¿Es el científico de datos un buen futuro?

Las empresas de un amplio espectro de industrias están empezando a adoptar ciencias de los datos como medio de reunir y aprovechar más inteligente inteligencia de negocios . Las organizaciones que no logran mantenerse al día no podrán competir en el futuro. Este es un momento emocionante para ser un científico de datos, o aspirante a científico de datos, ya que nuevas oportunidades dinámicas y lucrativas continúan abriéndose en un clip rápido.

Ronald Van Loon, un líder en datos y análisis, habló sobre la explosión del campo de la ciencia de los datos y sus muchas oportunidades profesionales en su reciente seminario web titulado “Tu futuro en la ciencia de los datos: Perspectivas de carrera 2020”. científico de datos .

A continuación se muestra un resumen editado del seminario web, que cubre los principales puntos discutidos por Van Loon. Por ejemplo, discute cómo debe acercarse al mercado de trabajo para los científicos de datos, cómo las empresas utilizarán la ciencia de datos en el futuro, y las mejores estrategias para trazar su camino único en este apasionante campo.

Sobre Ronald Van Loon

Ronald Van Loon es uno de los principales líderes de pensamiento en el campo de la ciencia de los datos y la transformación digital. Onalytica lo nombró como el influencer #1 del mundo en datos y análisis, automatización y el futuro de la economía y la tecnología. También es un influencer reconocido globalmente en temas relacionados con el Internet de las Cosas, la inteligencia artificial y la transformación digital.

Además de su popularidad como orador en eventos mundiales, también es autor de numerosos sitios web líderes en big data y ciencia de datos y director de la empresa líder en análisis de datos Advertisement.

P: ¿Qué es la ciencia de los datos, y qué hace?

Ronald Van Loon: Puede ser útil comenzar con una analogía para hacerlo un poco más vívido. Piense en una cesta de frutas que contiene todos los tipos diferentes de frutas de numerosos países diferentes, como plátanos de Brasil o aguacates de California o Kiwi de Nueva Zelanda.

Como chef, le gustaría averiguar cómo combinar todos estos tipos separados y distintos de fruta y hacer un plato unificado, como un pastel de frutas o pastel de frutas, por ejemplo. Así que necesitan ser capaces de mirar a estas diferentes frutas y averiguar qué valor nutricional ofrecen y qué sabores funcionan bien juntos y qué otros ingredientes se deben agregar. Además, ¿qué impacto tendrá esto en el menú del restaurante actual?

Así que si miras el científicos de datos , tienen que actuar de una manera similar para su negocio, y tienen que mirar a toneladas de diferentes tipos dispares de fuentes de datos y averiguar no sólo cómo recoger, almacenar, y procesarlo, sino también cómo distribuirlo y mantenerlo de una manera en la que el significado real se puede derivar de ella.

Tienen que obtener información para que las empresas puedan actuar sobre toda la información y apoyar sus códigos de negocio. Un científico de datos necesita ser capaz de utilizar los datos para el panorama más amplio, y necesitan ser capaces de mirar esto desde estrellas separadas en el cielo nocturno y ver esta constelación, que es una metodología similar.

P: ¿En qué se diferencia la ciencia de los datos de la inteligencia empresarial?

RVL: Por lo tanto, las tareas de un científico de datos o función de trabajo, como quieras llamarlo, pueden parecer similares a la realización de la inteligencia básica de negocios (BI), pero creo que hay algunas distinciones aparentes. BI está destinado a analizar datos específicos utilizando estrategias y tecnologías específicas para ofrecer vistas pasadas, presentes y predictivas de las operaciones diarias de una empresa.

BI utiliza información estructurada, y cae más bajo esta sólidamente en el dominio de análisis , y utiliza un montón de herramientas de visualización e informes de tablero que se basan en estadísticas más estándar. Analiza la información actual para identificar las tendencias.

Si nos fijamos en la ciencia de los datos, utiliza datos tanto escritos como no estructurados y se basa más en la ciencia y las matemáticas, utilizando diversas formas de análisis estadístico y predictivo sofisticados. Usted puede pensar en el aprendizaje automático o la IA, por supuesto, que combina los datos pasados y actuales para llegar a estas predicciones futuras.

P: ¿Cuál es el estado actual de la demanda de científicos de datos?

RVL: Los conocimientos y habilidades altamente especializados son necesarios, por lo que hay una brecha entre la oferta y la demanda de los científicos de datos. Todo el mundo que está en la ciencia de los datos reconoce esto. Si se mira a los EE.UU., por ejemplo, hay una necesidad en este momento para más de 150.000 científicos de datos. También hay una escasez global de habilidades en ciencia de datos en Europa y Asia.

