¿Cuál es la siguiente posición después del científico de datos?

Además de ser uno de los trabajos tecnológicos más lucrativos, un trabajo en ciencias de datos también ofrece una gama de diferentes trayectorias profesionales. Especialmente a medida que los científicos de datos progresan a roles más altos, sus oportunidades se vuelven numerosas, y muchos científicos de datos se enfrentan al desafío de decidir dónde quieren especializarse. Algunos científicos de datos quieren convertirse en líderes de equipo. Otros quieren especializarse en una industria específica, como la comercialización. Y otros prefieren pasar su tiempo perfeccionando una habilidad específica, como el aprendizaje automático.

Con tantas posibilidades emocionantes, puede ser difícil saber cómo su trayectoria profesional encaja en el panorama de la ciencia de los datos. No te preocupes. Vamos a contarles todo sobre diferentes trayectorias profesionales de la ciencia de los datos, para que sepan cuál es el adecuado para ustedes.

¿Qué hace un científico de datos?

Antes de abordar la amplia gama de trayectorias profesionales de la ciencia de los datos, comencemos con lo básico. A científico de datos minas de datos para obtener información valiosa. Muchas empresas (pequeñas y grandes) tienen acceso a grandes volúmenes de datos, y se producen más datos todos los días. Así que los científicos de datos construyen marcos para analizar estos datos, para ver qué tendencias o patrones de negocio emergen.

Rutas de carrera de la ciencia de datos populares

Dependiendo de sus intereses, su viaje de la ciencia de los datos puede conducir a muchos caminos diferentes. Echemos un vistazo a algunas trayectorias diferentes.

Científico de datos > Científico principal de datos > Científico principal de datos

Esta es una trayectoria profesional común para muchos científicos de datos. A menudo, habrá múltiples científicos de datos principales en una empresa, cada uno encabezando una parte diferente de la proceso de ciencias de los datos .

A medida que avance en este viaje, su papel seguirá siendo en gran medida el mismo, pero se espera que asuma más de una posición de liderazgo y guiar los esfuerzos de la empresa. Así que elige este camino si disfrutas de manejar equipos, y posiblemente quieres servir como mentor. Como jefe de ciencia de datos, te convertirás en el principal científico de datos de la organización. Esto implica la supervisión de los equipos de ciencia de datos, la contratación para funciones de ciencia de datos y el enlace con otras partes interesadas de alto nivel.

Científico de datos > Científico senior de datos > Ingeniero de aprendizaje automático

Aprendizaje automático —que es el uso de algoritmos y marcos para automatizar partes del proceso de extracción y análisis de datos— es una especialización cada vez más popular para muchos científicos de datos de alto nivel. Si estás interesado en seguir esta ruta, echa un vistazo a un en línea campo de arranque de aprendizaje automático .

Científico de datos > Científico senior de datos > Consultor científico de datos

Para aquellos científicos de datos que prefieren no trabajar para una sola empresa, convertirse en un consultor de ciencia de datos es una trayectoria profesional popular. Los consultores a menudo trabajan de forma independiente, ofreciendo su experiencia de dominio a diferentes clientes. Este es un trabajo en el que usted interactuará constantemente con diferentes partes interesadas de la empresa y trabajar en su mayoría de forma independiente para pronosticar las tendencias de negocio. Es una buena opción para alguien que tiene buenas habilidades de presentación, experiencia práctica y perspicacia empresarial.

Científico de datos > Científico Senior de datos > Gerente de Marketing o Producto

Los científicos de datos, y las ideas que descubren, se están convirtiendo en parte integral de las decisiones de marketing, particularmente cuando se trata de estudiar el comportamiento del consumidor, analizar los patrones del mercado y optimizar una campaña de marketing. Si esto suena atractivo para usted, a continuación, considere una trayectoria profesional como un gerente de marketing o producto. Es un gran camino para los científicos de datos que disfrutan de estudiar el marketing y cómo los consumidores interactúan con los productos de su empresa.

Acerca de los roles

Ahora que hemos examinado algunas trayectorias profesionales de la ciencia de los datos, veamos algunos de los roles y responsabilidades de cada uno de esos puestos.

Científico de datos

Como científico de datos, se le pedirá que utilice sus habilidades analíticas y pensamiento crítico para producir conocimientos empresariales significativos. Los profesionales de la ciencia de los datos desarrollan modelos predictivos, realizan minería de datos y a veces utilizan redes neuronales y aprendizaje automático para automatizar parte de su trabajo.

Senior Data Scientist

Como científico senior de datos, orientará y orientará a los jóvenes profesionales de la ciencia de datos en su equipo, y ayudará a su equipo a extraer datos para obtener información utilizando sus fundamentos matemáticos y estadísticos. A menudo se requiere una formación técnica para esta función, que puede conducir a una posición de liderazgo.

