¿Está considerando una carrera en ciencia de datos? Buenas noticias: la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. estima que la tasa de empleo de los científicos de datos crecer en 36% entre 2021 y 2031, y se espera que se creen 40,500 puestos de trabajo más en ese tiempo. A medida que la cantidad de datos generados a nivel mundial aumenta a un ritmo acelerado, también lo hace la demanda de profesionales de la ciencia de datos que puedan ayudar a las organizaciones a analizar todos estos datos, mejorar las operaciones internas y aumentar los ingresos.
Para construir un carrera exitosa como científico de datos, Hay algunas cosas a considerar. Desde comprender los diferentes roles disponibles dentro de la industria y darse cuenta de las habilidades técnicas que necesitará, hay mucho que descubrir como profesional de datos en etapa inicial.
¿Cuáles son las funciones y responsabilidades de los científicos de datos?
Los científicos de datos son fundamentales para ayudar a las organizaciones a convertir los datos en conocimientos que impulsen las decisiones comerciales. En 2021, creamos colectivamente 2.5 trillones de bytes de datos a diario. Los líderes empresariales están recurriendo a expertos en ciencia de datos para que les ayuden a entender los conjuntos de datos masivos que están generando. Las responsabilidades de los científicos de datos incluyen lo siguiente:
- Identificación de fuentes de datos
- Limpieza y preparación de datos para el análisis.
- Construcción de modelos de datos
- Comunicar conocimientos a las partes interesadas
A habilidad básica requerida para los científicos de datos es la capacidad de analizar e interpretar grandes conjuntos de datos. Deben identificar tendencias, patrones y anomalías de datos y convertir esos conocimientos en recomendaciones procesables.
Además, los científicos de datos deben conocer los métodos estadísticos y tener experiencia en la creación de modelos predictivos. El objetivo es ser experto en detectar tendencias, crear un modelo basado en eso y traducir esa información a un formato digerible para los tomadores de decisiones.
Sin embargo, esto no es fácil. Los profesionales de la ciencia de datos enfrentan muchos desafíos, y uno de ellos es lidiar con datos desordenados o incompletos. Es fundamental aprender a identificar o aprovechar herramientas de análisis para encontrar valores faltantes, valores atípicos y otros problemas y desarrollar estrategias efectivas para abordar estos problemas.
Otro desafío es comunicar datos y análisis complejos a las partes interesadas. La mayoría de los tomadores de decisiones no tienen antecedentes técnicos, por lo que a menudo les resulta difícil entender lo que dicen los datos. La responsabilidad del equipo técnico debe ser comunicar el impacto comercial de los datos. En última instancia, estos aspectos mejoran con más experiencia con proyectos relacionados con datos, por lo que los profesionales de Data Science deberían considerar solicitar programas de certificación adicionales para fortalecer los conjuntos de habilidades.
¿Cuáles son las diferentes trayectorias profesionales en ciencia de datos?
Hay varias trayectorias profesionales diferentes en el campo de la ciencia de datos. Aquí hay cinco de los roles más comunes que los aspirantes a profesionales de Data Science pueden explorar:
Datos Científico
Científicos de datos poseer la capacidad de combinar habilidades técnicas como la codificación y la resolución de problemas con una lado creativo, que incluye visualización de datos y narración de historias. Construyen modelos utilizando estos datos y, a su vez, proporcionan recomendaciones de estrategia o proyectos mediante la conversión de ese modelo.
EDUCACION: Licenciatura en un campo relacionado con la ciencia de datos (informática, ciencia de datos, ingeniería)
Habilidades requeridas: Aprendizaje automático y profundo, programación, matemáticas, análisis de datos y herramientas como SQL y Hadoop
Salario promedio en los EE. UU. (2023): $126,350 por año (Glassdoor)
Analista de inteligencia de negocios
Los analistas de inteligencia comercial (BI) son profesionales de datos encargados de ayudar a las organizaciones a dar sentido a sus grandes conjuntos de datos. Esto se logra mediante el diseño y la creación de tableros, informes y análisis que ayudan a identificar las tendencias de rendimiento empresarial.
Para convertirse en un analista de BI efectivo, necesitará una base sólida en matemáticas y estadísticas y la capacidad de comunicar información compleja a través de visualizaciones sofisticadas.
EDUCACION: Licenciatura en informática, estadística, matemáticas o finanzas
Habilidades requeridas: Data warehousing, ETL (Extract, Transform, Load), SQL, NoSQL, programación (Python, R), estadísticas y visualización de datos
Salario promedio en los EE. UU. (2023): $87,386 por año (Glassdoor)
Ingeniero de Aprendizaje de Máquinas
Los ingenieros de aprendizaje automático son responsables de crear algoritmos y sistemas que permitan a las computadoras descubrir patrones en conjuntos de datos. Su conjunto de habilidades debe ser completo e incluir fundamentos de matemáticas e informática, experiencia en lenguajes de codificación como Python o R, marcos de biblioteca como Pandas y NumPy, y una comprensión del problema comercial o del producto que se está abordando.
