¿Cuál es la necesidad básica de convertirse en científico de datos?

Un subcampo de la informática, la ciencia de los datos es el estudio de grandes cantidades de datos.

Un campo relativamente nuevo y en rápido crecimiento, la ciencia de los datos ofrece excelentes oportunidades de carrera. Grados de Glassdoor científico de datos como el tercer mejor trabajo en los EE.UU. para 2022, citando alta satisfacción en el trabajo, salarios altos, y abundantes vacantes de trabajo.

Esta página explica cómo convertirse en un científico de datos. Cubrimos los requisitos de experiencia y educación, observamos certificaciones y estrategias de búsqueda de empleo, y esbozamos los pasos para convertirnos en un científico de datos.

Los analistas de datos y los ingenieros de datos generalmente necesitan una licenciatura. Convertirse en un científico de datos o científico de investigación informática y de información generalmente requiere un máster.

Algunos profesionales de la ciencia de los datos tienen una mezcla de niveles de educación. Por ejemplo, alguien podría ganarse una licenciatura en ciencias de la computación y completar un data science bootcamp . O, podrían completar una licenciatura en un campo no relacionado y luego ganar un máster en ciencia de datos.

En general, las oportunidades de carrera y los salarios aumentan a medida que la gente obtiene niveles más altos. Un título de posgrado también puede ayudar a los solicitantes de empleo destacar entre los candidatos con sólo un soltero.

Requerimiento de convertirse en un científico de datos

Hay más de una manera de entrar en el campo de la ciencia de datos. Los requisitos científicos de datos difieren según el empleador, la industria y la ubicación. Los profesionales aspirantes pueden cumplir con los requisitos de trabajo de los científicos de datos de diversas maneras.

El proceso típico para convertirse en un científico de datos incluye por lo menos un título universitario de cuatro años en ciencias de la computación, ciencias de los datos, o un campo relacionado. Muchos científicos de datos también buscan educación de posgrado, certificaciones profesionales y campamentos de entrenamiento.

La mayoría de los trabajos científicos de datos requieren alguna experiencia profesional relevante. Los estudiantes pueden ganar experiencia mientras todavía están en la escuela a través de pasantías, proyectos capstone, y becas.

A continuación, esbozamos en detalle algunos de los pasos para convertirse en un científico de datos.

Completar una pasantía. Obtener experiencia de pasantía desarrolla habilidades relevantes para la carrera y puede conducir a ofertas de trabajo.
Buscar certificaciones profesionales. Ganar una certificación profesional no es necesario para convertirse en un científico de datos, pero puede ayudarle a demostrar sus habilidades a los empleadores potenciales.
Obtenga experiencia profesional de nivel inicial. Aplique para trabajos como analista de datos, ingeniero de datos y analista de investigación de mercado. Pasar varios años desarrollando sus habilidades puede conducir a mejores oportunidades de trabajo en el futuro.

Ruta del campo de arranque de ciencia de datos

Obtiene una licenciatura en cualquier campo.
Completar un campo de entrenamiento de ciencia de datos. Los campos de entrenamiento de ciencias de datos proporcionan entrenamiento intensivo en menos tiempo que la mayoría de los programas universitarios tradicionales. Es posible que necesite completar los requisitos previos antes de iniciar un campo de arranque.
Completar una pasantía.
Buscar certificaciones profesionales.

¿Qué es un científico de datos?

Las nuevas tecnologías ayudan a las organizaciones a recopilar fácilmente grandes cantidades de datos. Pero, a menudo no saben qué hacer con esta información. Los científicos de datos utilizan métodos avanzados para ayudar a aportar valor a los datos. Recopilan, organizan, visualizan y analizan datos para encontrar patrones, tomar decisiones y resolver problemas.

Los científicos de datos necesitan habilidades fuertes en programación, visualización de datos, comunicación y matemáticas. Las responsabilidades laborales típicas incluyen la recopilación de datos, la creación de algoritmos, la limpieza y validación de datos, y la redacción de informes. Casi cualquier organización puede beneficiarse de las contribuciones de un científico de datos capacitado. Los sectores de trabajo potenciales incluyen la salud, la logística y la banca y las finanzas.

¿Cuánta experiencia necesitan los científicos de datos?

Los requisitos científicos en materia de datos para la experiencia profesional dependen del papel y del lugar de trabajo. En general, los puestos de científico de datos no son puestos de nivel inicial. Los candidatos exitosos necesitan alguna experiencia relevante.

