¿Cuál es la trayectoria profesional a largo plazo para el científico de datos?
Ya no es un hecho oculto que la economía de hoy está cambiando cada vez más hacia soluciones/decisiones analíticas y basadas en datos. Organizaciones, empresas y gobiernos han pasado los últimos años recolectando y extrayendo enormes cantidades de datos. Los científicos de datos juegan hoy en día un papel muy crucial en el éxito o fracaso de cualquier organización, y es por eso que no será descabellado decir: “Hay un científico de datos detrás de cada gran empresa exitosa”.
Una carrera en ciencia de datos es emocionante, divertida, interesante, con visión de futuro y gratificante. Es importante destacar que no se requiere realmente un título establecido o formación educativa específica como otros trabajos tradicionales para iniciar su viaje en Ciencia de Datos. Usted simplemente necesita las habilidades correctas, algo de experiencia relacionada, y una mente curiosa. Las tendencias actuales del mercado muestran que Tasa del curso de ciencias de los datos está aumentando, dada la demanda de científicos de datos.
En esta guía, te guiaré a través de los ins y outs de la trayectoria profesional de los científicos de datos y las habilidades requeridas para lo mismo. Además, voy a compartir algunas luces sobre cómo decidir qué carrera de la ciencia de datos es adecuado para usted.
¿Por qué elegir una carrera en ciencia de datos o análisis?
La ciencia de los datos fue aclamada como el “trabajo más sexy del siglo XXI”. Estoy seguro de que esto en sí mismo es un factor bastante grande para que usted elija la ciencia de los datos como carrera . Hoy en día, cualquier negocio, grande o pequeño, está siempre en la búsqueda de personas que puedan comprender y deconstruir datos.
Elegir una ciencia de datos como carrera significa respetar las diversas disciplinas en las que se ha construido la ciencia de datos como campo, como estadísticas, matemáticas y tecnologías, etc. La diversidad de habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos puede ser vista como un activo.
Ahora, permítanme llamar su atención sobre algunos factores importantes para por qué deben elegir la ciencia de datos como una carrera.
Impresionantes salarios.
Crecimiento y demanda excepcionales en el mercado.
Sin fin de oportunidades de carrera.
Trabajo desafiante constante o NO trabajo aburrido.
Parte de la industria está cambiando vidas humanas en todos los aspectos.
de alto prestigio.
Sé parte del futuro.
La ciencia de los datos ha demostrado la capacidad de transformar las industrias y nuestra sociedad. Con una oferta limitada de profesionales especializados en Ciencia de Datos y una rápida demanda, se ha convertido en una carrera lucrativa.
Requisitos previos para convertirse en un científico de datos
A pesar de que el dominio de ciencia de datos da la bienvenida de corazón a profesionales de diversos orígenes y experiencias, vale la pena conocer algunos requisitos previos para convertirse en un científico de datos antes de decidirse a pasar a la ciencia de datos como una opción de carrera. Estos requisitos no son obligatorios. Sin embargo, de hecho hará su viaje de ciencia de datos simple.
Amor incondicional por los datos.
La mentalidad analítica y la búsqueda de razonamiento lógico.
Manos a la obra con computadoras y lenguajes de programación.
Familiaridad con matemáticas, estadísticas y álgebra lineal.
Comprensión de las operaciones comerciales.
La actitud de un aprendiz de toda la vida.
Excelente dominio de la comunicación
¿Cuáles son las diferentes trayectorias profesionales para los científicos de datos?
La ciencia de los datos es un campo amplio que contempla una variedad de diferentes caminos y opciones de carrera dentro de ella. Es bastante natural si usted está confundido o no está seguro de qué es cada papel o qué carrera es más adecuado para mí.
Usted no encontrará una clara distinción entre estos papeles en la industria. Por lo tanto voy a tratar de explicar las diferentes trayectorias profesionales de la ciencia de datos que tienes dentro de la ciencia de datos y lo que cada uno de ellos significa.
Vamos a explorarlos.¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡
Analista de datos
Esta función se suele considerar “nivel de entrada” en el ámbito de la ciencia de los datos. El papel de un Analista de Datos es recopilar información de diversas fuentes y analizar sus patrones y presentarla a las partes interesadas de una manera intuitiva.
