Daniela Vázquez, economista y freelance data scientist fundadora de R-Ladies Buenos Aires y Montevideo, estará dando una charla en el próximo Smart Talent Day. ¡Inscribite!
En un mundo saturado de información y datos, ¿cómo visualizas el impacto de la ciencia de datos en los negocios?
Creo que la disciplina puede aportar mucho valor a los negocios que generan gran volumen de datos. Estamos en un momento donde en general se producen muchos datos y se almacenan, pero hay quienes aún no tienen claro cómo sacarles provecho. Siempre se "esconde" información útil en los datos; hay que conocer del negocio para formular preguntas relevantes, y en general la ciencia de datos nos permite contestar muchas de ellas de forma objetiva y no basándonos en intuiciones. Si tenemos claras las características de quienes tienen preferencia por cierto tipo de productos, podemos ajustar nuestras campañas de marketing para llegar a gente similar y así ser más efectivos que con una campaña masiva.
¿Nos contás alguna anécdota o momento, en el cual consideras que te has reinventado en lo profesional?
Un momento clave para mí fue cuando decidí dedicarme a la ciencia de datos, dejando mi anterior trabajo. ¡A los 33 años no fue fácil! Fue un momento bisagra, porque soy bastante estructurada pero no tenía un plan claro de qué hacer. Estuve 9 meses capacitándome, armando mi blog y generando redes, sin saber a qué puerto me iba a llevar. La historia tuvo un final feliz, pero mientras estaba en el medio de todo había momentos donde me preguntaba si lo que había hecho era una locura... ¡y en realidad un poco fue!
¿Qué es necesario para reinventarse?
Hay algunas cosas clave: tener una familia y amigos en quienes apoyarse es fundamental. A veces se necesitan palabras de aliento y consejos. En esta misma línea, rodearse de una comunidad de gente inclusiva que esté ya inmersa en el mundo en el que queremos incursionar ayuda muchísimo. No sé si siempre existe, pero en mi caso encontré a la comunidad de R-Ladies (R es el software que más utilizo para hacer ciencia de datos) y de R en Twitter, que fueron fundamentales. Contaba con gente a quien consultar dudas sin sentirme juzgada, y me ayudaron a impulsar mi carrera. Incluso para mi primer artículo en el blog tuve feedback de algunos referentes del mundo de Data Science en R antes de publicarlo, y cuando lo hice ya no temía hacer papelones.
También hace falta mucha constancia y paciencia: en general los planes no salen como los imaginamos y eso desanima. Pero hay que abrir muchas puertas porque uno nunca sabe qué es lo que va a dar resultado.
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