Antes de convertirse en un científico de datos, algunas personas comienzan en puestos relacionados con la tecnología de la información. Estos roles de peldaño pueden incluir analista de datos, analista de investigación de mercado o ingeniero de datos.

Los programas de estudios de ciencias de datos y los campos de entrenamiento a menudo incluyen pasantías, becas y proyectos capstone. Estas experiencias proporcionan práctica práctica que puede ayudar a los graduados a obtener una oferta de trabajo. Algunos empleadores dejan que los solicitantes de empleo sustituyan la educación por la experiencia, o viceversa.

Certificaciones profesionales

Las certificaciones profesionales no son un requisito para convertirse en un científico de datos. Sin embargo, una certificación puede ayudarle a destacar y demostrar su experiencia a los empleadores potenciales. Conseguir la certificación puede ayudarle a ganar un salario de nivel de entrada más alto y abrir la puerta a más oportunidades de avance profesional.

En algunos casos, una certificación de ciencia de datos puede persuadir a un empleador para contratar a alguien que no cumple todos los requisitos de educación o experiencia establecidos en un trabajo.

Esta certificación demuestra la capacidad de utilizar SAS y herramientas de código abierto para manipular big data. Profesionales certificados saben cómo utilizar modelos de aprendizaje automático para hacer recomendaciones de negocios. Los solicitantes completan el profesional de curado de datos SAS, profesional de análisis avanzado y credenciales de IA & machine learning para obtener la certificación de ciencia de datos.

La certificación científica de datos significa conocimiento de la ciencia de datos y potencial de liderazgo de datos. Los candidatos pagan una cuota de $775 que cubre los recursos de preparación del examen, una insignia digital y un kit de credenciales. La certificación requiere 3-5 años de experiencia en análisis e investigación y un título de licenciatura o superior.

La principal credencial científica de datos ofrece cuatro pistas para diferentes solicitantes. Indica conocimientos de alto nivel sobre ciencia de datos y tecnologías analíticas. Dependiendo de la pista para la que califican, los candidatos deben seguir varios exámenes y evaluaciones para ganar la credencial. Una vez otorgada, la designación nunca expira.

Punto de interés profesional: Entrevista con un científico de datos

Antes de la ciencia de los datos, yo era profesor. Pero yo (y muchos de mis compañeros de doctorado jóvenes) gradualmente me di cuenta de que el mercado de trabajo académico tiene graves problemas que le impiden absorber y utilizar adecuadamente todos los candidatos talentosos que están recibiendo sus doctorados. La ciencia de los datos ofrece una manera para que las personas con sólidos conocimientos matemáticos y estadísticos apliquen sus conocimientos e investigación de la industria a los problemas del sector privado en un mercado de trabajo mucho más animado (también para una remuneración sustancialmente mejor que la que se ofrece en el mundo académico). También sentí que la ciencia de los datos, como un campo dinámico y de rápido crecimiento, me permitiría expandir mis habilidades y conocimientos más rápido que en el mundo académico.

¿Puede describir su camino hacia una carrera en ciencia de datos?

Mi primer problema una vez que decidí cambiar de carrera fue cómo, exactamente, a la transición. Mientras que yo era altamente educado, no tenía certificaciones o calificaciones específicas que muchos puestos de trabajo estaban buscando. Es por eso que elegí inscribirme en The Data Incubator. El Data Incubator se especializa en tomar candidatos con sólidos antecedentes académicos y ayudarles a aprender a conducir y comunicar la ciencia de los datos de manera efectiva en el sector privado. También ayudan a emparejar a sus estudiantes con posibles empleadores, lo que me permitió conseguir mi primer trabajo en ciencias de datos en Cova Strategies (que más tarde pasó a un papel en NNNata como científico de datos senior).

¿Cuáles son algunos puntos altos y bajos para esta carrera? ¿Qué desafíos podría enfrentar un científico de datos?

Aunque es probable que no esté en una buena posición para comentar sobre los altos y bajos de la carrera (no he estado en la ciencia de los datos durante ese tiempo), puedo decir que el mayor desafío que me enfrenté en la ciencia de los datos fue creerme a mí mismo ser realmente calificado. Incluso después de conseguir mi primer papel en la ciencia de los datos, sentí gran parte del mismo síndrome impostor que plaga a muchas personas, especialmente las que vienen de la academia.

¿Qué tipo de persona hace bien en este papel?