Al involucrarse profundamente con los intrincados detalles que vienen con esta profesión, aquellos que buscan un desafío pueden encontrarse aptos para el papel de un ingeniero de aprendizaje automático.
EDUCACION: Licenciatura en informática o ingeniería
Habilidades requeridas: Modelado de datos, programación, estadísticas, probabilidad, diseño de software, algoritmos de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural
Salario promedio en los EE. UU. (2023): $132,450 por año (Glassdoor)
Arquitecto de datos
Los arquitectos de datos son responsables de diseñar y supervisar el desarrollo de bases de datos y Sistemas de gestión de bases de datos, que implica analizar los requisitos del usuario y desarrollar una estructura de diseño lógica.
Este rol también consiste en implementar y administrar controles de seguridad y solucionar cualquier problema técnico. Todos los sistemas que creen deben consolidar las fuentes de datos disponibles y permitir que las partes interesadas accedan a la información cuando sea necesario.
EDUCACION: Licenciatura en informática o ingeniería de software (diseño de base de datos)
Habilidades requeridas: Programación (SQL, NoSQL, Python, Java), ETL, minería y gestión de datos, aprendizaje automático y modelado de datos
Salario promedio en los EE. UU. (2023): $164,663 por año (Glassdoor)
Ingeniero de Minería de Datos
Los ingenieros de minería de datos usan sus habilidades de programación avanzada para crear algoritmos o procesos automatizados que pueden filtrar grandes conjuntos de datos y descubrir tendencias y correlaciones. Configuran y ponen en funcionamiento la infraestructura para almacenar, analizar e informar los datos.
Esto puede incluir aspectos como crear almacenes de datos y un sistema para organizar los datos en estos almacenes, lo que permite un fácil acceso y flujo de datos.
EDUCACION: Licenciatura en informática o análisis de datos.
Habilidades requeridas: Sistemas de software de datos, programación (Python, Java, R, MapReduce), experiencia con plataformas de computación en la nube (Google Cloud, Azure) y herramientas de análisis (Pandas, PySpark)
Salario promedio en los EE. UU. (2023): $116,821 por año (Glassdoor)
Cómo empezar como científico de datos
Antes de saltar al lado técnico de las cosas, concéntrese en comprender el campo e identificar qué habilidades necesita para tener éxito. Aquí está un proceso de cinco pasos puede usar para construir una carrera en ciencia de datos:
- Graduarse con un título avanzado: Un título en áreas como informática, matemáticas, estadística o ciencia de datos puede brindarle una base sólida en el campo. Como es un campo avanzado, lo mejor es obtener una maestría también, ya que una licenciatura sería el mínimo indispensable en esta área técnica.
- Concéntrate en desarrollar tus habilidades de programación: También debe tener fluidez en lenguajes de programación como R, Python o Java. Puede inscribirse en cursos en línea, ver tutoriales en video o unirse a comunidades de codificación para mejorar sus habilidades de programación. Además, puede inscribirse en programas de certificación.
- Obtenga exposición práctica en el campo: La experiencia práctica es crucial para su carrera como científico de datos. Encuentre pasantías orientadas a datos o contribuya a proyectos de código abierto que utilicen Data Science para resolver problemas del mundo real. Puede agregar estos proyectos a su cartera, lo que también puede ayudarlo a obtener un trabajo de nivel de entrada.
- Cree una cartera de ciencia de datos: Una cartera sólida de proyectos de ciencia de datos puede ayudarlo a destacarse ante posibles empleadores. Trabaje en proyectos personales o profesionales y demuestre sus habilidades a través de presentaciones o cárguelas en sitios web como GitHub o Kaggle.
- Manténgase actualizado con las tendencias de la industria: La industria de la ciencia de datos está en constante evolución y mantenerse actualizado es esencial para seguir siendo competitivo. Asista a conferencias, lea publicaciones de la industria y participe en comunidades en línea para mantenerse informado sobre los últimos desarrollos.
Conclusión
La ciencia de datos es un campo en crecimiento con una variedad de roles y responsabilidades. Hay varias trayectorias profesionales disponibles dentro del campo, lo que lo convierte en una opción atractiva para las personas que prefieren trabajar con grandes conjuntos de datos pero tienen preferencias específicas sobre lo que quieren hacer con ellos.
Además, hay muchos recursos disponibles para comenzar. Desde cursos en línea y programas de certificación hasta programas universitarios, los aspirantes a científicos de datos tienen herramientas a su alcance para convertirse en profesionales exitosos en este campo vital.
Imagen utilizada bajo licencia de Shutterstock.com
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- Fuente: https://www.dataversity.net/how-to-build-a-career-in-data-science/
