¿En qué campos puede trabajar un científico de datos?

Como un número exponencialmente creciente de industrias ven el beneficio de utilizar datos analíticos para mejorar las prácticas empresariales, los macrodatos y oportunidades de carrera en ciencias de los datos están explotando. De hecho, se prevé que aumente el empleo de estadísticos en carreras relacionadas con la ciencia de los datos 33,8% de 2016 a 2026 , según la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS), descrito como el crecimiento ocupacional más rápido en el área matemática de la industria.

Es probable que las ocupaciones relacionadas con la ciencia de los datos gocen de excelentes perspectivas de empleo, ya que muchas empresas Informe de dificultades para encontrar trabajadores altamente cualificados . Eso significa que hay más demanda de profesionales de la ciencia de datos de la que hay oferta, lo que es una buena noticia para los estudiantes y profesionales de la ciencia de datos. Como resultado de esta escasez, usted encontrará que hay una riqueza de diferentes vías que una carrera de la ciencia de los datos puede tomar . Aunque siempre es bueno tener opciones, a veces puede ser difícil entender cómo difieren estas carreras y qué tipo de conjuntos de habilidades y antecedentes educativos se requieren para cada uno. Esto puede representar un desafío para aquellos que acaban de empezar en el mundo de la ciencia de los datos.

¡Ahí es donde entra nuestra Guía de Carrera de Ciencia de Datos! El objetivo de este recurso es introducir los diferentes tipos de carreras en el campo de la ciencia de datos y resumir las cualidades que un buen candidato para estos roles necesita poseer.

Para obtener información más completa sobre los roles detallados, la educación y las habilidades requeridas, la información sobre salarios prospectivos, y las perspectivas de empleo en el futuro, haga clic en cada enlace de carrera individual.

El término “científico de datos” es relativamente nuevo en comparación con algunos de los otros papeles mencionados aquí. Dado que todas las funciones que se examinan a continuación abarcan el campo más amplio de la ciencia de los datos, el título específico del trabajo de “científico de datos” a veces puede percibirse como un sinónimo elevado de “analista de datos”, pero ese no es el caso. Los científicos de datos deben ser matemáticos, científicos de computación y estrategas de negocios a la vez, lo que requiere experiencia en varias disciplinas diferentes. Este complejo conjunto de habilidades significa que los científicos de datos necesitan tener constantemente un pie en el sector de la tecnología de la información, y otro plantado firmemente en el mundo de los negocios. Eso es parte de lo que los convierte en una demanda tan alta.

Como muchos de los papeles discutidos, los científicos de datos deben tener una combinación de análisis, aprendizaje automático, extracción de datos y habilidades estadísticas, además de experiencia con algoritmos y codificación. Los científicos de datos también tienen experiencia en los siguientes programas: R, SAS, Python, Matlab, SQL, Hive, Pig y Spark. Pero una de las habilidades más importantes que posee un buen científico de datos es la capacidad de explicar la importancia de los datos de una manera que pueda ser fácilmente comprendida por otros. Las habilidades de comunicación verbal y escrita pulidas son clave para este papel, de una manera que pueden no serlo para muchos otros que se enumeran a continuación.

A menudo, los científicos de datos se encontrarán llamados a expresar sus hallazgos y análisis a sus superiores, colegas en diferentes equipos, e incluso partes interesadas de la empresa que pueden (pero con la misma frecuencia no) ser capaces de seguir entender la jerga técnica que los profesionales de la ciencia de datos probablemente dan por sentado. Los Harvard Business Review considera que esta falta de comunicación fácil entre los equipos de datos y las partes interesadas no técnicas es una de las barreras más duras a las que se enfrenta el terreno. “Los equipos de datos saben que están sentados en información valiosa, pero no pueden venderlos”, dice HBR. “Dicen que los tomadores de decisiones malinterpretan o simplifican su análisis y esperan que hagan magia, para dar las respuestas correctas a todas sus preguntas. [Los ejecutivos] no ven resultados tangibles porque los resultados no se comunican en su idioma”. Esto es fundamental para lo que un buen científico de datos será capaz de hacer. Explicar qué información ha descubierto y qué hay que hacer al respecto ahora que lo han hecho, todo de una manera completa y fácil de digerir. No siempre es una tarea fácil.

