Estoy fascinado con este concepto: el Científico de Datos Full Stack (FSDS, por sus siglas en inglés). Es un término que captura la esencia de lo que significa ser un profesional versátil y completo en el mundo de la ciencia de datos y la IA, no solo alguien que se conecta a una API y lo da por terminado.

¿Qué Significa Ser un Científico de Datos Full Stack?

Un Científico de Datos Full Stack es alguien que no solo “hace IA” conectándose a una API de OpenAI. Somos quienes manejamos todo el ciclo de vida de un proyecto de IA, desde datos en bruto hasta soluciones listas para producción. Trabajamos con los datos desde su origen, construimos modelos matemáticos sólidos y los desplegamos en la nube, asegurando soluciones integrales, efectivas y escalables.

A diferencia de la visión simplista de la experiencia en IA Generativa — donde usar una API se confunde con maestría — un FSDS aporta profundidad, amplitud y un enfoque holístico.

Esto es lo que distingue a un Científico de Datos Full Stack:

• Diseñamos Arquitecturas de Soluciones: No solo usamos herramientas; diseñamos sistemas que son seguros, escalables e integrados perfectamente en ecosistemas existentes. Ya sea aprovechando APIs o construyendo pipelines personalizados, entendemos cómo encaja cada pieza.
• Limpiamos y Transformamos Datos: Los datos son la base de la IA, y nos aseguramos de que sean de alta calidad. Desde la ingeniería de datos hasta la limpieza y transformación, hacemos el trabajo pesado para garantizar que los datos estén listos para el modelado.
• Entrenamos Modelos de IA: No solo usamos modelos pre-entrenados, los construimos y entrenamos. Usando nuestra experiencia en matemáticas, aprendizaje automático y desarrollo de modelos, creamos modelos adaptados a necesidades específicas.
• Implementamos MLOps en tu Nube Favorita: El despliegue no es algo secundario para nosotros. Usamos herramientas como Docker y prácticas de MLOps para implementar modelos en la nube, asegurando que sean mantenibles y escalables.
• Monitoreamos y Optimizamos Resultados: Nuestro trabajo no termina con el despliegue. Monitoreamos el rendimiento del modelo, optimizamos flujos de trabajo y aseguramos resultados consistentes a lo largo del tiempo.
• Explicamos Cómo y Por Qué Funciona tu IA: La transparencia importa. Desglosamos procesos complejos de IA en ideas comprensibles, ayudando a las partes interesadas a entender el “por qué” y el “cómo” detrás de los resultados, sirviendo de puente entre equipos técnicos y no técnicos.

¿Cuándo y Cómo se Crea un Científico de Datos Full Stack?

No puedo darte la fórmula exacta para crear un FSDS, pero puedo compartir algunas ideas para ayudarte a entender cómo surge este perfil técnico y por qué son más que capaces de manejar todo el proceso de IA de principio a fin. Aquí hay tres caminos comunes que dan forma a un Científico de Datos Full Stack.

Científico de Datos en una Startup:

Cuando comienzas como científico de datos en una startup, a menudo se te requiere asumir toda la responsabilidad del lado de los “datos” del negocio. Esto significa que necesitas ser “full stack” por necesidad, manejando todo, desde la recolección de datos hasta el despliegue de modelos. Este entorno te obliga a desarrollar una amplia gama de habilidades, ya que a menudo eres el único profesional de datos en el equipo. Lo único que le falta a este perfil para afinar su experiencia es sumergirse en herramientas de Big Data, lo que puede mejorar aún más su capacidad para escalar soluciones.

Científico de Datos Basado en Proyectos:

En regiones como América Latina, muchas empresas aún no están listas para implementar IA por completo. A menudo necesitan prototipos específicos para convencer a inversores y dueños de negocios de invertir en estrategias de IA y datos. Como resultado, los científicos de datos en estas áreas frecuentemente exploran múltiples facetas del pipeline de IA, pero no necesariamente todas a la vez o en el mismo lugar. Pueden limpiar datos para un proyecto, construir modelos para otro y desplegar soluciones en un tercero. Con el tiempo, esta exposición a cada proceso los ayuda a evolucionar hacia un FSDS, ya que adquieren experiencia práctica en todo el flujo de trabajo.

Científico de Datos Senior:

La única forma de mejorar en este campo es crecer, ya sea vertical u horizontalmente. Los científicos de datos senior han estado en la industria el tiempo suficiente para comenzar a explorar y perfeccionar sus habilidades en múltiples áreas. Aunque muchos asumen que el crecimiento vertical (especializarse profundamente en un área) lleva a un mejor salario, no siempre es el caso. Algunos profesionales eligen el crecimiento horizontal, buscando volverse más completos para eventualmente independizarse. Este camino lleva tiempo, pero los FSDS senior suelen ser mucho más afilados que sus contrapartes de startups o basados en proyectos, gracias a su amplia experiencia y desarrollo de habilidades intencional.

Cada uno de estos caminos resalta una verdad clave: convertirse en un Científico de Datos Full Stack no se trata de dominar una sola cosa, sino de dominar todo lo que importa en el ciclo de vida de la IA. Ya sea por necesidad, exploración o crecimiento intencional, un FSDS emerge como un profesional que realmente puede hacerlo todo.

¿Por Qué Necesitas un Científico de Datos Full Stack?

Echemos un vistazo a este diagrama. Como puedes ver, ilustra la amplitud de habilidades involucradas en la verdadera experiencia en IA: habilidades como Python, SQL, control de versiones y visualización de datos (Data Viz) son solo el comienzo. Un Científico de Datos Full Stack reúne todo esto, asegurando que no se pase por alto ninguna parte del proceso.

No somos solo programadores o manipuladores de datos; somos arquitectos, ingenieros, matemáticos y comunicadores, todo en uno.

Contrasta esto con la visión simplista de la experiencia en IA Generativa: usar una API o un framework como LangChain no te hace un experto. Un verdadero profesional — como un FSDS — comprende todo el ecosistema, desde los datos hasta el despliegue, y puede navegar sus complejidades con facilidad. Ya discutimos esto en nuestro blog anterior, que puedes encontrar aquí:

Aclaremos esto: Esto NO es hacer IA Generativa

La Inteligencia Artificial Generativa está en boca de todos. Promesas de innovación disruptiva, herramientas asombrosas…

Conclusión: La Solución Todo en Uno para el Éxito en IA

Un Científico de Datos Full Stack es el “todo en uno que necesitas” para construir soluciones de IA robustas, éticas y escalables. No solo entregamos resultados, sino que también ofrecemos comprensión, confiabilidad e innovación. Así que, la próxima vez que busques aprovechar el poder de la IA, no te conformes con alguien que solo puede conectar una API. Busca un FSDS que pueda llevar tu proyecto de la visión a la victoria, cubriendo cada paso del camino.

Written by Chris Galleta
R&D | AI Consultant & Full Stack Data Scientist | You cannot compete with someone who loves what he does. It is in his instict. He does not compete. He lives.

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