Gestor de Ciencias de los Datos

Un gerente de ciencia de datos supervisa un equipo de ciencia de datos. El gerente guiará al equipo y supervisará sus esfuerzos para abordar problemas empresariales específicos. Un gestor de ciencia de datos también podría hacer algún tipo de gestión de proyectos y asumir la responsabilidad de la calidad del código que está produciendo su equipo.

Jefe de Ciencia de Datos

El jefe de la ciencia de los datos dirige la forma en que una empresa utiliza la ciencia de los datos. Van a imaginar la empresa de ciencias de los datos las empresas, y determinar qué tipo de problemas comerciales pueden resolverse utilizando los datos disponibles. El jefe de ciencia de datos de una empresa a menudo tiene experiencia tanto en el mundo de los negocios como en la ciencia de datos.

Ingeniero de aprendizaje automático

A ingeniero de aprendizaje automático ayuda a automatizar el proceso de ciencia de datos. También verificarán la calidad de los datos que se han obtenido para un proyecto determinado, elegirán fuentes de datos para nuevos proyectos, investigarán nuevos algoritmos de aprendizaje automático e implementarán sistemas de aprendizaje automático que puedan identificar patrones en conjuntos de datos complejos.

Data Science Consultant

Un consultor de ciencia de datos hace gran parte del mismo trabajo que un científico de datos senior, pero sobre una base de consultoría para diferentes empresas. A menudo se contratan para estudiar las operaciones comerciales e identificar formas en que los datos pueden ayudar a resolver algunos de los problemas más difíciles. Un consultor científico de datos necesita ser experto en interactuar con líderes empresariales y ayudarlos a tomar decisiones informadas utilizando datos.

Comercialización o Gerente de Producto

Ahora hay un gran demanda para profesionales del marketing que tienen experiencia práctica en ciencia de datos. Esto se debe a que las campañas de marketing digital crean muchos datos, y alguien necesita analizarlos. Un gerente de marketing o de productos utilizará estos datos para ayudar a mejorar el rendimiento de una campaña de marketing.

Cómo aprender la ciencia de los datos

Aprende a programar con Python o R

Python y R son los dos lenguajes de programación más populares en la ciencia de datos hoy en día. Algunos científicos de datos no codifican, pero si usted es temprano en su viaje de ciencia de datos, entonces es muy recomendable que usted recoja habilidades en al menos uno de los dos lenguajes de programación.

Construir una sólida base en estadística y matemáticas

Todo lo que hagas como científico de datos implicará cierta cantidad de estadísticas y otras matemáticas. Así que asegúrese de que usted tiene una buena comprensión de probabilidad, álgebra lineal, cálculo y estadísticas. Estas habilidades también te ayudarán si quieres trabajar en áreas más avanzadas como la inteligencia artificial o las redes neuronales.

Aprender análisis de datos

Hay muchos diferentes técnicas de análisis de datos que se puede utilizar para estudiar los datos disponibles. Saber qué técnica usar en una circunstancia dada es crucial para tener éxito como científico de datos.

Obtener experiencia práctica con herramientas de ciencia de datos

Como cualquier otra disciplina, la ciencia de los datos tiene sus propias herramientas del comercio. Por ejemplo, si trabajas en análisis de negocios, puedes usar Microsoft Power BI, una herramienta de inteligencia de negocios. Tableau es una herramienta importante para los científicos de datos que necesitan crear paneles o visualizaciones. Así que ser capaz de elegir correctamente sus herramientas, y conocer sus requisitos, es esencial.

Trabaje en sus propios proyectos

Una de las maneras más eficaces de crecer como un científico de datos es construir su propio Proyectos de ciencia de datos . Hacerlo te da la oportunidad de aplicar tu conocimiento teórico a los problemas del mundo real. También es una gran manera de crear una cartera de trabajo que puede ayudarle a obtener su primer trabajo de nivel inicial.

Conviértete en un narrador de datos

Los científicos de datos tienen que traducir sus hallazgos en presentaciones que puedan ser comprendidas por partes interesadas no técnicas. Esto significa que usted tiene que llegar a ser eficaz en narración de datos , que a menudo implica producir visualizaciones que resumen su trabajo y justifican sus conclusiones.

Acerca de Sakshi Gupta

Sakshi es editor asociado de Springboard. Ella es una entusiasta de la tecnología que le encanta leer y escribir sobre la tecnología emergente. Ella es una vendedora de contenidos y tiene experiencia trabajando en los mercados indio y estadounidense.

Descargue nuestra guía para convertirse en un científico de datos en seis meses

Aprenda cómo aterrizar su trabajo de ciencia de datos de sueño en sólo seis meses en esta guía completa.