¿Cuáles son los tipos de ciencia de datos?
La ciencia de los datos ha ganado mucha popularidad en los últimos años. Han penetrado en casi todos los dominios, desde el comercio electrónico hasta el cuidado de la salud. A pesar de ser uno de los temas más modernos, sigue siendo ambiguo sobre lo que hace la gente en este campo. Uno puede clasificar los tipos de profesionales de la ciencia de datos dependiendo de los resultados que ofrecen. Ingeniero AI/ML, Analista de Datos, Científico Actuario, Matemático, Consultor de Análisis Digital, etc., son algunas de las funciones que corresponden a la ciencia de datos. Este artículo proporcionará una descripción detallada de los diferentes tipos de científicos de datos y sus responsabilidades. Pero antes de empezar, es preferible tener conocimientos fundamentales sobre la ciencia de los datos; mejor certificación de Data Science disponible en el mercado ayudará a formar una base para ello.
Data Science es una carrera muy prometedora y lucrativa. Por lo tanto, su popularidad está aumentando en todo el mundo. Como ya he mencionado, hay mucha confusión en torno a lo que es exactamente la ciencia de los datos, e incluso muchos profesionales experimentados tienen una comprensión dispersa del tema.
¿Qué hace un científico de datos?
Un científico de datos es una persona que utiliza su conjunto de habilidades para recopilar, gestionar y almacenar datos para su análisis. Esto no es fácil, ya que suena; una sola persona no puede hacer el manejo e ingeniería de datos. El dominio de la programación, las matemáticas, las estadísticas, las bases de datos, etc., son algunas de las aptitudes básicas necesarias para llevar a cabo diferentes tipos de actividades de ciencia de datos.
Crear varios tipos de modelos de ciencia de datos es la responsabilidad clave de un científico de datos. Modelos financieros, modelos de negocio y modelos de aprendizaje automático son algunos de los modelos desarrollados por diferentes tipos de científicos de datos.
Lista de 15 diferentes tipos de científicos de datos
La ciencia de los datos es un término amplio; el número de actividades relacionadas con la ciencia de los datos se clasifica entre los profesionales llamados Data Scientists. Vamos a explorar los diferentes tipos de científicos de datos junto con sus responsabilidades.
1. Expertos en aprendizaje automático
El avance de la tecnología a lo largo de los años ha aumentado la inteligencia artificial y la capacidad de adopción de decisiones de las computadoras modernas. Los profesionales del aprendizaje automático son responsables de crear algoritmos y obtener resultados mediante la obtención de patrones de las entradas de big data y las tendencias pasadas.
Se utilizan para producir un resultado, como estrategias de fijación de precios, productos, patrones derivados, etc. Ayudan a desarrollar modelos innovadores de ciencia de datos, que a su vez ayudan a resolver los desafíos empresariales. En resumen, los expertos en aprendizaje automático ayudan a la máquina a comprender un problema subyacente y a entrenarla para que reaccione a él utilizando técnicas y algoritmos innovadores.
2. Científico actuarial
Científico actuarial utiliza modelos matemáticos y estadísticos para evaluar el riesgo en el sector financiero. Aparte de las aptitudes mencionadas, los conocimientos sobre la BFSI (Servicios de Financiación Bancaria y Seguros) son obligatorios. Predicen las perspectivas financieras, tales como ingresos futuros, ingresos y ganancias/pérdidas de un evento incierto en bancos o compañías de seguros. Una experiencia previa en el sector financiero es imprescindible para convertirse en un científico actuarial.
3. Matemático
Con el fin de convertirse en un científico de datos, una sólida formación en matemáticas, en particular cálculo, álgebra lineal, y estadísticas, es necesario. Hoy en día, las empresas necesitan matemáticos para unirse al mercado comercial, ya que su intuición sobre las matemáticas puede ayudar en numerosas tareas como la interpretación de las pérdidas en los modelos de aprendizaje automático, la obtención de probabilidades sobre los datos, etc. Su experiencia es de gran importancia para optimizar y reducir las complejidades de las técnicas utilizadas para combatir los desafíos de la ciencia de los datos.