Analista de datos transforma y manipula grandes conjuntos de datos para que coincidan con los requisitos de las empresas. Un analista de datos recomienda diferentes métodos y técnicas que pueden ayudar a una empresa a mejorar la calidad de los sistemas de datos.
Científico de datos
El matemático estadounidense y el científico informático DJ Patil definió el papel de un científico de datos como “una combinación única de habilidades que pueden desbloquear las percepciones de los datos y contar una historia fantástica a través de los datos”. Los científicos de datos también arquitectos y construir modelos de aprendizaje automático o de aprendizaje profundo para la predicción, encontrar patrones y tendencias en los datos, visualizar datos e incluso colaborar con estrategias de marketing.
El científico de datos también se ocupa de las partes interesadas para entender los problemas empresariales y los datos a la mano y compartir análisis y hallazgos con ellos de la manera más eficaz.
Gestor de datos
Los Gestores de Datos son los responsables de la construcción y gestión de sistemas alrededor de los datos según las especificaciones de Data Architects. Su principal objetivo es organizar y almacenar datos con atención a la seguridad y la confidencialidad. Los administradores de datos trabajan arduamente para asegurar que la información fluya de manera oportuna y segura hacia y desde la organización, así como dentro de ella.
Arquitecto de datos
Los arquitectos de datos crean un proyecto para todos los sistemas de gestión de datos. Todos los sistemas e infraestructuras de la empresa relacionados con los datos deben ser construidos y mantenidos mediante la identificación de todas las posibles soluciones estructurales e de instalación. Los arquitectos de datos son responsables de garantizar que las soluciones de datos de su empresa se construyan para el rendimiento y la escalabilidad, así como para diseñar análisis para múltiples plataformas.
Ingeniero de datos
Esta es otra carrera muy famosa para un Data Scientist. A Ingeniero de datos es responsable de crear, nutrir y gestionar tuberías de datos que ayudan a poner la información a disposición de los científicos de datos en todo momento. También son responsables de crear soluciones nuevas y avanzadas para apoyar el aumento de la complejidad y variabilidad de los datos. Estas personas trabajan estrechamente con desarrolladores de front-end y back-end, gerentes de productos y analistas.
Analista de Negocios
Los analistas de negocios están estrechamente relacionados con los analistas de datos, con diferencias fundamentales en la forma en que operan y funcionan. Los analistas de negocios son expertos en los dominios de negocios, sus funciones y procesos; por lo tanto, analizan y preparan información práctica sumergiéndose en ella. Los analistas de negocios a menudo ayudan a los analistas de datos proporcionándoles conocimientos empresariales, experiencia en el dominio, etc.
Ingeniero de aprendizaje automático
Los ingenieros de aprendizaje automático son a menudo un nivel más bajo que los científicos de datos. La responsabilidad principal de un ingeniero de ML es escribir código y crear embudos de datos y tuberías para aplicaciones de aprendizaje automático. Por lo general, necesitan fuertes habilidades de programación, así como un conocimiento de la ingeniería de software. Además de diseñar y construir aplicaciones de aprendizaje automático, los ingenieros de ML son responsables de las pruebas de modelos y las implementaciones de modelos.
Estadístico
Como su nombre sugiere, un estadístico tiene un ojo muy fuerte para la detección de patrones en los datos y la creación de soluciones estadísticas hacia fuera. Son expertos en matemáticas y estadísticas que aplican métodos estadísticos para resolver problemas del mundo real.
Modelador de datos
Los modeladores de datos son ingenieros de sistemas informáticos que diseñan e implementan soluciones de modelado de datos utilizando bases de datos relacionales, dimensionales y NoSQL. Trabajan estrechamente con arquitectos de datos para diseñar bases de datos a medida utilizando una mezcla de modelos de datos conceptuales, físicos y lógicos.
Científico independiente de datos
Los científicos de datos independientes son científicos de datos solamente; sin embargo, no están asociados con ninguna organización específica. Generalmente trabajan de forma independiente y tienen un pequeño equipo con ellos. En términos de habilidades, no hay ninguna diferencia entre los científicos de datos. Sin embargo, las personas independientes necesitan ser más francas.