El papel de un analista de datos es recopilar, procesar y realizar análisis de datos estadísticos con el objetivo de ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones empresariales. Los analistas de datos suelen ser responsables de transformar los conjuntos de datos en formas utilizables, como informes o presentaciones. Dependiendo de la industria, esto puede implicar obtener información de los conjuntos de datos de los consumidores, hacer recomendaciones estratégicas basadas en datos financieros densos, o simplemente organizar datos desordenados en un formato más accesible. Un analista de datos cualificado tendrá una sólida comprensión de R, Python, HTML, C/C++ y SQL. Estas posiciones a menudo están en el extremo inferior del organigrama; sin embargo, aquellos que apenas entran en el campo de la ciencia de datos encontrarán que estos roles son algunos de los más fáciles de calificar y tendrán una amplia oportunidad de aprender y avanzar a roles de nivel superior. Nuestro Guía de sueldos del analista de datos más específicamente desglosa esta información

Los ingenieros de datos son los diseñadores, constructores y gerentes de la infraestructura de información o big data. Ayudan a desarrollar la arquitectura que ayuda a analizar y procesar los datos de la manera más adecuada para su organización. Es su función también asegurarse de que esos sistemas están funcionando sin problemas. La ingeniería de datos difiere de otras carreras de ciencia de datos en que se centra en los sistemas y hardware que facilitan las actividades de datos de una empresa, en lugar de analizar los datos en sí. Un ingeniero de datos tiene experiencia en ingeniería de software, así como habilidades en los siguientes idiomas: SQL, HIVe, Pig, R, Matlab, SAS, SPSS, Python, Java y Ruby. Sus funciones también consisten en proporcionar a la empresa valiosas soluciones de almacenamiento de datos. Esta función se considera un puesto de categoría superior y requiere un grado avanzado y años de experiencia.

El analista de negocios a menudo está menos orientado técnicamente, pero tiene un profundo conocimiento de los diferentes procesos de negocio y encarna la inteligencia de negocios. El papel del analista empresarial consiste en mejorar los procesos empresariales sirviendo de enlace entre las empresas y las TI con una directiva clara que se centre en el avance de los objetivos empresariales estratégicos. La mayoría de los analistas empresariales se centran en producir entregables utilizables, como informes y presentaciones, que pueden ser fácilmente entendidos por otros en la organización que no son científicos de datos en sí mismos. Los analistas de negocios poseen las habilidades básicas de las herramientas de visualización de datos y modelado de datos, sin embargo su formación está en el negocio. Las funciones de un analista de negocios son muy similares a las de un analista de datos. El análisis de negocios es una excelente opción profesional para alguien que tiene una sólida base en números y un interés activo en la gestión de negocios o el desarrollo. Nuestro Guía de sueldos del analista de negocios ofrece un desglose más profundo de estas facetas.

Un analista de marketing estudia la información para ayudar mejor a las empresas a tomar decisiones informadas sobre las oportunidades de mercado. El objetivo es determinar qué producto debe producir una empresa y cómo venderlo. Un analista de mercado utiliza habilidades estadísticas, matemáticas y analíticas mientras interpreta grandes conjuntos de datos. Esta carrera es más bien un trabajo de nivel de entrada en la ciencia de los datos.

Gracias a la creciente importancia de los macrodatos, los roles de arquitecto de datos se están volviendo más comunes. Esta posición crea los planos de los sistemas de gestión de datos para integrar, centralizar, proteger y mantener las fuentes de datos. Comprenden los lenguajes de SQL, XML, Hive, Pig y Spark, así como las habilidades de las soluciones de almacén, desarrollo de sistemas y arquitectura de bases de datos. Es una evolución natural de analista de datos a diseñador de bases de datos, combinando ambos conjuntos de habilidades. La posición requiere un Grado avanzado y muchos años de experiencia.

Los gestores de datos y análisis lideran equipos de ciencia de datos. Se puede considerar como una posición de lujo, ya que no todas las empresas y organizaciones tienen un equipo de datos lo suficientemente grande como para requerir una posición de gestión específica fuera de los límites de los otros roles de ciencia de datos. Sin embargo, para organizaciones más grandes que cuentan con un gran equipo de profesionales de datos, un gestor de datos y análisis puede ser clave para asegurarse de que todo funcione sin problemas.

Estos puestos de gestión no sólo poseen conocimientos técnicos en ciencia de datos, sino también experiencia en liderazgo y gestión de proyectos. Gestionan una variedad de posiciones incluyendo, pero no limitado a los ingenieros de datos, científicos de datos y analistas de datos y a menudo serán promovidos a su papel. También suelen ser el portavoz del departamento, que puede requerir el mismo nivel de habilidad verbal y de comunicación pulida que hacen para un científico de datos exitoso. Este papel es un puesto de alto nivel que requiere un Grado avanzado así como muchos años de experiencia supervisora. En algunas empresas y organizaciones, el equipo de datos puede incluso estar dirigido por un cargo ejecutivo de nivel C, a menudo conocido como el oficial jefe de datos .