4. Analista de operaciones
La ciencia de los datos se utiliza esencialmente para ayudar a las empresas a reconocer problemas con los procesos actuales y predecir resultados para eventos futuros. Hay diferentes tipos de trabajos de ciencia de datos disponibles en el mercado, siendo el analista de negocios una de las mejores opciones para los aspirantes a la ciencia de datos.
El analista de negocios ayuda a aumentar la fortaleza de un negocio al tomar decisiones basadas en datos. Utilizan datos para desarrollar ideas y sugerir cambios en las organizaciones. Son responsables de analizar los datos utilizando varias herramientas como SQL y Excel, compilar gráficos y gráficos para la visualización de datos, entender los objetivos de negocio y proporcionar soluciones basadas en el conocimiento pasado.
5. Experto en almacenamiento de datos
El almacenamiento de datos es una forma de gestionar los datos. Expertos en este campo participan en la estructuración e implementación de diseños de almacenes de datos. Estos almacenes almacenan una gran cantidad de información consolidada de múltiples fuentes.
Facilitan diversas actividades de inteligencia empresarial, especialmente analíticas. Las consultas se aplican a los datos históricos y las decisiones se toman sobre la base de ellos.
6. Ingeniero de datos
Los ingenieros de datos construyen sistemas que sintetizan datos para realizar tareas y hacen predicciones basadas en ellos. Recogen los datos brutos de los almacenes de datos y los convierten en información que puede ser interpretada por los analistas. El diseño de arquitectura de datos es uno de los papeles fundamentales que desempeñan.
Se sumergen en los datos y eliminan las tareas manuales mediante la automatización. Esto puede ayudar a aliviar los problemas debido a errores manuales en los datos.
7. Data Mining Expert
Un experto en minería de datos examina un gran conjunto de datos y encuentra patrones en ellos utilizando software y herramientas disponibles. En otras palabras, reconocen las tendencias ocultas en los datos utilizando algoritmos matemáticos complejos. Utilizando estas tendencias, tratan de formar suposiciones sobre los datos y aprender sobre anomalías, y si hay alguna, esto facilita la aplicación del método estadístico correcto para validar predicciones sobre un evento.
8. Experto en visualización de datos
Un experto en visualización de datos toma los datos brutos y los presenta en forma de gráficos y gráficos para su interpretación. Esta forma de presentación sirve como una excelente manera de familiarizar al público no técnico con los tecnicismos de los datos. Tableau y PoweBI son algunas de las herramientas de visualización de datos más utilizadas. Python consiste en varias bibliotecas que ayudan en propósitos de visualización de datos. Ayudan a eliminar los valores atípicos y dan la idea exacta de lo dispersos que están nuestros datos.
9. Analista de datos
Un analista de datos es responsable de recopilar los datos e interpretarlos para resolver un problema particular. Convierten la información generada a partir de datos brutos en ideas significativas y las transmiten a las partes interesadas. Compilan sus hallazgos en informes que ayudan a entender las necesidades de los clientes. Su trabajo se puede dividir en cinco partes: recoger los datos, limpiar los datos, modelar los datos, interpretar los datos y presentar el hallazgo de los datos.
Podemos encontrar analistas de datos en casi todos los sectores de Salud, Alimentación, Tecnología, Moda, Medio Ambiente, etc., bajo varios nombres. Cada día se genera una inmensa cantidad de datos en cada industria; por lo tanto, aprovecharlos con la ayuda de analistas de datos es lo que las partes interesadas están buscando en el mundo actual.
10. Científico de datos de ciberseguridad
Cybersecurity Data Scientist ayuda en la prevención de actividades fraudulentas. Desarrollan modelos científicos de datos entrenados en datos pasados para predecir la probabilidad de una intrusión o ataque. Este campo de la ciencia de los datos implica el desarrollo de algoritmos para deducir patrones de ataques anteriores y alertar de antemano sobre la fiabilidad del sistema en uso.
