Guía para entrevistar correctamente a un científico de datos
Cuando te encargan contratar a un especialista en análisis de datos son muchas las habilidades y componentes que debes tener en cuenta. En un contexto donde la data science y su importancia en la transformación digital es cada vez mayor, evaluar correctamente este tipo de perfiles se vuelve clave para el éxito de cualquier organización. A continuación, te ofrecemos una guía para que puedas plantear con facilidad una entrevista a un científico de datos, incluyendo preguntas técnicas y ejercicios prácticos con su explicación.
Preguntas para evaluar las habilidades técnicas de un científico de datos 🔧
Las habilidades técnicas son uno de los elementos cruciales dentro del trabajo de un data analyst. El siguiente listado de preguntas evalúa las competencias que el candidato tiene en lenguajes de programación, manipulación de datos y herramientas de análisis:
| Lenguajes de programación | ¿Qué experiencia tienes con lenguajes de programación como Python o R? | Python y R son lenguajes muy importantes dentro del análisis de datos y aprendizaje automatizado. Con esta pregunta, podrás evaluar la competencia técnica del candidato y cómo de familiarizado está con las herramientas. |
| Descripción de proyecto | ¿Podrías describir un proyecto en el que hayas utilizado bibliotecas específicas de Python como Pandas, NumPy o Scikit-Learn? | Esta pregunta te ayudará a entender qué nivel de experiencia tiene el candidato con bibliotecas específicas y evaluar la capacidad para analizar y modelar complejamente. |
| Manejo de datos | ¿Cómo manejas conjuntos de datos grandes y desordenados? | No es habitual que los datos vengan limpios y ordenados. Con esta pregunta podrás evaluar qué habilidades tiene el candidato para procesar y limpiar los datos, viendo qué técnicas utiliza. |
| Uso de herramientas y técnicas | ¿Qué herramientas y técnicas usas para detectar y tratar valores atípicos (outliers)? | Con esta pregunta podrás examinar qué habilidad tiene el candidato para manejar valores atípicos, asegurando así que los modelos no estén afectados por alguna anomalía en los datos. |
| Experiencia en bases de datos | ¿Qué experiencia tienes con bases de datos y SQL? | La gestión de bases de datos y la capacidad que el candidato tiene para escribir consultas SQL son dos elementos muy a tener en cuenta. Con esta pregunta, podrás certificar la experiencia del candidato en gestión de datos y su capacidad para trabajar con un gran volumen de datos ya estructurados. |
| Redacción de consulta SQL | ¿Podrías escribir una consulta SQL orientada a encontrar el segundo mayor salario en una tabla de empleados? | Esta pregunta más específica te permitirá analizar qué habilidad tiene el candidato para redactar consultas SQL y medir sus competencias en manipulación y extracción de datos exactos. |
Propuestas de ejercicios prácticos de programación 💻
Tras evaluar con preguntas técnicas, es importante examinar las capacidades prácticas del candidato para ver cómo aplica sus conocimientos a situaciones reales. Te proponemos el siguiente listado de ejercicios prácticos que puedes plantear en una entrevista a un científico de datos:
| Redacción de script en Python | Escribe un script en Python que lea un archivo CSV y calcula la media de una columna específica. | El ejercicio te permitirá evaluar el desempeño del candidato en Python y la gestión de archivos CSV. |
| Modificación de script | Modifica el script para manejar valores ausentes en la columna especificada. | Con esta pregunta podrás evaluar qué habilidades tiene el candidato para gestionar datos incompletos. |
| Implementación de modelos de regresión lineal | Dado un conjunto de datos, implementa un modelo de regresión y evalúa el rendimiento. | Examina qué comprensión tiene el candidato sobre conceptos de regresión lineal y su capacidad de implementación de modelos y de evaluación con métricas apropiadas. |
| Interpretación de resultados del modelo de regresión lineal | ¿Cómo interpretarías los coeficientes del modelo de regresión lineal? | Podrás evaluar la comprensión del candidato sobre la interpretación de resultados del modelo creado y qué capacidad tiene para comunicar los aspectos más importantes a otras personas. |
| Diseño de esquema de base de datos | Diseña un esquema de base de datos para un sistema de gestión de ventas y escribe una consulta SQL para extraer las ventas diarias. | El ejercicio te ayudará a evaluar las habilidades del candidatos para diseñar bases de datos y su escritura de consultas SQL. |
| Optimización de consultas SQL | Optimiza la consulta SQL para mejorar el rendimiento. | La optimización de consultas SQL es importante para certificar que el candidato es capaz de gestionar grandes volúmenes de datos sin poner en riesgo el rendimiento del sistema. |
