¿Cuál es el campo de la ciencia de los datos?

Durante cuatro años seguidos, científico de datos ha sido nombrado el trabajo número uno en los EE.UU. por Glassdoor. Además, la Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU. informa que la demanda de habilidades de ciencia de datos impulsará un 27,9% aumento del empleo sobre el terreno hasta 2026. No sólo hay una gran demanda, sino que también hay una notable escasez de científicos de datos cualificados.

Daniel Gutiérrez, editor gerente de InsideBIGDATA , le dijo Forbes, “La palabra en la calle es que definitivamente hay una escasez de personas que pueden hacer ciencia de datos.” Si usted tiene una pasión por las computadoras, matemáticas, y descubrir respuestas a través del análisis de datos, entonces ganar un avanzado Licenciatura en Ciencias de los Datos o análisis de datos Podría ser tu próximo paso.

¿Qué es la ciencia de los datos?

Martin Schedlbauer Doctorado y profesor de ciencias de los datos en la Universidad del Nordeste , dice que la ciencia de los datos es utilizada por “computar profesionales que tienen las habilidades para recolectar, moldear, almacenar, administrar y analizar datos [como] un recurso importante para que las organizaciones permitan la toma de decisiones impulsadas por datos”. Casi todas las interacciones con la tecnología incluyen datos: sus compras de Amazon, Facebook, recomendaciones de Netflix e incluso el reconocimiento facial necesario para iniciar sesión en su teléfono.

Amazon es un excelente ejemplo de lo útil que puede ser la recopilación de datos para el comprador promedio. Los conjuntos de datos de Amazon recuerdan lo que has comprado, lo que has pagado y lo que has buscado. Esto permite a Amazon personalizar sus vistas posteriores de la página principal para adaptarse a sus necesidades. Por ejemplo, si usted busca equipo de camping, artículos para bebés y comestibles, Amazon no le hará spam con anuncios o recomendaciones de productos para vitaminas geriátricas. En su lugar, usted va a ver artículos que en realidad pueden beneficiarle, como una silla alta de camping compacto para los bebés.

Del mismo modo, la ciencia de los datos puede ser útil para recordarle las compras habituales. Si usted pide pañales cada mes, por ejemplo, usted puede ver un cupón colocado estratégicamente o negociar alrededor de la misma hora cada mes. Este uso de datos está destinado a actuar como un disparador, lo que te lleva a pensar: “Recuerdo que necesito comprar pañales, y debería comprarlos ahora porque están a la venta”.

Ciencias de los datos beneficia tanto a las empresas como a los consumidores. McKinsey Global Institute descubrió que los big data pueden aumentar el margen de ganancia de un minorista en un 60 por ciento, y “los servicios habilitados por datos de ubicación personal pueden permitir a los consumidores capturar $600 mil millones en superávit económico”, lo que significa que son capaces de comprar un bien o servicio por menos de lo que esperaban. Por ejemplo, si usted presupuestara $7,500 para comprar un jacuzzi y luego encontrara el modelo exacto que usted quería por $6,000, su superávit económico sería $1,500. La ciencia de los datos puede aumentar simultáneamente la rentabilidad de los minoristas y ahorrar dinero a los consumidores, lo que es beneficioso para una economía sana.

¿Por qué es importante la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos puede mejorar la salud pública a través de rastreadores portátiles que motivan a las personas a adoptar hábitos más saludables y pueden alertar a las personas sobre problemas de salud potencialmente críticos. Los datos también pueden mejorar la precisión diagnóstica, acelerar la búsqueda de curas para enfermedades específicas, o incluso detener la propagación de un virus. Cuando el Episodio del virus del Ébola en África Occidental en 2014, los científicos pudieron rastrear la propagación de la enfermedad y predecir las zonas más vulnerables a la enfermedad. Estos datos ayudaron a los funcionarios de salud a enfrentarse al brote y evitar que se convirtiera en una epidemia mundial.

