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La ciencia de datos sigue siendo el trabajo del año, especialmente con todo el revuelo en torno a la IA generativa. Sin embargo, es común que la demanda de trabajos en ciencia de datos sea mucho menor que la de los solicitantes; Es significativo que muchos empleadores todavía prefieran a los científicos de datos senior a los junior. Es por eso que a muchos estudiantes que aprenden ciencia de datos les resulta difícil encontrar trabajo.
Sin embargo, eso no significa que lo que aprenda se desperdicie. Todavía existen muchas carreras profesionales alternativas para quienes conocen la ciencia de datos. Tanto para principiantes como para profesionales, existen varios trabajos en los que pueden implementar sus habilidades en ciencia de datos.
Entonces, ¿cuáles son estas trayectorias profesionales alternativas? Aquí hay cinco trabajos diferentes que debes considerar.
La primera carrera alternativa que puede derivar de la ciencia de datos es la de ingeniero de aprendizaje automático. A veces la gente confunde estas dos ocupaciones con lo mismo, pero son diferentes.
Los ingenieros de Machine Learning se centran más en los aspectos técnicos de la implementación del aprendizaje automático en producción, como cómo se debe diseñar la estructura o cómo se debe escalar la producción. Por otro lado, los científicos de datos se centran en extraer información de los datos y proporcionar soluciones para resolver el problema empresarial.
Ambos comparten la misma base en análisis de datos y aprendizaje automático, pero las diferencias separan estas trayectorias profesionales. Si cree que un puesto de ingeniero de aprendizaje automático es para usted, debe concentrarse en aprender más sobre la práctica de la ingeniería de software y MLOps para cambiar a estas carreras.
El artículo Cómo convertirse en ingeniero de aprendizaje automático por Nisha Arya También podría ayudarle a impulsar esa carrera profesional.
El próximo trabajo es ingeniero de datos. En la era actual impulsada por los datos, el ingeniero de datos se ha convertido en un puesto importante para proporcionar un flujo de datos estable con alta calidad. En la empresa, un ingeniero de datos respaldaría muchos trabajos de científico de datos.
Los trabajos del ingeniero de datos se centran en la infraestructura backend para respaldar cualquier tarea de datos y mantener la arquitectura para la gestión y el almacenamiento de datos. El ingeniero de datos también se centra en la construcción de canales de datos según los requisitos, incluida la recopilación, transformación y entrega.
El ingeniero de datos y el científico de datos trabajan con datos, pero el ingeniero de datos se centra más en la infraestructura de datos. Esto significa que debe tener habilidades adicionales, incluidas SQL, administración de bases de datos y tecnologías de big data.
Para conocer más sobre la carrera de Ingeniero de Datos, lee el artículo Curso gratuito de ingeniería de datos para principiantes por Bala Priya C.
La inteligencia empresarial (BI) es una carrera profesional alternativa para aquellos a quienes todavía les encanta obtener información de los datos pero están más interesados en analizar datos históricos para informar el negocio. Es una posición importante para cualquier negocio, ya que una empresa necesita conocer su situación actual a partir de los datos.
BI se centra más en el análisis descriptivo, donde los líderes empresariales y las partes interesadas utilizan el conocimiento de los datos para desarrollar iniciativas viables. Los conocimientos se basarían en datos actuales e históricos en forma de KPI y métricas comerciales para que la empresa pueda tomar una decisión informada. Para facilitar el análisis, BI utiliza herramientas para crear paneles e informes para el negocio. Esto diferencia a BI de los científicos de datos porque este último trabajo se centra en proporcionar predicciones futuras mediante análisis estadístico avanzado.
Muchos puestos de BI requieren habilidades como estadísticas básicas, SQL y herramientas de visualización de datos como Power BI. Estas son habilidades que las personas deben aprender cuando intentan convertirse en científicos de datos, por lo que BI sería una carrera profesional alternativa adecuada para quienes aman el análisis de datos.
Si desea mejorar sus habilidades para un puesto de BI, el artículo Análisis de big data: ¿por qué es tan crucial para la inteligencia empresarial? por Nahla Davies te daría esa ventaja.
Un gerente de productos de datos puede ser perfecto si desea pasar a un puesto con menos tecnicismos pero aún relacionado con la ciencia de datos. Este es un puesto que prefiere un conjunto de habilidades para una estrategia para crear una hoja de ruta para los productos o servicios centrados en datos.
El trabajo de Data Product Manager se centra más en comprender las tendencias actuales del mercado y guiar el desarrollo de productos de datos para satisfacer las necesidades del cliente. El puesto también debe comprender cómo posicionar el producto o servicio como un activo de la empresa. Al mismo tiempo, el Gerente de Producto de Datos debe tener el conocimiento técnico para comunicarse con el personal técnico y gestionar la estrategia para el desarrollo del producto.
Por lo general, un gerente de productos de datos debe tener habilidades que incluyan comprensión empresarial, comprensión de la tecnología de datos y diseño de la experiencia del cliente. Estas habilidades son necesarias si el Gerente de Producto de Datos quiere tener éxito en este puesto. Puedes leer el artículo. esta página para comprender más sobre Data Product Manager.
La última carrera profesional que debes considerar es la de Analista de datos. Los analistas de datos suelen trabajar con los datos sin procesar para proporcionar respuestas a preguntas específicas que requiere la empresa. Contrasta con los trabajos de BI porque, aunque tienen habilidades superpuestas, BI generalmente utiliza herramientas para crear paneles e informes para realizar un seguimiento continuo de los KPI y las métricas comerciales. Por el contrario, los analistas de datos suelen trabajar por proyectos.
Los analistas de datos suelen trabajar en cada departamento para proporcionar análisis ad hoc detallados para el proyecto específico y realizar análisis estadísticos para obtener información a partir de los datos. Los analistas de datos pueden utilizar SQL, lenguaje de programación (Python/R) y herramientas de visualización de datos, que son habilidades que la ciencia de datos ha aprendido.
Si esta es una carrera profesional alternativa, podrías asistir a un Bootcamp de analista de datos gratuito para principiantes, como lo explica Bala Priya C.
Si el camino de la ciencia de datos no es para usted, todavía hay muchas carreras alternativas que puede probar. No necesita desperdiciar la habilidad que ha aprendido, por lo que aquí están las cinco principales carreras profesionales alternativas en ciencia de datos que debe considerar:
- Ingeniero de Aprendizaje de Máquinas
- Data Engineer
- Inteligencia empresarial
- Responsable de productos de datos
- Analista de Datos
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Cornelio Yudha Wijaya es subgerente de ciencia de datos y escritor de datos. Mientras trabaja a tiempo completo en Allianz Indonesia, le encanta compartir consejos sobre Python y datos a través de las redes sociales y los medios de escritura.
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