cree que el “data scientist tiene que ser un malabarista“. El científico de datos tiene que ser capaz de manejar los datos y de hacer cada vez más cosas con esos datos, visualización, generación de modelos, soluciones, etc. Se trata de un perfil que mezcla los conocimientos técnicos con la analítica y la observación de los datos.

En Elecnor, donde ejerce de responsable de nuevas tecnologías, han puesto en marcha proyectos que tocan directamente el tema del dato, y no solo el producto. Son dos variantes que se combinan, son un pack. Han trabajado en proyectos que aúnan el dato y el producto, proyectos donde necesitan un perfil profesional de data scientist que sea suficientemente versátil con su trabajo.

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