La ciencia de los datos tiene aplicaciones críticas en la mayoría de las industrias. Por ejemplo, los agricultores utilizan los datos para el crecimiento y la entrega eficientes de alimentos, los proveedores de alimentos para reducir el desperdicio de alimentos, y las organizaciones sin fines de lucro para impulsar los esfuerzos de recaudación de fondos y predecir las necesidades de financiación.

En un discurso de 2015, Economista y Freakonomics autor Steven Levitt dijo que los CEOs saben que se están perdiendo la importancia de Big Data, pero no tienen los equipos adecuados en su lugar para realizar las habilidades. Dice, “Realmente creo todavía que la combinación de colaboraciones con los grandes datos de las empresas y la aleatorización [...] es absolutamente va a estar en el centro de lo que Economía es y qué otras ciencias sociales están avanzando”.

Perseguir una carrera en la ciencia de los datos es un movimiento inteligente, no sólo porque está de moda y paga bien, sino porque los datos muy bien pueden ser el punto de inflexión en el que gira toda la economía.

Carreras en la ciencia de los datos en demanda

Se necesitan expertos en ciencia de datos en prácticamente todos los sectores laborales, no sólo en tecnología. De hecho, las cinco compañías tecnológicas más grandes —Google, Amazon, Apple, Microsoft y Facebook— solo Emplear a la mitad del 1% de los empleados de EE.UU. . Sin embargo —con el fin de entrar en estos roles de alta remuneración y bajo demanda— generalmente se requiere una educación avanzada.

“Los científicos de datos son altamente educados–88 por ciento tienen por lo menos una maestría y 46 por ciento tienen doctorado–y aunque hay excepciones notables, un fondo educativo muy fuerte generalmente se requiere para desarrollar la profundidad del conocimiento necesario para ser un científico de datos”, informa KDnuggets , un sitio líder en Big Data.

Aquí están algunas de las carreras principales de la ciencia de los datos que usted puede romper en con un grado avanzado.

1. Científico de datos

Requisitos de trabajo típicos: Encuentre, limpie y organice datos para las empresas. Los científicos de datos tendrán que ser capaces de analizar grandes cantidades de información compleja en bruto y procesada para encontrar patrones que beneficien a una organización y ayuden a impulsar decisiones empresariales estratégicas. Comparado con los analistas de datos , los científicos de datos son mucho más técnicos.

2. Ingeniero de aprendizaje automático

Requisitos de trabajo típicos: Los ingenieros de aprendizaje automático crean embudos de datos y ofrecen soluciones de software. Por lo general, necesitan estadísticas fuertes y habilidades de programación, así como un conocimiento de la ingeniería de software. Además de diseñar y construir sistemas de aprendizaje automático, también son responsables de realizar pruebas y experimentos para supervisar el rendimiento y la funcionalidad de dichos sistemas.

3. Científico de aprendizaje automático

Requisitos de trabajo típicos: Investigar nuevos enfoques y algoritmos de datos para ser usados en sistemas adaptativos incluyendo técnicas supervisadas, no supervisadas y de aprendizaje profundo. Los científicos de aprendizaje automático suelen usar títulos como Científico de Investigación o Ingeniero de Investigación.

4. Arquitecto de aplicaciones

Requisitos de trabajo típicos: Seguimiento del comportamiento de las aplicaciones utilizadas dentro de un negocio y cómo interactúan entre sí y con los usuarios. Los arquitectos de aplicaciones también se centran en diseñar la arquitectura de las aplicaciones, incluyendo componentes de construcción como la interfaz de usuario y la infraestructura.

5. Arquitecto de empresa

Requisitos de trabajo típicos: Un arquitecto empresarial es responsable de alinear la estrategia de una organización con la tecnología necesaria para ejecutar sus objetivos. Para ello, deben tener una comprensión completa del negocio y sus necesidades tecnológicas con el fin de diseñar la arquitectura de sistemas necesaria para satisfacer esas necesidades.

