Los autores no los conocía antes, pero tienen parece que tienen background bastante largo y bueno en DS a nivel ejecutivo (e.g., Jike Chong ha sido Data Science Director en LinkedIn).
Sería un The Manager's Path del Data Science pero más tocho.
El libro es práctico hasta la nausea. Prácticamente todos los capítulos tienen tablas muy extensas de auto-evaluación con las habilidades que has de tener y cómo desarrollarlas.
Muchos de estos libros son un extenso compendio del sentido común y corren el riesgo de ser poca mantequilla en una rebanada de pan muy grande. Pero, ahí está el quid de la cuestión, la diferencia entre conocimiento y sabiduría: hay que pegarse ese trabajo sistemático de trabajarse cada punto, de cristalizarlo.
¿Hay sorpresas en el libro? Yo diría que no a grandes rasgos. Las cagadas que se cometen en Data Science son clichés. La vida es una sucesión de lugares comunes. Un rollazo muchas de las veces, vaya. Pero las seguimos cometiendo una y otra vez. Esto es claramente refusing to stand on the shoulders of giants. Es decir: Data Science es un campo con un porcentaje de fracaso alto, con mucha incertidumbre, hay que ir a simplificar, tener pies de plomo con las conclusiones que uno saca, tener quick wins antes de ir a por proyectos más ambiciosos, comunicando mucho a los stakeholders, tiene que haber entendimiento, colaboración y apoyo por parte de los mismos...
Ahora, sí que me hace gracia que hay un foco muy fuerte en el libro, en distintos lugares, hacia casi la autoayuda para que mantengas una actitud positiva. Entre la dificultad intrínseca del campo, y la complicación a la hora de relacionarte con el resto de la organización, es difícil no frustrarse.
El formato en Substack es… regulinchi (y si vengo de copiarme las notas de Roam Research, ni te cuento el pifostio que se monta). Así que te invito a que te leas las notas ya en plan profundo en la librería que me he montao en Notion.