¿Los científicos de datos son buenos gerentes de producto?

En general, cualquiera puede ser bueno en algo con suficiente enfoque y persistencia.

Dicho esto, en las condiciones adecuadas, he visto a personas con antecedentes en ciencia de datos crecer bien en roles de gestión de productos. Su viaje generalmente comienza con productos establecidos vs startups.

Para los productos con una gran base de usuarios, generalmente necesita involucrarse en el negocio de experimentar para descubrir qué funciona y qué no. Este es un problema de clase alta, como cuando eres pequeño y puedes sobrevivir con excelentes análisis y empleados que tienen algunos antecedentes analíticos. Cuando llega a millones de usuarios activos (o más grandes), ejecutar experimentos adecuados puede significar la diferencia entre un producto que se está ejecutando o cerrando. (o encontrar “genial” sobre “bueno”)

Así es como esto podría funcionar para un científico de datos:

  • Comience a agregar valor trabajando directamente con la ingeniería para construir un gran ritmo de experimento. (por ejemplo, requisitos del conjunto de herramientas, elaboración del plan de experimento, medición e interpretación de los resultados).
  • Lo que puede suceder con el tiempo es que el científico de datos comience a generar empatía con el usuario y una sólida comprensión de cómo funciona el producto actual a través de las métricas. Interprete los datos sobre los usuarios el tiempo suficiente, y esa comprensión del usuario surgirá.
  • El plan de experimento eventualmente se convierte en un tipo de hoja de ruta que manejan, optimizando para alguna función objetivo: aumentar los ingresos, retener a los usuarios, etc. El producto disfruta de aumentos en esas métricas, y se requieren más experimentos.
  • En algún momento, el científico de datos obtiene ideas sobre cómo podrían cambiar las experiencias del usuario, ya que eso abre el mundo de lo que puede experimentar. Necesitan involucrar a los diseñadores de UX, o probar esto por su cuenta, y llevar la hoja de ruta del experimento aún más.

En ese momento, están potencialmente en la cúspide de una función de gestión de productos, aunque se centran en un crecimiento incremental. A partir de ahí, al ampliar su conocimiento de la estrategia comercial, el diseño del producto y la ejecución del equipo de ingeniería de software, afirmaré que están efectivamente en el camino de ser un gerente de producto.

Los gerentes de producto deben usar muchos sombreros al mismo tiempo. Pocas áreas que distinguen un buen PM de otros son:

  1. Liderazgo
  2. Habilidades analíticas y de datos
  3. Habilidades técnicas
  4. Habilidades empresariales
  5. Habilidades de diseño de producto / enfoque al cliente
  6. Fuerte ética de trabajo

Actualmente estoy trabajando para obtener un título en CS, enfocado en Data Science y aspiro a ser un Gerente de Producto. Siento que tengo una mejor capacidad para ver los datos, comprenderlos, hacer una inferencia o simplemente describir los datos de una mejor manera. Dicho esto, Data Science es un campo vasto. Data Science tiene tantos aspectos adjuntos que probablemente un primer ministro nunca usará en toda su carrera. Data Science es demasiado amplio como un campo para ser considerado aquí. Pero, un conocimiento extra siempre es un complemento y nunca se desperdicia.

Pero, ¿se requiere Data Science para convertirse en un buen PM? Yo diría que no.

No me queda claro que existe una fuerte correlación entre la efectividad de un primer ministro y haber sido un científico de datos.

Los PM exitosos son aquellos que pueden adquirir rápidamente muchas habilidades rápidamente. Tener experiencia en ciencia de datos significa no necesitar aprender el análisis de datos, pero sí significa ponerse al día con cualquier deficiencia en ingeniería, diseño, negocios, etc., que alguien de uno de esos antecedentes conocería. fuera con el tiempo y los rasgos individuales importan más que los antecedentes de una persona. * *

* La excepción a esto es que los PM altamente técnicos tienden a permanecer técnicos y los PM no técnicos rara vez se convierten en PM técnicos.

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