15 feb. 2026 4 min read Estrategia

Los Primeros 90 Días como Data Scientist: Tu Hoja de Ruta hacia el Éxito

Comenzar como data scientist en una nueva empresa puede resultar abrumador. Entre la presión por generar valor rápidamente, la necesidad de comprender un negocio completamente nuevo y la adaptación a ecosistemas de datos desconocidos, los primeros meses son cruciales para establecer las bases de una carrera exitosa.

Los primeros 90 días no solo determinan tu integración en el equipo, sino que sientan las bases para tu credibilidad profesional a largo plazo. Durante este período crítico, tu objetivo principal no debe ser resolver todos los problemas de la empresa, sino construir una base sólida de confianza, comprensión del negocio e intuición sobre los datos que manejarás.

Semana 1-4: Construyendo los Cimientos de la Confianza

Conoce a las Personas Antes que los Datos

El error más común de los data scientists novatos es sumergirse inmediatamente en los datos sin entender el contexto humano que los rodea. Tu primera prioridad debe ser establecer relaciones sólidas con los stakeholders clave.

Programa reuniones individuales con:

Tu manager directo y el equipo de datos
Representantes de cada área de negocio que utilizará tus análisis
El equipo de ingeniería y IT
Usuarios finales de dashboards y reportes existentes

Durante estas conversaciones, enfócate en escuchar activamente. Pregunta sobre sus mayores desafíos, qué métricas consideran más importantes y qué decisiones toman basándose en datos. Por ejemplo, si trabajas en retail, descubre si el equipo de marketing se preocupa más por la adquisición de clientes o por la retención, y cómo miden el éxito de sus campañas.

Mapea el Ecosistema Tecnológico

Dedica tiempo a entender la arquitectura de datos de tu organización. Esto incluye:

Fuentes de datos primarias y secundarias
Herramientas de visualización utilizadas
Procesos de ETL existentes
Políticas de gobierno de datos y privacidad
Infraestructura cloud y on-premise

No intentes dominarlo todo de inmediato. Crea un mapa visual de cómo fluyen los datos desde su origen hasta los informes finales. Esto te ayudará a identificar posibles cuellos de botella y oportunidades de mejora más adelante.

Semana 5-8: Desarrollando Fluencia en el Negocio

Sumérgete en el Dominio de Conocimiento

La fluencia en el negocio es lo que distingue a un data scientist excepcional de uno meramente competente técnicamente. Dedica estas semanas a convertirte en un experto del sector en el que opera tu empresa.

Si trabajas en fintech, por ejemplo, estudia:

Regulaciones específicas del sector financiero
KPIs estándar de la industria
Ciclos estacionales típicos del negocio
Principales competidores y sus estrategias

Lee informes del sector, participa en webinars especializados y, si es posible, asiste a conferencias de la industria. Este conocimiento te permitirá hacer preguntas más inteligentes y proponer soluciones más relevantes.

Analiza Proyectos Anteriores

Revisa proyectos de data science previos en tu organización, tanto exitosos como fallidos. Analiza:

Qué metodologías se utilizaron
Cómo se midió el impacto
Qué desafíos técnicos surgieron
Por qué algunos proyectos no llegaron a producción

Este análisis te dará una perspectiva valiosa sobre qué funciona en tu organización específica y te ayudará a evitar errores comunes.

Semana 9-12: Construyendo Intuición sobre los Datos

Realiza tu Primer Análisis Exploratorio Profundo

Ha llegado el momento de ensuciarte las manos con los datos. Elige un dataset central para el negocio y realiza un análisis exploratorio exhaustivo. No busques resolver un problema específico todavía; tu objetivo es desarrollar intuición.

Durante este proceso:

Documenta patrones interesantes que descubras
Identifica anomalías y posibles problemas de calidad
Busca correlaciones inesperadas
Valida tus hallazgos con expertos del negocio

Por ejemplo, si encuentras que las ventas de cierto producto tienen un pico inexplicable los martes, pregunta al equipo comercial si hay alguna campaña o proceso específico que lo explique.

Crea tu Primer Dashboard de Valor

Desarrolla un dashboard o informe que proporcione valor inmediato al negocio. No tiene que ser revolucionario; puede ser una mejora de un reporte existente o una nueva perspectiva sobre métricas conocidas.

Lo importante es que:

Resuelva un problema real identificado en tus conversaciones iniciales
Sea fácil de interpretar para usuarios no técnicos
Se actualice automáticamente
Incluya contexto y recomendaciones, no solo números

Semana 13: Planificando el Futuro

Propón tu Roadmap de Proyectos

Con base en todo lo aprendido, desarrolla una propuesta de proyectos para los próximos trimestres. Prioriza iniciativas que:

Tengan impacto medible en el negocio
Sean técnicamente viables con los recursos disponibles
Cuenten con el apoyo de stakeholders clave
Te permitan desarrollar nuevas habilidades

Presenta esta propuesta a tu manager y solicita feedback. Asegúrate de incluir métricas de éxito claras y estimaciones realistas de tiempo.

Establece Rutinas de Aprendizaje Continuo

Define cómo vas a mantenerte actualizado en tu rol. Esto puede incluir:

Suscripciones a newsletters especializadas
Participación en comunidades de data science
Tiempo dedicado semanalmente a experimentar con nuevas herramientas
Mentoring con data scientists senior

Conclusión: Claves para el Éxito a Largo Plazo

Los primeros 90 días como data scientist son una inversión en tu futuro profesional. El tiempo que dediques a entender a las personas, el negocio y los datos se multiplicará en forma de proyectos más exitosos y relaciones profesionales más sólidas.

Takeaways principales:

Las relaciones importan más que la técnica: Un análisis brillante sin apoyo organizacional no genera impacto
La paciencia es una virtud: Resistir la tentación de implementar soluciones complejas inmediatamente
El contexto lo es todo: Los datos sin contexto de negocio son solo números
El valor incremental es válido: No necesitas revolucionar la empresa en tu primer proyecto
La comunicación es clave: Tu capacidad para traducir insights técnicos a lenguaje de negocio determinará tu éxito

Recuerda que convertirse en un data scientist efectivo es un maratón, no un sprint. Los cimientos que construyas en estos primeros 90 días determinarán qué tan lejos puedes llegar en tu carrera.

Fuente: