¿Cuál es la mejor especialidad para la ciencia de datos?

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La ciencia de los datos es una posición emocionante y crítica para las empresas de todas las industrias. De hecho, se espera que los empleos en este campo crezcan en un impresionante 25% para 2032, según LightcastTM.

El papel científico de los datos es de oportunidad y exploración. Es una posición en la que profundizar en los detalles con el fin de impulsar grandes ideas a través del negocio. Este es un papel ideal para aquellos a los que les gusta ser desafiados, que son curiosos y que están impulsados a ayudar a transformar las operaciones de negocios.

¿Ha estado considerando la ciencia de los datos como una carrera, pero no está exactamente seguro de cómo empezar? En este artículo, vamos a ver algunas posibles trayectorias de grado de ciencia de datos que usted podría tomar. Pero primero, entendamos qué hacen los científicos de datos y qué habilidades necesitan para tener éxito.

¿Qué hacen los científicos de datos?

Los científicos de datos se sientan en la confluencia de la tecnología, la ciencia y las matemáticas. Estos expertos utilizan sus habilidades en esas tres áreas para gestionar conjuntos de datos, encontrar tendencias dentro de los paquetes de datos y utilizar esas tendencias para desarrollar soluciones direccionales que impulsen el negocio hacia adelante.

Entonces, ¿cómo es eso?

Un científico de datos comienza su día obteniendo los últimos datos. Pasarán algún tiempo investigando esos datos para tener una mejor comprensión de la información que contiene y el contexto de dónde y cómo se recogieron esos datos.

Tendrán algunos supuestos predeterminados impulsados por las empresas que impulsan su enfoque. El científico de datos analizará los datos disponibles para entender qué información presenta y si esas suposiciones iniciales eran correctas. Esto puede implicar escribir y ejecutar un algoritmo, utilizar cálculos de distancia o ejecutar modelos estadísticos.

Una vez que hayan revisado a fondo todo, y desde todos los ángulos, pasarán tiempo considerando cómo la información descubierta puede ser utilizada para resolver las necesidades actuales o futuras del negocio.

¿Dónde se necesita la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos no es sólo una necesidad en las grandes empresas o empresas tecnológicas. Cada vez más industrias ven el beneficio de tener a un científico de datos como miembro clave del equipo.

Equipos de carreras de Fórmula 1 han recurrido a los científicos de datos para ayudarles a revisar la vida útil de los neumáticos, los rangos de combustible, las temperaturas de los motores y neumáticos, y otros puntos de datos. En este deporte donde la diferencia entre el primero y el último puede ser de segundos, utilizando datos para tomar decisiones informadas sobre lo que hay que hacer y cuándo puede ser la clave de la victoria.

Los científicos de datos también son miembros clave del equipo de ingeniería de Tesla. El fabricante de vehículos electrónicos tiene científicos de datos a bordo para revisar los números de rendimiento y utilizar el modelado de datos para ayudar a diseñar los próximos procesos de fabricación de gen.

Netflix , junto con cualquier otro servicio de streaming, utiliza grandes cantidades de datos para determinar lo que muestra para sugerir. Encontrar las “sugerencias” en todos esos datos son científicos de datos. Martin Tingley, en el Netflix TechBlog explica “Los científicos de datos aplican el método científico para mejorar la experiencia de Netflix para los miembros actuales y futuros, y están involucrados en todo el ciclo de vida de la experimentación”.

¿Qué calificaciones necesito para ser un científico de datos?

Los científicos de datos más exitosos son aquellos que son capaces de fusionar perfectamente las habilidades informáticas, la comprensión estadística y las matemáticas de una manera que les permite encontrar soluciones empresariales en múltiples conjuntos de datos. Si descompusieramos aún más estas habilidades, encontraríamos una habilidad necesaria en:

Competencias en materia de datos: El científico de datos debe entender qué datos extraer, de dónde y cómo para conducir sus análisis. Esto suele incluir la capacitación en las plataformas de macrodatos, el almacenamiento de datos y la gestión de bases de datos.
Competencia técnica. Un científico de datos debe tener competencia técnica en habilidades informáticas para aplicar el aprendizaje automático a grandes conjuntos de datos para análisis y predicciones. Esto típicamente incluye aprender idiomas como R, Python o SQL.Esto también incluye dominar herramientas de visualización de datos como Tableau o Microsoft BI.
Habilidades Matemáticas. Es importante poder trabajar con los datos que se han capturado, lo que significa una comprensión de las matemáticas, el modelado estadístico, el cálculo y el análisis de riesgos.
Educación y certificaciones. Las empresas han puesto un énfasis en la importancia de los datos, por lo que no sólo están buscando a alguien con habilidades, sino con la educación y la experiencia para saber cómo poner esas habilidades a utilizar de la manera más eficaz posible. Esto significa que los solicitantes de empleo deben tener un título de licenciatura relevante como mínimo. Certificaciones y certificaciones de la industria muestran una dedicación para mantenerse por delante en el campo.

Un “bonus” adicional puede ser su experiencia con herramientas como Github, Azure, Cloudera y MATLAB.

¿Qué grados son mejores para la ciencia de datos?

Si estás considerando obtener un título de licenciatura para prepararte para el campo de la ciencia de los datos, tienes varias opciones. Los estudiantes de rutina se especializan en matemáticas o ciencias de la computación. He aquí un vistazo a las rutas de licenciatura más ideales para este campo.

Licenciatura superior en Ciencias de los Datos

B.S. en Ciencias de la Computación: Este título es un ajuste natural para una carrera en ciencias de datos con su énfasis en lenguajes de programación. La obtención de este título le da una sólida base técnica y familiaridad con las herramientas estándar de la industria de hoy en día.
B.S. en estadística: Este grado es una opción fuerte para los científicos de datos prospectivos porque las habilidades de análisis estadístico son la base para convertir grandes conjuntos de datos en información significativa. Con este grado, usted tendrá el conocimiento para entender la ciencia de la toma de decisiones analíticas y construir habilidades atemporales que siempre serán esenciales en este campo.
B.S. en Matemáticas Aplicadas: Este grado es un buen ajuste para los profesionales de los datos porque se centra en la aplicación de técnicas de matemáticas analíticas y computacionales para resolver problemas del mundo real. Este es un grado ideal si quieres desarrollar habilidades versátiles y críticas para resolver problemas.

Máster superior en Ciencias de los Datos

Si usted está buscando avance su carrera en el campo de la ciencia de los datos, es posible que desee considerar la búsqueda de un máster que puede ayudarle a obtener una experiencia funcional más profunda, al tiempo que obtener exposición a los principios de liderazgo.

Los M.S. en Análisis de datos es el más adecuado para los profesionales que quieren conectar datos con cómo puede conducir a la creación de una ventaja empresarial competitiva. Curriculum en análisis y minería de Big Data, visualización y reporte de datos, análisis avanzados y conceptos estadísticos pueden proporcionar a los profesionales las herramientas para llegar a puestos de nivel superior.
Un M.S. en Ciencias de la Computación es beneficioso para los profesionales que quieren un mayor enfoque en la ingeniería y las habilidades de programación. El plan de estudios pertinente en este programa incluye estructuras avanzadas de datos y programación, cuestiones relacionadas con la gestión de bases de datos, el aprendizaje automático aplicado y la aplicación de la inteligencia artificial.

¿Qué certificaciones son mejores para la ciencia de datos?

Los certificados y certificaciones profesionales son herramientas valiosas para el avance profesional. Hay una amplia variedad de credenciales que se ofrecen en el campo de análisis de datos, desde organizaciones profesionales hasta proveedores de software individuales.

Lo que usted ganará: Certified Analytics Professionals proporciona uno de los principales programas de certificación de la industria al proporcionar un enfoque de alto nivel en los “7 dominios del proceso de análisis”. La certificación aCAP proporciona a los graduados universitarios recientes que tienen una experiencia práctica mínima con una oportunidad.

Para quién es: El aCAP es para graduados recientes o profesionales de nivel de ingreso que carecen de la experiencia práctica que es esencial para obtener certificaciones más avanzadas.

Lo que usted ganará: Franklin University ofrece un programa de certificados que aumentará su conocimiento de estadísticas, bases de datos, visualización de datos, minería de datos y tecnologías Big Data utilizando herramientas de alta demanda como R y Tableau. Aprenderás esto de profesionales experimentados en el campo que te ayudarán a sacar las lecciones del aula y a adentrarte en el mundo práctico de los negocios.

Para quién es: Profesionales de datos que buscan acelerar su desarrollo profesional, calificar para roles de liderazgo, o aumentar su potencial de ganancia con una organización.

Escoger tu camino

Hay muchas maneras de comenzar, o continuar, su carrera en la ciencia de los datos. Lo importante es que consideres toda la información y tomes una decisión informada sobre a dónde quieres que vaya tu carrera. O en otras palabras, practicar un poco de análisis de datos para planificar el crecimiento de su carrera.

“La demanda [de analistas de datos] en el mercado laboral ha crecido y probablemente seguirá creciendo en la próxima década desde que la gran cantidad de datos que se crean, copian, capturan, utilizan o consumen ha aumentado enormemente”, dijo Nimet Alpay, presidente del M.S. Programa de análisis de datos en la Universidad Franklin.

La respuesta para su próximo paso puede ser M.S. de Franklin en el programa de análisis de datos , lo que le permite aprovechar la creciente demanda de habilidades analíticas y le prepara eficazmente para los trabajos relacionados con el análisis de hoy y mañana.