6. Arquitecto de datos

Requisitos de trabajo típicos: Asegúrese de que las soluciones de datos están construidas para aplicaciones analíticas de rendimiento y diseño para múltiples plataformas. Además de crear nuevos sistemas de bases de datos, los arquitectos de datos suelen encontrar formas de mejorar el rendimiento y la funcionalidad de los sistemas existentes, así como de facilitar el acceso a los administradores y analistas de bases de datos.

7. I nfraestructura Arquitecto

Requisitos de trabajo típicos: Supervisar que todos los sistemas empresariales están funcionando de manera óptima y pueden apoyar el desarrollo de nuevas tecnologías y requisitos del sistema. Un título de trabajo similar es Cloud Infrastructure Architect, que supervisa la estrategia de computación en nube de una empresa.

8. Ingeniero de datos

Requisitos de trabajo típicos : Realizar el procesamiento por lotes o el procesamiento en tiempo real de los datos recopilados y almacenados. Los ingenieros de datos también son responsables de construir y mantener tuberías de datos que creen un ecosistema de datos robusto e interconectado dentro de una organización, haciendo accesible la información a los científicos de datos.

9. Desarrollador de inteligencia empresarial (BI)

Requisitos de trabajo típicos: Los desarrolladores de BI diseñan y desarrollan estrategias para ayudar a los usuarios empresariales a encontrar rápidamente la información que necesitan para tomar mejores decisiones empresariales. Extremadamente conscientes de los datos, utilizan herramientas de BI o desarrollan aplicaciones analíticas personalizadas de BI para facilitar la comprensión de los usuarios finales de sus sistemas.

10. Estadístico

Requisitos de trabajo típicos: Los estadísticos trabajan para recopilar, analizar e interpretar datos con el fin de identificar tendencias y relaciones que pueden utilizarse para fundamentar la toma de decisiones de la organización. Además, las responsabilidades diarias de los estadísticos suelen incluir el diseño de procesos de reunión de datos, la comunicación de los resultados a las partes interesadas y el asesoramiento sobre la estrategia institucional.

11. Analista de datos

Requisitos de trabajo típicos: Transformar y manipular grandes conjuntos de datos para adaptarse al análisis deseado para las empresas. Para muchas empresas, este papel también puede incluir el seguimiento de análisis web y análisis de pruebas A/B. Los analistas de datos también ayudan en el proceso de adopción de decisiones mediante la preparación de informes para los dirigentes de las organizaciones que comunican eficazmente las tendencias y las ideas extraídas de su análisis.

Los científicos de datos están en constante demanda

Schedlbauer concluye que si bien es probable que algunos trabajos de ciencia de datos se automaticen en los próximos 10 años, “hay una clara necesidad de profesionales que entiendan una necesidad empresarial, puedan idear una solución orientada a los datos y luego implementar esa solución”.

Los expertos en ciencia de datos son necesarios en casi todos los campos, desde la seguridad del gobierno hasta las aplicaciones de citas. Millones de empresas y departamentos gubernamentales dependen de big data para tener éxito y servir mejor a sus clientes. Las carreras científicas de datos tienen una gran demanda y esta tendencia no se desacelerará en ningún momento, si es que alguna vez.

Irrumpiendo en el campo

Si quieres irrumpir en el campo de la ciencia de los datos , hay una serie de maneras en que puedes prepararte para asumir estos desafiantes pero emocionantes roles. Tal vez lo más importante, usted tendrá que impresionar a los futuros empleadores demostrando su experiencia y experiencia laboral previa. Una de esas maneras que usted puede construir esas habilidades y experiencia es seguir un programa de grado avanzado en su área de interés.

Northeastern University, por ejemplo, ofrece programas de máster en ambos ciencias de los datos y análisis de datos que están diseñados para desarrollar las habilidades que los empleadores están buscando. Ambos programas también ofrecen a los estudiantes la oportunidad de participar en cooperativas y experiencias de aprendizaje experiencial, lo que les permite desarrollar experiencia práctica antes de graduarse. Una vez que haya considerado factores como sus antecedentes personales, intereses y aspiraciones profesionales, usted será capaz de determinar qué programa de grado es adecuado para usted y dar el siguiente paso hacia el logro de sus metas.