¿Cuál es la progresión profesional de un científico de datos?

¿Curioso por seguir un camino de carrera en ciencias de datos? Casi todas las empresas confían en los datos para impulsar su toma de decisiones y los científicos o analistas de datos son los que lo interpretan.

Si bien una explicación simplificada, la realidad es que un científico o analista de datos es en la primera línea de la relación de una empresa con los datos Coleccionan. Y a medida que las empresas recogen aún más información, trabajar con los datos y comprenderlos se está convirtiendo en una prioridad mayor.

Las empresas necesitan profesionales de la ciencia de los datos que puedan extraer datos, entender lo que significan los datos, saber cómo deben ser interpretados y entender qué implicaciones tienen los datos para la empresa.

Las carreras en ciencias de datos o análisis son algunas de las más puestos de trabajo en demanda.

Echemos un vistazo a lo que está detrás de este creciente campo de trabajo y cómo saber si es la carrera correcta para usted.

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Pero como científico de datos o analista cuya posición es demandada, aquellos con formación formal y poca o ninguna experiencia pueden todavía ser capaces de encontrar una posición excelente.

La ciencia de los datos se extiende por el mundo de las TI y los negocios. Aquellos que disfrutan de analizar complejos conjuntos de datos de negocios estar siempre en la demanda por el creciente campo de empresas que utilizan datos.

La ciencia de los datos sólo continuará expandiéndose, así como más equipos comienzan a usar datos para tomar decisiones, no sólo ingeniería. Es probable que haya profesionales de la ciencia de los datos trabajando en la mayoría de los equipos de marketing y multifuncionales en un futuro muy próximo.

¿Qué habilidades necesita para la ciencia o el análisis de datos?

Al elegir una trayectoria profesional dentro del campo de la ciencia de los datos, los candidatos deben pensar en ambos habilidades duras y blandas que será necesario para el trabajo.

La ciencia de los datos es algo más que programar Python. En la mayoría de los casos, necesitará habilidades interpersonales que le ayuden a completar proyectos complejos.

Los profesionales de la ciencia de los datos son capaces de trabajar funcionalmente y ofrecer resultados en equipo.

Aunque los científicos de datos de nivel inicial pueden dedicar su tiempo a la extracción de datos para un proyecto más grande, con el tiempo ese papel cambiará. Los líderes en ciencia de datos también se centran en ayudar a destilar conceptos complejos a los compañeros de equipo o en desarrollar nuevos procesos para agilizar la recopilación de información de los clientes.

Competencias difíciles son habilidades específicas que se relacionan con una carrera y pueden ser aprendidas o ganadas, como una certificación. Algunas habilidades duras típicas para aquellos en el campo de la ciencia de datos son:

Competencias blandas son habilidades que te permiten hacer tu trabajo. Las habilidades blandas pueden no ser tan fácilmente definidas en un curriculum vitae ya que son más habilidades que se muestran a través del trabajo y las interacciones con otros. Algunas de las habilidades blandas comúnmente necesarias en este campo son:

curiosidad
habilidades de comunicación persuasiva, tanto escritas como orales
comunicación efectiva con todos los niveles de una organización
gestión de equipos
apertura a nuevas ideas y capaz de imaginar soluciones únicas o creativas
Capacidades de gestión del proyecto
la capacidad de tomar conceptos empresariales y buscar soluciones analíticas

¿Qué hace un científico de datos?

Una persona que tiene éxito en una carrera de la ciencia de los datos es una mezcla de un matemático, científico de la computación y un tendencia-spotter. Los científicos de datos son curiosos y analíticos.

Este trabajo trabaja tanto con TI como con el mundo empresarial para vincular la minería e interpretación de datos y luego evaluar esos datos para el propio negocio.

Un científico de datos utilizará un enfoque creativo y de resolución de problemas para ver las tendencias que los datos exhiben y luego comunicarse con los responsables de la toma de decisiones. La ciencia de los datos es más que solo mirar los datos de ventas.

A través de la narración, un científico de datos será capaz de explicar las tendencias en los datos y lo que significan para las posibles acciones futuras de una empresa. Este tipo de trabajo puede trabajar en un equipo o dirigir un equipo de otros.

La ciencia de los datos es tanto para entender lo que dicen los datos como para ayudar a su equipo a ponerse en la misma página.

Competencias blandas : comunicación con públicos técnicos y no técnicos, así como con responsables de la toma de decisiones y usuarios de empresas; curiosidad intelectual; narración de historias; adaptabilidad; pensamiento crítico; gestión de equipo/equipo; liderazgo; sentido empresarial

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¿Qué hace un analista de datos?

Primero recopilará los datos necesarios para una empresa y luego trabajará en su interpretación.