Los analistas de inteligencia empresarial recopilan datos de diversas maneras, algunas de las cuales incluyen la extracción de datos informáticos de una empresa a través de programas informáticos; la revisión de los datos de los competidores y las tendencias de la industria para desarrollar una comprensión de la posición de la empresa en el panorama general; y la identificación de formas en que pueden mejorar y reducir los costos. Esta posición requiere un Grado avanzado y años de experiencia como analista de negocios.

Un especialista en minería de datos es responsable de identificar patrones y relaciones para ayudar a una compañía a predecir comportamientos futuros. A través del proceso de transformar los datos en información, un especialista en minería de datos puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos. Para lograr esto, un especialista en minería de datos utiliza software estadístico para ayudar a la investigación, los datos de minas y las relaciones de modelos.

Un estadístico es alguien que trabaja con técnicas matemáticas para ayudar a analizar e interpretar datos para resolver problemas del mundo real. Los estadísticos pueden trabajar en una variedad de campos incluyendo (pero no limitado a) academia, gobierno, salud, negocios, ingeniería y marketing. Un estadístico puede optar por trabajar como generalista, pero la especialización dentro de un campo específico también puede ayudarles a destacar a los empleadores potenciales.

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial (AI) que trabaja con aplicaciones de big data y se logra a través de matemáticas avanzadas y programación de software. A pasos agigantados, el negocio se ha convertido en el uso más prominente del aprendizaje automático en la actualidad. Las empresas orientadas a los clientes de todo tipo están empleando el aprendizaje automático para comprender mejor las tendencias y preferencias de los clientes de modo que puedan aplicar estrategias de marketing y publicidad que se dirijan de manera precisa y eficaz a estas tendencias. El objetivo del aprendizaje automático es programar computadoras para aceptar datos del mundo real de personas reales que utilizan tecnología y determinar a partir de esos datos los gustos y tendencias de la persona. Estos resultados se emplean para colocar los anuncios más relevantes delante de los clientes. Los ingenieros de aprendizaje automático ayudan a manejar todo eso.

La ingeniería de aprendizaje automático no es una opción profesional de nivel inicial. Se necesitan años de experiencia en ciencias de datos e ingeniería de software (así como un título universitario avanzado) para calificarse para un papel de ingeniero de aprendizaje automático. Nuestro machine learning ingenier guide ofrece una visión general de la función del ingeniero de aprendizaje automático y enumera los pasos necesarios para comenzar y maximizar el éxito profesional, incluyendo una lista detallada de responsabilidades laborales, antecedentes, educación y experiencia requeridas para ser profesionales exitosos. También puede descubrir la información básica de salarios, y las perspectivas de futuro para el mercado de trabajo de ingeniería ML.

Los administradores de bases de datos son profesionales de la tecnología de la información que garantizan el almacenamiento óptimo y el acceso a los datos de una organización. Esto se hace asegurando que los programas de software se diseñen, gestionen y mantengan para permitir el acceso rápido siempre y cuando sea necesario por el personal autorizado. Los administradores de bases de datos también trabajan con profesionales de ciberseguridad para proteger los datos del acceso no autorizado y los daños. Para muchas empresas y organizaciones más pequeñas, esta función se combinará con la del desarrollador de bases de datos en un papel singular centrado en la base de datos.

En el centro de casi todas las operaciones de almacenamiento de información y minería de datos de la organización es un desarrollador de bases de datos talentoso. Los desarrolladores de bases de datos, también conocidos como diseñadores o programadores de bases de datos, son responsables del diseño, la programación, la construcción y la aplicación de nuevas bases de datos, así como de modificar las bases de datos existentes para actualizar las plataformas y modificar las necesidades de los usuarios. Para muchas empresas y organizaciones más pequeñas, esta función se combinará con la del administrador de la base de datos en una función singular centrada en la base de datos.

Para una exploración completa de cada una de estas áreas industriales altamente matizadas y explosivamente en expansión que caen bajo el amplio paraguas de Data Science Careers, page a través de los artículos recopilados en esta Guía de Información Profesional y algunos de los mejores grados necesarios para perseguir su área de interés y experiencia y el rendimiento proyectado de la inversión por especialización elegida.