La necesidad de científicos de datos de ciberseguridad ha aumentado enormemente con el aumento de los desafíos relacionados con la seguridad. El análisis de riesgos debe ser una de las principales habilidades poseídas por un científico de datos experto en seguridad cibernética.
11. Científico de datos espaciales
El aumento de la utilización de sistemas basados en GPS ha dado lugar a una nueva vertical en el campo de la ciencia de los datos. Los datos producidos a partir de sistemas GPS son mucho más complejos que los datos del escalador normal; necesitan manejo, procesamiento y mapeo especiales. Tienen necesidades especiales de sistemas de gestión de bases de datos. Se plantea la cuestión de en qué industrias se encuentran los científicos de datos espaciales. Una de esas aplicaciones que encontramos en el departamento meteorológico. Toman la ayuda de estos expertos para analizar las imágenes de satélite y hacer pronósticos meteorológicos diarios. Hay muchos más sectores, como el riego, el uso de la fertilización, etc., donde los insumos de estos profesionales son de extrema importancia.
12. Analista de Calidad de Datos
Un Analista de Calidad de Datos verifica la calidad de los datos desde los cuales una organización toma una decisión informada. Resolven problemas de calidad de datos y aumentan la integridad de los datos. La competencia en la comprensión de datos junto con el conocimiento sobre herramientas analíticas es necesaria para hacer una carrera como Analista de Calidad de Datos
13. Digital Analytics Expert
Digital Analytics Los expertos o conocidos como Digital Analytics Consultants, son una necesidad primaria de casi todas las empresas, ya sean MNCs o startups a pequeña escala. Son profesionales que no sólo son sólidos en complejidades técnicas, sino que también están equipados con habilidades de negocios y marketing. Recopilan datos de diferentes sitios web utilizando JavaScript e inyectándolos en herramientas analíticas como Google Analytics. Los datos inyectados se visualizan aún más, y se crean tableros de control con fines de monitoreo. Todo este proceso implica procesar y filtrar datos de manera que satisfagan las necesidades empresariales de las empresas.
14. Analista de programación de software
Analista de programación de software se especializa en el uso de lenguajes de programación para realizar análisis de sistemas. El conocimiento sobre cualquier lenguaje de programación, es decir, Python o R, es crucial. Los programadores ayudan a automatizar las tareas relacionadas con los datos, desempeñando así un papel importante en la optimización y la reducción de los gastos computacionales.
15. Experto en computación en la nube
La computación en la nube ha demostrado ser uno de los mayores cambiadores de juego en el mercado. Facilita a varias empresas mediante la prestación de servicios como bases de datos, almacenamiento, análisis de datos, etc., a través de Internet. Los científicos de datos son responsables de recopilar y analizar los datos almacenados en bases de datos en la nube. Organizar y gestionar los datos en las ubicaciones de almacenamiento adecuadas también es parte de su trabajo.
Si la computación en nube no se utiliza en la ciencia de datos, el científico de datos tendrá que almacenar datos en servidores, y para cada tarea de análisis de datos, tendrá que transferir datos de los servidores primarios a su sistema local, que es computacionalmente muy caro. También aumenta los requisitos de hardware tanto para los servidores primarios como para los sistemas en los que se realizan trabajos de análisis de datos.
Data Scientist Salary and Job Outlook
Por ahora, no es de extrañar que los tipos de problemas de ciencia de los datos Las empresas que se encuentran han dado lugar a un aumento importante de los diferentes tipos de puestos de trabajo en ciencias de la información. Esta demanda no va a parar pronto. El salario de un científico de datos depende completamente de qué vertical de la ciencia de datos está involucrado. El salario promedio de un científico de datos es de $100.560, según la Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos. Hay varios tipos de trabajos de ciencia de datos, y los salarios para cada uno de ellos varían, pero se mantienen cerca del promedio antes mencionado. La tasa de crecimiento de este sector de la industria va a aumentar exponencialmente en comparación con otras áreas.