Trabajando en un equipo o liderando otro grupo de analistas, uno usará los datos para ayudar a resolver problemas y responder preguntas.

Utilizando los datos, los analistas ayudan a descubrir tendencias y patrones significativos para ayudar a las empresas a crear acciones futuras. Los profesionales del análisis de datos son típicamente cómodos con una amplia gama de programas técnicos y herramientas tecnológicas y también son expertos en codificación.

Las habilidades blandas que un analista de datos utiliza en este trabajo reflejan las responsabilidades de comunicar los hallazgos de datos e interpretaciones de tendencias o problemas a otros dentro de la organización.

Al igual que otros roles científicos, convertirse en analista requerirá un conjunto específico de habilidades duras y blandas. Además de las habilidades típicas de los científicos de datos como lenguajes de base de datos y Python, también necesitarás ser apasionado por ayudar a los equipos no técnicos a entender tus resultados.

¿Qué es Ingeniería de Datos?

Una carrera como ingeniero de datos se centrará en crear y mantener bases de datos en lugar de interpretar datos como lo hace un analista o científico de datos.

Un ingeniero de datos se basará en fuertes habilidades para crear y mantener sistemas de bases de datos, así como ser fluido en muchos lenguajes de programación .

Este campo es altamente colaborativo ya que trabajan en equipos con no sólo otros ingenieros de datos, analistas de datos e ingenieros de aprendizaje automático.

También trabajan con otros desarrolladores, gerentes de productos y otros equipos multifuncionales.

Un ingeniero de datos debe sentirse cómodo no sólo creando las bases de datos, sino discutiéndolas con audiencias técnicas y no técnicas. Se les puede pedir que generen presentaciones para describir y explicar sus conclusiones a las partes interesadas u otros equipos empresariales.

¿Qué hace un arquitecto de datos?

Los arquitectos de datos son responsables de diseñar sistemas de datos y arquitectura, determinar cómo almacenan y consumen los datos las diferentes entidades de datos.

Los arquitectos de datos son científicos de datos cuyas habilidades están en demanda en organizaciones de todos los tamaños.

Los arquitectos de datos definen cómo las aplicaciones utilizar y procesar los datos.

Los arquitectos de datos tienen que conceptualizar los sistemas de datos que utiliza una empresa para que la empresa pueda aprovechar al máximo esos datos. Esto incluye la construcción de almacenes de datos o repositorios centrales para KPI y otras métricas de negocio clave.

Como cualquier buen profesional de la ciencia de los datos, buscarán debilidades o áreas problemáticas dentro del sistema de datos y trabajarán para mejorarlo o actualizarlo. Los arquitectos de datos ayudan a las empresas a pasar de sistemas obsoletos y sileados a una arquitectura de datos más integrada y moderna.

Una de sus responsabilidades clave como arquitecto de datos será desarrollar sistemas de gestión de datos. ¿Qué datos se priorizan? ¿Cómo se organiza? ¿Cómo se mostrará al resto del equipo?

¿Qué hace un estadístico?

Mientras todavía en el ámbito del análisis de datos, un estadístico utilizará modelos matemáticos para identificar las tendencias estadísticas de los datos. La estadística y la ciencia de los datos a menudo trabajan de la mano.

Un estadístico puede crear nuevos conjuntos de datos administrando encuestas o pruebas para un negocio basadas en necesidades de análisis.

Alguien en este trabajo también debe ser un excelente comunicador verbal y escrito porque un estadístico tendrá que ser capaz de explicar conceptos matemáticos altamente técnicos sin utilizar el lenguaje técnico. ¡La ciencia de los datos no es una habilidad innata para la mayoría de nosotros!

Los estadísticos deben ser capaces de determinar fácilmente la validez y pertinencia de los datos para proteger la exactitud de la evaluación y el análisis de los datos.

La capacidad de liderazgo dentro de la carrera estadística es útil ya que este trabajo requiere un pensamiento crítico sobre los datos de la misma manera que lo hace un líder y luego usar esa lente para interpretar y analizar los datos también.

Habilidades difíciles : modelado informático; análisis de datos; habilidades matemáticas fuertes; licenciatura en matemáticas o estadísticas, así como un máster en estadística o matemáticas. Puede sustituir un título en ciencias de datos por una sólida historia laboral.

Científicos de Datos vs. Analistas de Datos

El núcleo de las posiciones de nivel inicial como científico de datos y analista son muy iguales.

Tanto un científico de datos de nivel inicial como un analista de datos de nivel inicial responderán preguntas sobre los datos.

