¿Cómo debe un diseñador de productos, nuevo en el campo de la ciencia de datos, aprender sobre eso? Aprendiendo y Estudiando para siempre

¡Buena pregunta! Un producto de datos es el hijo de la ciencia de datos e inequívocamente interconectado.

Alguna información para todas las personas del producto, pensando en ingresar al desarrollo de productos de datos: un diseñador de productos de datos debe ser propietario de un producto, desde mi perspectiva.

Romperlo:

Un verdadero científico de datos suele ser alguien con un poco de matemáticas y estadísticas, un poco de experiencia en la industria / investigación, y luego en la construcción de algoritmos / hackers. Con una mente comercial para atarlo todo. Un unicornio, entonces. En la práctica, obtendrá a alguien que es realmente bueno en 1 / 1,5 campos como máximo. Digamos matemáticas / estadísticas y un poco de industria / investigación de un lado, algoritmos de construcción e implementación y acceso a datos / hackers / codificador de disco duro del otro. 3 personas, entonces, generalmente MSc / PhD’s. El lado comercial es muy difícil de encontrar. Los que normalmente se convierten en científicos de datos en jefe.
La persona del producto es un poco al otro lado de la moneda del Científico Jefe de Datos, sin todo el conocimiento técnico. No necesitan ser científicos de datos por sí mismos, sino que deben ser, al mismo tiempo, muy técnicos y tener una perspectiva de soluciones. Los mejores diseñadores de productos provendrán de personas con soluciones de tipo o con experiencia técnica, como profesiones relacionadas con la ciencia de la información (matemáticas, física, CS).
¿Por qué soluciones? Bueno, el valor real de la ciencia de datos se entrega en un entorno B2B, y el hecho es que la mayoría de la ciencia de datos todavía necesita muchas soluciones de venta / puente. HBR (2012) fue un “pequeño” demasiado rápido para anunciar la muerte del tipo de venta de soluciones. La mayoría de las empresas, incluso si dicen que son empresas impulsadas por Big Data, no lo son . En una escala global, quizás un 10% y estoy siendo realmente optimista. El mundo B2B es rápido en palabras de moda, muy lento en la implementación. Cuando se juntan, los “datos” solo están entrando ahora en una fase de producto (me refiero a que “Big-Data” no fue una promesa cumplida para el 90% de los casos), este es el verdadero comienzo de la pendiente. La mayoría de los productos de datos aún se están elaborando y se mantendrán durante muchos años. La mayoría de los CIO / CTO no están preparados para convertirse en científicos de datos en jefe, ni tienen las habilidades para hacerlo rápido.
La línea de fondo: si no tiene ninguna experiencia sustantiva (antecedentes técnicos en temas relacionados con la ciencia de datos, como matemáticas, física, CS), y / o tipo de soluciones de venta / conocimiento; te vas a retrasar Tal vez sea el comienzo, pero si desea tener una propiedad de producto de espectro completo en “datos como producto”, lo necesitará.

¿Aprendiéndolo? Algo bueno es que, para las personas con experiencia previa en SaaS, puede unirse al equipo de ciencia de datos (busque empresas en el proceso de creación de una o con reorganizaciones de la administración. Solo hay una cantidad limitada de científicos de datos principales en el mundo y seguirá siéndolo durante los próximos 3/4 años. Son tan raros que puede hacer una lista corta de estas personas y conectarse realmente) y aprender todo lo que pueda del mejor comunicador que tienen. Pero no va a ser un viaje fácil.

Recursos? Este es el comienzo, mi amigo. No hay libros de texto, solo publicaciones de blog, algunos recursos en línea en Cousera (el hecho de que un curso de Cousera sobre “desarrollo de productos de datos” diga que debería haberlo hecho antes: la Caja de herramientas de Data Scientist, Investigación reproducible y Programación R es una pista importante).

Eso significa que tienes la oportunidad de escribirlo tú mismo.

Una oportunidad increíble en la vida.