Consejos para convertirse en un científico de datos
No hay un solo camino para convertirse en un científico de datos. Todo el mundo sigue una trayectoria diferente para saludar como científico de datos, pero aquí hay algunos consejos que pueden hacer este viaje fácil.
1. Tener un título académico o cursar los cursos apropiados
Con el fin de seguir una carrera en la ciencia de los datos, se prefiere tener un título en cualquiera de los siguientes discípulos, es decir, matemáticas, álgebra lineal, estadística, informática o tecnología de la información. La estadística, la programación y las matemáticas juntos forman el corazón de la ciencia de los datos; por lo tanto, tener una base sólida en estas áreas es extremadamente necesario. Si alguien no tiene un título académico en las áreas antes mencionadas, puede tomar algún tipo de cursos de ciencia de datos y establecerse en este campo.
2. Explorar y elegir el papel correcto
Desde el principio mismo, es difícil encontrar un papel que satisfaga nuestros intereses o utilice todo nuestro potencial. Por lo tanto, explorar diferentes áreas de la inteligencia artificial y hacer diferentes tipos de proyectos de ciencia de datos ayudaría a encontrar el mejor para sí mismo.
3. Aprender un lenguaje de programación
Aprender Python o R lenguaje de programación puede ayudar a los aspirantes a obtener una ventaja sobre sus competidores. Las habilidades de programación de software se benefician en la realización de actividades relacionadas con los datos sin problemas, mucho más rápidamente y de manera eficiente en comparación con la intervención manual.
4. Obtención de experiencia práctica
Todo dicho y hecho, y es imposible conseguir un control de la ciencia de los datos por sólo habilidades teóricas. Hacer frente a los desafíos de la industria en tiempo real es una experiencia en sí misma, por lo que ganar algo de experiencia práctica haciendo una pasantía o prácticas es un punto positivo.
5. Conocimientos básicos de la base de datos
Los datos se almacenan y gestionan en bases de datos, se aplican consultas y el resultado resultante ayuda a tomar una decisión más adelante. Por lo tanto, conocer cualquier base de datos como SQL puede facilitar muchos problemas; se añade como una pluma en un sombrero lleno de habilidades.
Conclusión
Al final, es sólo una cuestión de elección; si tiene la intención de ejercer cualquiera de las profesiones antes mencionadas, asegúrese de ser exhaustivo sobre las responsabilidades que vienen a continuación y el requisito de competencias para cada una de ellas. Como científico de datos, la conciencia de todos estos expertos es una necesidad. Todos los tipos de empleos en la ciencia de los datos tienen un futuro brillante y producirán resultados fructíferos.
Preguntas frecuentes (FAQs)
1. ¿Cuáles son los 4 componentes de la ciencia de datos?
Los cuatro componentes de la ciencia de los datos son almacenamiento de datos, ingeniería de datos, visualización de datos y análisis de datos.
2. ¿Qué tipo de trabajo es la ciencia de los datos?
La ciencia de los datos implica trabajar en los datos recopilados durante un período de tiempo y analizar las tendencias sobre ellos para predecir las posibilidades futuras de un evento similar en una organización.
3. ¿Cuál es el mejor campo en ciencia de datos?
Cada campo tiene su propia importancia, y cada uno es diferente de los demás; por lo tanto, es difícil comparar y comentar sobre cuál es mejor.
4. ¿Cuáles son los tipos de ciencia de datos?
Heer Shah
Heer es una entusiasta de la IA y su interés reside en la ciencia de los datos, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la visión informática. Ella disfruta desarrollando modelos de ML para desafíos en tiempo real poseídos en el mundo. Trabajar con una gran cantidad de datos y obtener información perspicaz de la misma es su experiencia. Heer es una Potterhead, una lectora ávida, y le encanta codificar en su tiempo libre. Puede hablar seis idiomas y disfruta escribiendo sobre tecnología.
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