Gestor de datos clínicos
Este papel está estrechamente asociado con la industria de la salud. Los gestores de datos clínicos son responsables de recopilar datos de una variedad de proyectos de investigación médica, como ensayos clínicos y farmacéuticos. Trabajan en colaboración para asegurarse de que los datos se recopilan, gestionan e informan de forma clara, precisa y segura.
Analista de Marketing
Como se supone, este papel funciona con la función específica de los negocios, y eso es la comercialización. La comercialización es la función más rentable e intensiva de cualquier negocio. En este mundo conectado, cómo usted comercializa su producto o servicios impacta grandemente su negocio en general. Este analista le ayuda a diseñar métodos eficaces con respecto a cómo hacer marketing con costo marginal.
Desarrollador de Big Data
El Big Data es otra tecnología importante en el ámbito de la ciencia de los datos. Este campo se ocupa en gran medida de la gestión de cientos y miles de petabytes de datos de una manera segura y fácil de acceder. Los desarrolladores de grandes datos son individuos técnicamente inteligentes con un gran conocimiento de la arquitectura informática.
Director de Ciencia de Datos
Este es un papel de liderazgo en el campo de la ciencia de datos. El Director de Ciencia de Datos dirige la totalidad Equipo de ciencia de datos . El Director de Ciencia de Datos dirigirá el compromiso del departamento con los interesados empresariales y ejecutivos y se asociará con estos interesados y ejecutivos para mejorar las metodologías de gestión de datos existentes y desarrollar nuevos enfoques y metodologías.
Científico de aprendizaje automático
Investigar nuevos enfoques y algoritmos de datos para ser usados en sistemas adaptativos, incluyendo técnicas supervisadas, no supervisadas y de aprendizaje profundo. Aprendizaje automático los científicos suelen ir por títulos como Científico de Investigación o Ingeniero de Investigación.
Desarrollador de Inteligencia de Negocios (BI)
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 conocedores de datos, utilizan herramientas de BI o desarrollan aplicaciones analíticas personalizadas de BI para facilitar la comprensión del usuario final de sus sistemas.
La trayectoria profesional de la ciencia de los datos: Habilidades requeridas para los científicos de datos
Por ahora, sabemos desde Apple, Google, Twitter, Spotify, Swiggy y Ola que todo el mundo quiere obtener la supremacía en la ciencia de los datos y el aprendizaje automático. No se puede negar el hecho de que la ciencia de los datos es uno de los campos de más rápido crecimiento.
Sin embargo, la industria de la ciencia de los datos tiene una enorme escasez de científicos de datos cualificados! A pesar de que los puestos de trabajo en el campo de la ciencia de datos están viendo una continua tendencia al alza, hay una notable escasez de científicos de datos con las habilidades adecuadas.
A continuación se muestra la lista de habilidades que usted requiere idealmente para convertirse en un científico de datos exitoso . Ahora ganar todos ellos es un proceso largo y difícil, pero no es imposible. Con el tiempo y la práctica dedicada, usted puede aprender y dominarlos.
Comprensión de conceptos fundamentales de la Ciencia de los Datos
Sólo puedes convertirte en un maestro del campo si conoces sus raíces y fundamentos. Por lo tanto, es fundamental que entienda los fundamentos del campo.
Estadística
Los algoritmos de aprendizaje automático se crean sobre la base de estadísticas y matemáticas. Necesitas tener un buen conocimiento del nivel elemental de estadísticas y matemáticas. Usted no necesita doctorado o maestros en estática, pero una comprensión general es una necesidad.
Conocimientos de programación
Con el fin de instruir a los ordenadores para convertir su análisis en acción, es necesario tener habilidades de programación excepcionales. Tienes que amar las computadoras y su lenguaje. En la industria el lenguaje más utilizado es Python, por lo que necesitas ser un maestro de Python. Aparte de Python, también debes aprender otros idiomas, como R, C, C++, Shell Scripting y SQL. Estos idiomas juegan un papel crucial en su viaje como Data Scientist.
