Bienvenido, soy Miguel y esta vez les traigo un nuevo post.
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Qué es la marca y por qué la necesitamos como científico de datos
Recientemente, un tema en particular ha vuelto a aparecer en mis discusiones con amigos. ¡La importancia de la marca! No iba a escribir nada al respecto, pero me emocioné cuando escuché la entrevista de Ken Jee en el podcast del equipo TDS , y eso es por razones positivas.
Producto, marca y branding
Es importante que hagamos la distinción entre lo que es un producto, una marca y una marca, para que comprendamos mejor el punto que estoy tratando de transmitir.
Definición de Producto
“En términos generales, un producto es cualquier cosa que se pueda ofrecer a un mercado para satisfacer un deseo o necesidad, incluidos bienes físicos, servicios, experiencias, eventos, personas, lugares, propiedades, organizaciones, información e ideas” (Kotler & Keller, 2015)
A partir de esta definición, se puede indicar que un producto es algo que se ofrece a la venta, que puede ser un servicio o artículo (o ambos). Hay un costo en la fabricación de un producto, por lo tanto, existe un precio para adquirir un producto, pero el precio que se cobra por un producto depende de muchos factores, como el mercado, la calidad, el marketing y el segmento que el producto. objetivos.
Para hacer esto más conceptual, piense en el agua como un producto. Todos sabemos que el agua es un recurso gratuito que es una necesidad para la supervivencia humana, sin embargo, podemos referirnos a ella como un producto porque se ha comercializado desde que se puede vender.
Aunque toda el agua se ve igual, no toda el agua tiene el mismo precio. El mismo producto podría venderse a diferentes precios y la gente aún comprará una botella de agua más cara debido a algo llamado marca.
Definición de marca
«Una marca es un símbolo de identificación, una marca, un logotipo, un nombre, una palabra o una frase que las empresas utilizan para distinguir su producto de los demás». ( Fuente : Investopedia)
Si te digo » Simplemente hazlo «, ¿en qué piensas? Con suerte, la respuesta que dijiste es Nike. La idea o imagen que tienes en mente cuando piensas en ciertos productos o servicios puede ser considerada como la marca. Sin embargo, asegúrese de tener en cuenta que la marca no es solo un atributo emocional, sino que es la combinación de atributos físicos (por ejemplo, «La parte superior tiene un ajuste cómodo») y atributos emocionales (por ejemplo, «Simplemente hágalo») ya que estos factores se activan cuando estamos expuestos al nombre, logotipo, etc.
Esta distinción es importante ya que es mucho más común que un producto sea copiado por otra persona, pero una marca sigue siendo única. Por ejemplo, es posible que tenga exactamente las mismas habilidades de ciencia de datos que yo, pero no soy yo, y viceversa.
Para resumir qué es una marca, podemos referirnos a ella como el presentimiento de algo.
Definición de marca
«La marca es el proceso de comunicar una propuesta de venta única, o diferencial, que distingue un producto o servicio de la competencia». (Fuente: Small Business)
En otras palabras, la marca es cómo le damos significado a algo creando una marca en la mente del consumidor. Sirve como un método para ayudar a las personas a identificar y experimentar una marca, y proporcionarles una razón para seleccionar sus productos sobre otros, al definir claramente qué es y qué no es una marca en particular.
En los negocios, el objetivo de la marca es atraer y retener clientes leales y otras partes interesadas al garantizar que el producto se entregue de una manera que se alinee con lo que la marca dice que hace en la portada.
El objetivo es atraer y retener clientes leales y otras partes interesadas entregando un producto que siempre esté alineado con lo que promete la marca, en otras palabras, una herramienta de marketing.
Para relacionar esto con nosotros mismos como científicos de datos, podemos pensar en el producto como nuestras habilidades. Muchas personas pueden tener exactamente las mismas habilidades que nosotros, pero no eres tú, por lo que le das un significado diferente al producto (el conjunto de habilidades), es decir, Kurtis te hace querer ser indispensable como científico de datos, mientras que (Completa un nombre) te hace querer dominar el aprendizaje profundo. El aspecto de la marca se puede considerar como la forma en que las personas identificarían y experimentarían su marca, por ejemplo, es posible que haya oído hablar de Machine Learning Mastery , pero es posible que esté menos familiarizado con Jason Brownlee, quien es el creador de Machine Learning Mastery.
¿Por qué tanto alboroto?
Ahora que tenemos las definiciones fuera del camino, el siguiente paso es explicar por qué la marca es importante en la ciencia de datos y para esta sección, tengo 2 razones clave por las que crear una marca personal como científico de datos es importante en mi opinión.
Ayuda en el proceso de investigación
Desde que me embarqué en mi viaje de búsqueda de trabajo, hay una cosa que estoy notando más que nada …
El término «ciencia de datos» es extremadamente amplio.