Preguntas para evaluar el análisis de datos📊
La capacidad analítica es un requerimiento muy importante en cualquier entrevista a un científico de datos. Por ello, te sugerimos que realices preguntas que te ayuden a evaluar la capacidad del candidato para interpretar datos y extraer insights:
| Influencia de un análisis de datos en una decisión | Describe una situación en la que un análisis de datos influyó en una decisión de negocio de peso. | Con esta pregunta podrás evaluar cómo el candidato aplicó sus habilidades en un contexto real y el impacto que esta acción tuvo dentro de una decisión tomada por la empresa. |
| Métricas de medición | ¿Qué métricas utilizaste para medir el éxito del proyecto? | Evalúa qué capacidad tiene el candidato para definir y medir métricas clave de rendimiento. |
| Validación de un modelo predictivo | ¿Cómo validarías un modelo de predicción? | Una pregunta de este estilo es esencial para validar en la entrevista a un científico de datos sus conocimientos de metodología estadística y de técnicas de validación. Debes asegurar que es capaz de comprobar y mejorar la efectividad de los modelos creados. |
| Diferencia entre validación cruzada y conjunto de validación separado | ¿Podrías explicar la diferencia entre validación cruzada y un conjunto de validación separado? | Podrás observar las diferentes técnicas de validación que el candidato conoce y en qué momento y cómo aplicaría cada una de ellas. |
| Problemas derivados de datos incompletos | ¿Cómo afrontas un problema cuando los datos están incompletos? | Esta pregunta te ayudará a entender cómo el candidato afronta los problemas surgidos de datos incompletos, el enfoque que utiliza y su capacidad de creatividad para analizar datos pese a no disponer de todos ellos. |
| Técnicas aplicadas en casos de falta de datos | ¿Qué técnicas empleas para imputar datos que faltan? | Es interesante conocer las técnicas que el candidato utiliza para imputar datos en situaciones donde faltan, haciendo que el análisis continúe siendo completo. |
Propuestas de ejercicios prácticos de análisis de datos📈
Además de proponerte ejercicios prácticos de programación, te sugerimos también el siguiente listado de ejercicios prácticos de datos y así poder evaluar si el candidato es capaz de realizar análisis detallados y explicar los resultados:
| Análisis exploratorio de datos | Realiza un análisis exploratorio de datos sobre un conjunto de ventas y presenta los hallazgos. | Con este ejercicio podrás evaluar en tu entrevista la habilidad del candidato para realizar análisis exploratorios, identificar patrones y extraer insights. |
| Identificación de tendencias | Identifica cualquier tendencia estacional en los datos y cómo esta afectaría a las futuras ventas. | Aquí podrás observar la capacidad que el candidato tiene para identificar patrones temporales y el impacto que podrían tener en el futuro. |
| Segmentación en grupos con clustering | Con el siguiente conjunto de datos de clientes, segmenta los siguientes clientes en grupos mediante clustering y explica el proceso. | Con este ejercicio podrás examinar dos elementos, la comprensión que el candidato tiene de las técnicas de clustering y la capacidad para segmentar datos. |
| Número óptimo de clusters | ¿Cómo determinarías el número óptimo de clusters? | Examina qué capacidad tiene el candidato para seleccionar y justificar modelos predictivos adecuados y si realiza la segmentación de forma precisa. |
| Desarrollo de modelo predictivo | Desarrolla un modelo predictivo de previsión de futuras ventas y justifica por qué has elegido el modelo y las variables. | Evalúa la capacidad de selección, justificación de modelos predictivos y de elección de variables del candidato. Así, asegurarás que es capaz de predecir tendencias y que las decisiones están sustentadas en datos. |
Conclusión 🎯
La preparación para una entrevista a un científico de datos puede resultar un desafío, pero tener un listado de preguntas previamente pensado y de ejercicios prácticos te ayudarán a marcar la diferencia. ¡Una buena estructura de tu entrevista, con detalle y que sea específica, te ayudará a evaluar mejor las habilidades técnicas y la capacidad de resolución de problemas prácticos para contratar al talento que necesitas!
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¿Hablamos?
🎙️🗞️ Periodista por la Universidad Autónoma de Barcelona, apasionado de la tecnología y la comunicación enfocada en la creación de contenidos digitales y radiofónica y viajero en mis ratos libres.
Apasionado de la tecnología, siempre pensando en la mejora de procesos y en impulsar la estrategia de la empresa. Más de 15 años de experiencia en consultoría IT, con un enfoque estratégico en desarrollo de negocio y talento. Mi propósito es transformar empresas y llevarlas al siguiente nivel.