Manipulación y análisis de datos
Usted necesita tener una mentalidad experimental, que le permitirá encontrar y explorar diferentes maneras de manipular los datos disponibles y extraer la mayor cantidad de jugo de ella. Para que usted pueda hacer esto, usted necesita aprender varias operaciones de preprocesamiento de datos y usted puede comenzar esto con SQL, que es un requisito esencial del viaje de la ciencia de datos.
Visualización de datos
El dicho “La fotografía dice 1000 palabras” es ideal para la ciencia de los datos. Es necesario crear gráficos y gráficos efectivos e impactantes de datos que transmitan el patrón por sí mismos. Hay varias herramientas de pago y gratuitas disponibles en el mercado para que usted elija. Algunos ejemplos son PowerBI, Tableau, QlikSense, etc. También puede probar bibliotecas de código abierto de Python como Matplotlib & Seaborn.
Aprendizaje automático
El ML es el corazón de la Ciencia de los Datos. Así que necesitas obtener conocimientos excepcionales sobre diferentes tipos de algoritmos, cómo funcionan en conjuntos de datos suministrados, cómo se evalúa la eficacia de los algoritmos, y finalmente, qué algoritmos utilizar y cuándo.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es una versión avanzada del aprendizaje automático, que se inspira en el cerebro humano; para casos de uso complejo y conjuntos de datos. Para ser un buen Data Scientist, usted necesita aprender y entender los conceptos complejos del aprendizaje profundo.
Big Data
El tamaño y la variabilidad de los datos han cambiado mucho desde la última década. Se espera que los científicos de datos entiendan el viaje de los datos y la eficacia con que los gestionamos para cualquier tarea.
Ingeniería de software
Las habilidades de la construcción de aplicaciones son muy útiles durante la visualización del trabajo de extremo a extremo de cualquier aplicación de ML. Usted entiende cómo los datos y las operaciones pasarán de una etapa a otra.
Despliegue del modelo
Construir un modelo preciso es sólo una parte del proceso. Usted necesita tener habilidades para poner este modelo en acción. Usted necesita aprender y ejecutar diferentes estrategias para implementar su modelo en sistemas de producción en tiempo real.
Capacidades de comunicación
Califico esta habilidad como LA MÁS importante habilidad para tener, ya que tienes que comunicar tus hallazgos y análisis de una manera muy simple y efectiva a una audiencia más amplia que generalmente no proviene de antecedentes técnicos o de soluciones de datos.
Pensamiento estructurado
La ciencia de los datos es un campo de experimentación. Por lo tanto, es necesario aprender y aplicar un proceso de pensamiento claro y estructurado en la evaluación y la experimentación con diferentes enfoques. Te perderás si planeas progresar en planes aleatorios.
Curiosidad y actitud de aprendizaje
A medida que el campo de la ciencia de los datos está evolucionando continuamente, cada día estamos presenciando una enorme cantidad de progreso. Así que para mantenerse en la cima del juego, es necesario aprender y aplicar cosas nuevas a diario. Por lo tanto usted debe estar abierto a aprender cosas nuevas.
De ninguna manera es esta una guía perfecta o una lista exhaustiva de habilidades necesarias para que usted se convierta en un científico de datos. Sin embargo, puedes considerar esto como una base, y en el proceso de aprender estas habilidades, encontrarás y aprenderás nuevas habilidades.
Estadísticas recientes de crecimiento del empleo en carreras de ciencia de datos
Si estás aquí, estoy asumiendo que has decidido o estás en el impulso de decidir una carrera por ti mismo. Permítaseme señalar a su atención algunos otros factores importantes, que pueden ayudarle a decidir más.
Sólo en 2022 había más de 137.000 empleos abiertos disponibles en el campo de la ciencia de los datos. También se puede observar un crecimiento impresionante del 47% en los puestos de trabajo analíticos en comparación con el año pasado.
De hecho, está en gran demanda.
Las estadísticas anteriores demuestran el crecimiento y la demanda de los profesionales de la ciencia de los datos en diferentes ámbitos empresariales, ubicaciones geográficas e incluso rangos de experiencia. Con más organizaciones adoptando soluciones basadas en datos, vamos a ser testigos de la continua tendencia al alza en la demanda de Empleos en ciencias de los datos .
