Daniela Vázquez, científica de datos fundadora de R-Ladies Montevideo y R-Ladies Buenos Aires, contó su historia de reinvención en el Smart Talent Day 2019.
Por: Agustín Bosdandjian
"Soy Daniela y originalmente era economista. Hace siete años hice una transición y ahora me dedico a la ciencia de datos, análisis de datos o Data Science", contó al momento de presentarse. "Lo primero que genera curiosidad es el término. Hice una búsqueda en Google Trends para ver cuándo había despegado su uso y fue a partir de 2013. Si bien se trata de un conjunto de técnicas que combinan programación y estadística, se basa en técnicas estadísticas que son bastante antiguas".
¿Qué es lo que hace un Data Scientist? Primero debe hacerse de los datos, que es la materia prima con la que se trabaja. Usualmente hay que limpiarlos y ordenarlos, algunas variables pueden tener valores faltantes o el texto puede estar un poco desordenado, para después intentar entenderlos. "Hay un loop que va entre transformar los datos, visualizarlos y la etapa de crear un modelo. Acá probablemente les suene el termino Machine Learning o aprendizaje automático, que es típicamente una modelización (el proceso por el cual se crea una representación o modelo que refleja la realidad). Se busca explicar una conducta (por ejemplo si la persona compró un producto) en función de las características, como por ejemplo la edad", explicó Daniela.
Es importante tener en cuenta que todo científico de datos necesita un cierto conjunto de habilidades. "En mi caso yo soy economista entonces partía de un set de skills de matemática y estadística bastante fuerte, pero tuve que aprender lo demás. No tenía nada de programación y eso fue lo que tuve que reforzar. Muchísima gente que se dedica a esto viene del área ingenieril entonces entra por el lado de la programación, y ahí lo que tienen que reforzar son otras áreas".
Lanzarse al vacío
Cuando Daniela se recibió en la universidad sintió que sabía un poco de cada cosa, mucho de nada. Buscaba trabajo y se presentaba a casi todo lo que encontraba, lo cual le generó muchos rechazos. Hasta que encontró un llamado que la atrajo mucho porque tenía un fuerte componente de estadística.
Se presentó, quedó y comenzó a trabajar, pero nuevamente llegó el momento que, si bien había encontrado algo que le gustaba un montón, sintió que estaba haciendo siempre lo mismo y no podría crecer. "Yo ya tenía 33 años y la presión social era fuerte", recordó. "Uno siente que le va bien, que tiene un buen trabajo...pero algo me estaba faltando. Al final me decidí a ser Data Scientist freelance. Me lancé al vacío y no hubo vuelta atrás".
"Una de las cosas que recomiendo fuertemente es armarse un blog, si quieren dar un salto así. Yo no tenía un diploma de Data Scientist pero sí tuve un lugar donde fui plasmando todo lo que iba haciendo, y aprovechaba a aprender cosas nuevas. Me sirvió también para conseguir trabajo", explicó en referencia a su blog, d4tagirl, donde publica sus investigaciones regularmente.
"Mi plan era ir derechito, estudiar, tener un buen trabajo y se acabó el problema" –amplió-, "pero la realidad le demuestra a uno que tiene mil obstáculos y es mucho más rica en la experiencia que en el momento. Muchas veces me arrepentí, había renunciado y tenía 33 años. Sin embargo la historia tiene un final feliz, pero a veces se necesita tener apoyo de una comunidad, ni que hablar de la familia, y herramientas para creer en uno mismo".
"En determinadas ocasiones estamos en la zona de confort porque es más cómodo y fácil, pero si uno tiene un bichito que le pica de hacer algo más, es difícil dejarlo. Existe la zona de pánico y de hecho estuve algunos meses ahí, pero después que uno logra salirse empieza a ocurrir la magia", finalizó Daniela.
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