Lo que una empresa considera ciencia de datos puede ser considerado un analista de datos por otra, un ingeniero de aprendizaje automático por la siguiente, un Quant o un Jack de todos los oficios; Vayas donde vayas, la definición del papel de un “científico de datos” puede cambiar … ¡A veces, drásticamente!
En parte, ahora estoy comenzando a sentir cierta empatía hacia los gerentes de contratación, los departamentos de recursos humanos, etc., porque es probable que reciban toneladas de aplicaciones hermosas todos los días que no tienen nada que ver con lo que quieren específicamente. Además, no hablemos de la carga de la persona que tiene que escribir la descripción del puesto.
Puede ser fácil escribir la descripción del trabajo de un analista, pero las líneas se vuelven extremadamente borrosas cuando comienza a definir las cualidades que desearía en un científico de datos. Hasta cierto punto, esta confusión incluso ha hecho que escribir las descripciones de otros roles, como el de analista, sea más difícil; he visto roles de analista que requieren habilidades de modelado, lo que puede haber provocado un tumulto virtual si la ciencia de datos de Dios (solo una ficción personaje, por favor no lo busques en Google) lo entendí.
Te recomiendo que leas «La ciencia de datos se ha vuelto demasiado imprecisa» por Thomas Nield – Analiza la evolución de la ciencia de datos y por qué Thomas cree que deberíamos disolver el término «ciencia de datos» y ser más especializados. Creo que hizo algunos puntos realmente buenos.
“Harvard creó un vacío llamado “ ciencia de datos ” y todos corrieron para llenarlo. Los desarrolladores de SQL, analistas, investigadores, quants, estadísticos, físicos, biólogos y una gran cantidad de otros profesionales se rebautizaron a sí mismos como profesionales de la «ciencia de datos» «. – Un extracto de la ciencia de datos se ha vuelto demasiado vago, Thomas Nield
Dada la crisis de identidad que enfrentamos en el campo de la ciencia de datos, la marca personal entra para aliviar a uno de la multitud en la categoría «exactamente lo que estábamos buscando».
Por ejemplo, si forma parte de la comunidad de ciencia de datos en LinkedIn, probablemente haya oído hablar de Kate Strachnyi. Nunca vas a mirar el perfil de Kate y pensar «Hmmm … Ella es exactamente a quien hemos estado buscando para resolver nuestro problema de detección de fraude con tarjetas de crédito» porque de lo único que habla es de visualización de datos.
Ahora, eso no quiere decir que Kate no pueda modelar (de lo que realmente no sé), ¡pero sé que puede construir un tablero de control perverso! Y una empresa que esté buscando a alguien para crear paneles de control intrincados verá instantáneamente la marca personal de Kate y sabrá exactamente de qué se trata.
De la misma manera, no creo que Microsoft llame a Andrew Ng para que venga y construya un Panel de control interactivo para ellos porque al salir de sus cursos de Coursera, de los cuales son algunos de los mejores cursos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, probablemente esté muy bien. bueno en la formulación y el modelado de problemas (así como en otras cosas).
Esencialmente, su marca personal aclarará la niebla en torno a la definición de un científico de datos porque ya ha definido sus puntos fuertes.
Ventajas ilimitadas y pequeñas desventajas
Debo decir que es un cosquilleo en el ego cuando un estudiante de doctorado te envía un mensaje directo diciéndote cuánto lo ha inspirado tu trabajo. Sin embargo, más allá de los mensajes encantadores (y el correo de odio ocasional), las oportunidades son infinitas.
«Donde hay ventajas ilimitadas y muy pocas desventajas, ¡corra el riesgo!»
Sin duda al principio las cosas irán lentas. Puede llevar 7, 8, 9 o 10 meses ganar tracción, pero en algún momento (incluso antes para algunas personas realmente excepcionales), su bandeja de entrada estará inundada de oportunidades y solicitudes de conexión; estoy hablando por experiencia.
Para poner las cosas en perspectiva, recientemente fui invitado a un podcast (con suerte se lanzaría en enero anterior) y si me dijeras que esto sucedería a principios de año, me habría burlado de ti mientras no lo hice. interpretar los resultados de un árbol de decisión.
Marcarte a ti mismo te pondrá en posiciones incómodas que te obligarán a crecer más rápido que si te rehuyeras.
Aparte de las oportunidades, recuerde que anteriormente dijimos que ‘una marca sigue siendo única’, y eso se debe a que usted definió la visión y sus valores.
Si piensa en algunas de las empresas más exitosas del mundo actual, como Apple y Nike, ambas han cosechado los beneficios de tener una marca sólida. Rara vez profundizan en la logística de un producto y lo que hace. Diablos, no puedo distinguir la diferencia entre los últimos 6 iPhones, pero todavía tengo uno y muchos otros todavía están comprando sus productos.
¡Tu marca, que describe a dónde vas (tu visión) y lo que valoras, es lo que atraerá a la gente hacia ti!
Gracias por leer, espero que te haya sido de utilidad.
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