Cómo debe ser el perfil indicado para un Data Scientist

Hace unos meses, un colega me dijo que la empresa donde trabaja actualmente está en la búsqueda de un "Data Scientist". ¿Y qué perfil estás buscando?", le pregunté. Su respuesta fue: "No sé. Publicamos el aviso pidiendo Data Scientists y estamos esperando a ver quién se postula".
Debo admitir fue una de las respuestas más desconcertantes que he recibido en los últimos tiempos, y que me llevó a tratar de entender quién es y qué hace un profesional de este tipo, a fin de poder elegir al mejor para mi empresa.
El data scientist debe contar con dos cualidades que no son muy comunes de encontrar al mismo tiempo: un entrenamiento estadístico y, simultáneamente, un gran interés para investigar y descubrir características nuevas en la información en la nueva era del Big Data. Es decir, alguien capaz de utilizar nuestra información para descubrir cosas que desconocemos, obtener lineamientos accionables para ayudar al negocio a crear productos que tengan un impacto, y por sobre todo, capaz de comunicar de forma simple y clara las historias que nuestros datos tienen para contarnos.
Definitivamente, no parece un perfil fácil de conseguir para una empresa, pero conociendo de antemano conocimientos y habilidades particulares, posiblemente ayude en la búsqueda y permita entender si nuestro candidato aplica para la posición o no.
Empecemos por las habilidades tradicionalmente conocidas como "duras" o técnicas, que son las que le permiten al científico de datos trabajar con los datos en busca de patrones y/o conductas particulares ocultas en el mar de información. Algunos ejemplos de estas habilidades son: matemáticas, estadística y algo de minería de datos. Simultáneamente, si bien no se requiere ser un experto, el conocimiento de bases de datos SQL y algún lenguaje moderno de programación ayuda mucho.
Por otra parte, se encuentran las habilidades "blandas". Esta parte del trabajo apunta a la capacidad de transmitir lo encontrado de forma de generar interés en quien lo escucha y lograr disparar acciones basadas en sus descubrimientos. Un ejemplo de esto es una habilidad muy particular llamada "Data Storytelling", que significa tener la habilidad de contar la historia detrás de los datos fríos, sumando significado y valor a la información.
Para el final dejé las dos habilidades que son las más importantes: curiosidad por saber más y pasión por encontrar nuevas soluciones a problemas viejos. Un data scientist con todas estas características será el que pueda garantizar los mejores resultados en la empresa.