Aún no lo sabemos.
Es solo recientemente que el rol ha existido por sí solo en lugar de como una variación de un rol de analista, y simplemente no tenemos los estudios de caso de la industria para ver qué funciona más allá de la intuición.
Dicho esto, creo que ya has visto el conflicto clave. Trabajar en un equipo multifuncional permite al científico de datos proporcionar resultados mucho más efectivos porque entienden cómo se utilizarán los resultados. Sin embargo, trabajar en una unidad centralizada es mucho mejor para el desarrollo profesional porque tienes personas de las que puedes aprender.
- ¿Qué pasos debo seguir para entrar en el campo de la ciencia de datos?
- ¿Quiénes son los principales cazatalentos que trabajan con quants y científicos de datos?
- ¿Cuál es la diferencia entre un analista cuantitativo y un analista / científico de datos?
- ¿Por qué tantos científicos de datos actuales suponen que los futuros estudiantes están en esto por el dinero?
- Tengo dos años de experiencia en ciencia de datos. ¿Cuál sería el siguiente paso lógico?
Un enfoque que creo que es prometedor es la consultoría interna, donde el equipo de DS se encuentra en unidades de negocios, pero el líder del equipo de DS intercambia a las personas por variedad y las reúne para desarrollar experiencia. Presenta sus propios problemas (informes de matriz, facturación interna, etc.).