Las personas que tienen una fuerte comprensión de las matemáticas y las estadísticas y pueden aprender y aplicar nuevas técnicas rápidamente. La ciencia de los datos es un campo en rápida evolución; los métodos cambian, se desarrollan nuevas técnicas, y siempre hay algo relevante para descubrir, comprender e integrarse en proyectos nuevos o incluso existentes. Nadie puede mantenerse informado sobre cada tema, por lo que inevitablemente habrá momentos en que tienes que aprender sobre la marcha para utilizar las últimas o mejores técnicas para resolver un problema.

¿Qué consejo tienes para los estudiantes que consideran una carrera en ciencias de datos?

En primer lugar, como mencioné antes, la ciencia de los datos es mucho más un ejercicio en el razonamiento matemático y estadístico que cualquier otra cosa, así que no descuidar sus matemáticas! En segundo lugar, prepárese para ser precursor. Aunque muchas personas han intentado resolver casi cualquier problema (Stack Overflow es una prueba de ello), es probable que pocos hayan intentado resolver los problemas que se enfrentarán con la intención exacta que tiene. Esté preparado para combinar soluciones juntas, modificar código, o aplicar tecnologías de maneras que no hayan sido pensadas inicialmente. Eso es lo que hace de la ciencia de los datos un "arte de los datos", y eso es lo que lo hace divertido! Tercero, especialmente si el estudiante viene de un programa de posgrado, conoce tu valor. Si usted tiene (o está a punto de tener) un doctorado, usted probablemente sabe algo! Usted está más calificado de lo que probablemente se dé crédito a sí mismo, y no debe permitirse olvidar eso. Finalmente, meter el pie en la puerta en cualquier industria puede ser difícil. Trate de encontrar algún programa de certificación, curso, o algo que indique a las empresas que usted es serio y capaz de aplicar sus habilidades para satisfacer sus necesidades. Más allá de eso, recuerda que, como cualquier carrera, una carrera en ciencias de datos es un viaje. Esté preparado para lo inesperado y para encontrar su nicho ideal en una empresa (y la industria en general) donde no puede esperar inicialmente.

Andrew Graczyk, Ph.D.

El Dr. Andrew Graczyk es un graduado de La incubadora de datos . También obtuvo su doctorado en economía de la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill en diciembre de 2017. Sus especialidades de investigación en modelado teórico de juegos, estadísticas bayesianas y análisis de series temporales le permitieron sintetizar modelos novedosos para capturar incentivos adversos responsables del comportamiento que otros modelos tienen dificultades para explicar. Antes de su carrera en ciencia de datos, desarrolló experiencia trabajando con una amplia variedad de datos y temas, desde la formación de burbujas de activos hasta los mercados de vivienda, la regulación ambiental y la agricultura. Como científico senior de datos en NNNata, el Dr. Graczyk aplica su experiencia multifacética con los datos y la teoría para crear soluciones sólidas, flexibles y holísticas a los problemas utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático y estadística.

La búsqueda de empleo

Los lugares para buscar puestos de científicos de datos incluyen organizaciones profesionales, ferias de empleo y oportunidades de creación de redes en conferencias anuales. Pregunte por guías de trabajo de mentores, asociaciones de ex-alumnos y ex-supervisores y colegas. Los estudiantes actuales y los graduados recientes pueden solicitar pasantías remuneradas y no remuneradas para obtener experiencia profesional.

También puede buscar vacantes en las juntas de trabajo. A continuación, destacamos cinco de los mejores puestos de trabajo para la industria de la ciencia de datos.

Portal de trabajo de ciencia de datos abiertos : Los solicitantes de empleo pueden encontrar miles de trabajos de ciencia de datos aquí en más de 300 empresas. Los candidatos pueden presentar sus currículums y ser emparejados automáticamente con posiciones relevantes.

¿Los trabajos de ciencia de datos pagan bien?

Sí. Los científicos de datos pueden ganar significativamente más que el trabajador promedio. Los Oficina de Estadísticas Laborales informa que los científicos de datos ganaron un salario medio anual de $ 108,660 a mayo de 2021.

¿Cuáles son los requisitos educativos para un científico de datos?

Los requisitos mínimos de educación para los profesionales de la ciencia de los datos suelen incluir una licenciatura. Muchos puestos de científico de datos requieren o prefieren candidatos con un máster en ciencias de datos, ciencias de la computación o un campo relevante.

¿Cómo puedo convertirme en un científico de datos?

Varias rutas pueden preparar a los estudiantes para una carrera en ciencias de datos. Los pasos para convertirse en un científico de datos pueden incluir obtener un título de licenciatura, obtener experiencia laboral y completar una certificación profesional. Muchos científicos de datos obtienen una maestría o asisten a un campo de entrenamiento.