Pero un científico de datos usará el contexto de los datos para responder a las preguntas sobre un negocio mientras que un analista de datos responder preguntas sobre datos históricos e incluso ejecutar pruebas A/B en productos para crear nuevos datos, ambos para guiar una decisión de negocio.

Mientras ambos están analizando datos, el enfoque de un científico de datos y un analista de datos es muy diferente.

Diferencias entre una carrera de Ciencia de Datos y una carrera de Analista de Datos

Un científico de datos localizará datos para analizar para ayudar a crear nuevas características del producto, mientras que un analista de datos creará datos a través de pruebas A/B para analizar para sugerir modificaciones del producto.
Un profesional de la ciencia de los datos pasa tiempo limpiando datos para asegurarse de que está listo para algoritmos de aprendizaje automático y sus propios modelos, mientras que un analista de datos analizará datos históricos sin tener que limpiar o administrar los datos en sí.
Un científico de datos está prediciendo comportamientos futuros usando datos, mientras que un analista de datos mira los datos pasados para informar la toma de decisiones.
Es probable que un científico de datos trabaje en equipo, mientras que un científico de datos puede trabajar solo o informar a otros departamentos en lugar de un equipo.

Similitudes entre una carrera de Ciencia de Datos y una carrera de Analista de Datos

Tanto los científicos de datos como los analistas utilizan la visualización de datos y cuentan las historias a las partes interesadas a través de herramientas de visualización como Tableau.
Los científicos y analistas de datos necesitan saber cómo utilizar lenguajes de programación como Python y R para ofrecer soluciones que automatizan la manipulación de datos.
Tanto científicos como analistas gestionan Big Data. Pero los científicos de datos utilizan Apache Hadoop o Apache Spark, sistemas de procesamiento de código abierto para hacer esto, mientras que los analistas de datos son más propensos a utilizar SQL o a veces incluso Excel.
Tanto los científicos de datos como los analistas de datos deben ser excelentes comunicadores para expresar las ideas extraídas del análisis de datos, ya sea a un equipo, a otros dentro de la organización, a las partes interesadas o al liderazgo.

¿Qué carrera científica de datos es adecuada para usted?

Estar interesado en trabajar en la ciencia de los datos te presenta un montón de opciones para tu carrera. Eso es especialmente cierto para los científicos de datos junior que todavía no saben la dirección que les gustaría ir!

Pero elegir el camino correcto para tus pasiones y habilidades de ciencia de datos significa mirar cuidadosamente lo que quieres de tu vida profesional a largo plazo.

¿Cómo quieres que sea tu día y qué tipo de tareas encajan mejor con tus habilidades y habilidades?

¡Incluso un científico de datos de alto nivel puede tener dificultades para responder a estas preguntas! Por suerte, esta trayectoria profesional permite flexibilidad y crecimiento a largo plazo.

Un Ingeniero de Datos:

Un arquitecto de datos:

es cómodo crear y mantener todo el marco de datos de una empresa

Un analista de inteligencia empresarial:

le gusta buscar tendencias
puede informar cómodamente las decisiones de la empresa
es un pensador crítico audaz

Un estadístico:

puede ver fácilmente patrones en los datos
le encanta resolver problemas del mundo real con las matemáticas
es cómodo comunicarse con las partes interesadas

La mujer en la ciencia de los datos

Desafortunadamente, tan recientemente como en 2020 menos del 15% del campo de la ciencia de los datos compuesta por mujeres.

Y como un estadístico puede decirle, una falta de diversidad dentro de cualquier conjunto de datos dado lo debilita!

Según una encuesta BCG Women In Data de 2020, entre el 40 y el 63% de las mujeres de todo el mundo ven ciencia de datos en una luz negativa y esto afecta desproporcionadamente la entrada de las mujeres en el campo.

Pero las escuelas y las empresas están trabajando para disipar algunas de las percepciones incorrectas sobre la ciencia de los datos y el campo STEM. Están creando programas para introducir a las mujeres y niñas jóvenes en el mundo de los datos incluso antes. En última instancia, estos programas alientan a las mujeres a cursar estudios de informática y carreras en tecnología.

Los puntos de vista negativos de la trayectoria profesional de la ciencia de los datos se iluminan cuando las realidades del trabajo son más transparentes. Las escuelas y las empresas esperan invertir esta tendencia para alentar a las mujeres a incorporarse a esta carrera en mayor número en el futuro.

Más recursos para entrevistas de científicos de datos

Esperamos que este artículo le haya ayudado a aprender más sobre la carrera de la ciencia de los datos. Si eres un aspirante a científico de datos, ¡probablemente tendrás una serie de entrevistas en tu futuro!

Por suerte, Exponent ayuda a personas como usted as sus próximas entrevistas de ciencia de datos o aprendizaje automático.

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