Así que ten la seguridad de que estás en el camino correcto!¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡
¿ Es la ciencia de los datos adecuada para usted?
En mi opinión, es realmente importante y fundamental para obtener una respuesta a esta pregunta antes de que usted decida continuar su viaje en la ciencia de los datos. Desafortunadamente, muchos artículos en Internet implican que el campo de la ciencia de los datos está lleno de demanda, altos salarios y respeto. Sin embargo, la realidad es que su camino a la ciencia de datos no es nada fácil; requiere el aprendizaje continuo y el desaprendizaje de temas complejos y conceptos de múltiples campos, usted necesita ser técnicamente inteligente durante su carrera.
En esta sección, le ayudaré con algunos consejos que eventualmente le conducirán a la respuesta a esta pregunta. Fundamentalmente, cualquiera puede aprender y practicar cualquier conocimientos especializados en ciencias de los datos si realmente se dedica a ello.
En pocas palabras: si quieres aprender ciencia de datos, puedes aprender ciencia de datos.
¿Qué carrera científica de datos es adecuada para usted?
Elegir el camino correcto de la carrera de la ciencia de los datos puede no ser sencillo; sin embargo, si sigues tus instintos, haz una autoevaluación con respecto a las habilidades requeridas para cada camino y cásate con ellas con tus aspiraciones, estoy seguro de que tomarás la decisión correcta.
A continuación están las 9 preguntas / declaraciones, y necesito que honestamente poner True / False en contra de cada uno de ellos Si la mayoría de ellos son verdad – además de que están listos para el trabajo duro – eso significa que usted podría convertirse en un gran Data Scientist!
¿Te gusta analizar cosas?
En general, si estás interesado en analizar el lado racional de todo – y no sólo lo emocional – eso es una buena señal de que disfrutarías de la ciencia de los datos.
Ejemplo: Cuando lees noticias en el mercado, ¿solo lees la historia, o también revisas estadísticas?
¿Le gustan las matemáticas y las estadísticas?
Los números y cálculos están en el corazón de una carrera científica de datos. No necesitas un doctorado en matemáticas o estadísticas, pero necesitas tener un amor genuino por los números, las matemáticas y las estadísticas.
Por lo tanto, si te gustan las matemáticas y las estadísticas, ese es otro indicador de que te gustaría ser un científico de datos!
¿Piensas en negocios?
Es complicado, pero igualmente importante entender que, incluso si usted es grande en números, esos números sólo tendrán sentido cuando tiene una historia de negocios o justificación. Usted necesita sumergirse en varios aspectos de negocio y entender cómo el negocio opera en cada nivel. Una vez que tengas esa visibilidad, puedes convertir los números en información procesable.
¿Si prefieres ser práctico y de mente empresarial? Entonces estás en el camino correcto.
¿Te gustan las computadoras y la codificación (y ver pantallas poco amigables durante horas)?
Para que un científico de datos convierta sus pensamientos (análisis, ideas) en acciones (algoritmos, predicciones), necesita escribir programas de computadora/scripts. Un científico de datos pasa una gran porción de cada día delante de una computadora escribiendo scripts/programas para analizar los datos o validar suposiciones o incluso para evaluar nuevas ideas y experimentos.
Si puedes imaginarte codificando durante largas horas y realmente te encanta hacer eso, esa es otra señal verde para ti.
¿Te gusta trabajar en equipos interfuncionales?
Como científico de datos, usted se comprometerá en gran medida con personas no-datos de diversas funciones como ventas, marketing o cumplimiento. Uno de su trabajo será escucharlos cuidadosamente y entender sus conjuntos mentales y problemas relacionados con los negocios. A veces también puede ser molesto.
Pero si trabajar con un marketer o un líder de voluntad fuerte no es lo tuyo, entonces lo más probable es que no disfrutes de tu carrera, tampoco.
¿Te gusta comunicarte de una manera sencilla pero significativa?
La parte más importante de su trabajo será presentar su análisis y hallazgos a un público más amplio que son esencialmente los responsables de tomar decisiones, pero no comparten la alfabetización de datos de su nivel. Por lo tanto, tienes que hacer historias a partir de las percepciones que obtienes y presentarlas de una manera más simple y presentarlas de la manera más eficaz para ellos. En otras palabras, usted tiene que ser un buen narrador para ser un gran científico de datos!
Si eres un buen comunicador, entonces, puedes tomarlo como otra buena señal.
¿Eres un estudiante de por vida?
La ciencia de los datos es el campo más evolutivo en el tiempo actual, donde estamos presenciando un desarrollo y progreso significativos cada día. Para que usted sea relevante y más eficaz en su papel, debe tener una actitud de aprendizaje, desaprender y aprender de nuevo. Usted tendrá que dedicar su tiempo, para mantener un ojo en los nuevos desarrollos en el campo y hacerse consciente de las nuevas herramientas, tecnologías o marcos.
Por lo tanto aprendizaje es la cosa #1 que tienes que disfrutar si buscas una carrera científica de datos.
¿Soy un jugador de equipo?
No se ha logrado ningún gran éxito sin un gran equipo. Del mismo modo, los proyectos de ciencia de datos son complejos, largos, confusos y llenos de experimentos. Usted necesita tener temperamento y empatía para trabajar con grandes grupos de personas con diferentes habilidades como ingeniero de datos, DevOps, líderes, expertos en dominios, etc.
Si crees que eres este tipo de persona, pon uno más Verdadero para ti mismo.
¿ Soy ético?
“Con gran poder, vienen las grandes responsabilidades”. Cuando empiezas a jugar con datos y algoritmos avanzados, puedes sentirte abrumado y darte cuenta de que todas las formas en que puedes manipular las cosas. Por lo tanto, usted necesita ser ético y asegurarse de que no se involucre en ninguna fabricación de datos o mal hacer.
Podemos ver claramente, un gran científico de datos requiere combinación de habilidades de diversos dominios. Podemos mejorar estas habilidades con la práctica, pero la mayor parte es “¿Quieres?”. Si es así, puede comenzar su viaje con ió ciencia de datos aplicada con Python Por supuesto.
Conclusión
La ciencia de los datos es el trabajo más demandado de esta década y será incluso para la próxima. Con una conciencia cada vez mayor del campo, la competencia en la obtención de puestos de trabajo entre profesionales también está en su apogeo. Si sigues esta guía y haces una auténtica autoevaluación, estoy seguro de que tomarás la decisión correcta al elegir el camino óptimo para ti.
Sólo recuerda, Elegir la trayectoria profesional correcta es sólo un comienzo; tu viaje comienza desde allí.
Preguntas frecuentes(Preguntas frecuentes)
1. ¿Es el científico de datos una buena trayectoria profesional?
La ciencia de los datos es considerada como el “trabajo más sexy” de los 21 st siglo. Además, la reciente tendencia en cuanto a oportunidades de empleo y salarios de los científicos de datos hace evidente que es una de las mejores carreras; si tienes lo que exige.
2. ¿Cuál es la trayectoria profesional de un científico de datos?
En esta guía, hemos discutido todos los aspectos de la carrera de la ciencia de datos en longitud. Básicamente gira en torno a las habilidades que se requieren para entrar en esta carrera y cuáles son las diversas opciones que tienes.
3. ¿Cómo comienzo una carrera en ciencia de datos?
Supongo que hacer la autoevaluación y asegurar que posees las habilidades e intereses básicos para entrar en la ciencia de los datos es un buen punto de partida. Post que, usted puede matricularse en varios cursos y adquirir educación formal.
4. ¿Sigue la ciencia de los datos en demanda en 2023?
Sí, por supuesto. La ciencia de los datos como una habilidad y carrera ha estado en buena demanda desde principios de 2012. La tendencia es ir linealmente hacia arriba y con más y más empresas invirtiendo fuertemente en sus estrategias de transformación digital y soluciones de datos, veremos más demanda para el trabajo.
5. ¿Puede un científico de datos convertirse en CEO?
No hay controles específicos o listas de verificación para que los científicos de datos se conviertan en CEO. Sin embargo, tienen que demostrar sus habilidades en una gran cantidad de áreas tales como gestión, operaciones, estrategias de negocio y conocimiento profundo en gestión financiera . Ya hay toneladas de ejemplo en el mundo real donde los científicos de datos se han convertido en CEO.
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