Si usted es una empresa que realmente necesita expertos en este campo, puede ser muy difícil debido a la complejidad de los datos y cada una de las prácticas de datos específicas de la empresa. Así que si eres un científico de datos, tienes que ser capaz de manejar lo técnico y ser bueno en la comunicación, y también, está el aspecto empresarial del papel, y eso es sólo al principio.

También es interesante citar investigaciones que muestran que el 94 por ciento de los científicos de datos y graduados han conseguido trabajos desde 2011. Noventa y cuatro porcentaje, por lo que puede sentirse muy cómodo si se está moviendo en esta dirección o ya es un científico de datos que tiene muy buen potencial de trabajo. Esto indica lo fiable que es un opción de carrera en la ciencia de datos ahora, pero también se está moviendo hacia el futuro.

Es una trayectoria profesional que corre paralela a toda la interrupción digital que está en el horizonte. Se puede ver cómo esto está evolucionando muy rápidamente, capaz de crecer junto con el cambiante panorama del progreso tecnológico. Si nos fijamos en este crecimiento en la ciencia de los datos en este momento, también está conectado a otros factores importantes. Usted puede pensar en el aumento de datos de IoT o de datos sociales en el borde.

Si miramos un poco más adelante, la Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU. predice que para 2026, de aquí a seis años, habrá 11,5 millones de empleos en ciencia y análisis de datos.

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P: ¿Qué tan variados son los roles de la ciencia de los datos? ¿Es este campo cada vez más especializado?

RVL: Las empresas quieren habilidades específicas del sector que les ayuden a innovar; si no tienes el conjunto de habilidades específicas, es difícil apoyar a una empresa con innovación.

A medida que avanzamos hacia 2020 y miramos hacia el futuro, la ciencia de los datos está requiriendo habilidades más especializadas, así que piensa en lo que quieres hacer y lo que amas y comienza a encontrar esa dirección. Este tenedor específico en el camino que usted, como científico de datos, necesita elegir, determinará a dónde quiere ir y cómo se desarrolla su carrera.

En lugar de los científicos de datos que pueden hacer un poco de todo, buscan a los especialistas. Por ejemplo, los científicos de datos deben centrarse en un campo específico de la IA y luego pensar en el etiquetado de datos, o usted puede pensar en el aprendizaje automático o computación paralela.

Nuevos roles y títulos de trabajo van a ser altamente específicos para igualar la necesidad de estos talentos especializados. Es algo que vemos como una gran tendencia, así que si nos fijamos en los profesionales que ya están inmersos en la industria, están alterando su búsqueda del talento, y están alterando el movimiento hacia el futuro. Así que si se mira al perfil del científico de datos, lo que las empresas citan es esta falta de habilidades y talentos relevantes como un obstáculo interno crítico para su éxito.

La creciente importancia de la analítica de datos está haciendo que las organizaciones reformen y reconsideren su enfoque de los roles de talento específicos de la analítica de datos.

P: ¿Qué desarrollos impulsarán la necesidad de más científicos de datos en el futuro?

RVL: Según Gemalto Índice de confianza en la seguridad de los datos de 2018 , el 65 por ciento de las empresas que encuestaron no pudieron analizar o categorizar todos los datos que almacenaron. Este es un problema común en muchas empresas. No pueden manejar los datos actuales que almacenan, por lo que las empresas van a tener momentos aún más difíciles en la gestión de todos los datos que crecen espontáneamente.

Por lo tanto, el crecimiento de los datos será un factor importante que contribuirá a la demanda continua de científicos de datos, mientras que más empresas están adoptando IA y aprendizaje automático. Esto significa que las competencias específicas de IA son cada vez más importantes y prominentes en todos los sectores.

P: ¿Cómo afectará la automatización del análisis de datos al mercado laboral de los científicos de datos?

RVL: La automatización va a exigir un gran esfuerzo en la limpieza de datos, pero también en la integración, ofreciendo gestión de datos y resolviendo cualquier problema de datos en sistemas heredados.

Hay otra razón por la que los científicos de datos tienen una demanda tan alta: todo el proceso de ciencia de datos en sí es de naturaleza repetitiva, por lo que implica la aportación de muchos conjuntos de habilidades diferentes y expertos en temas. Las empresas quieren ser capaces de acelerar y refinar este proceso, por lo que es más predecible. También quieren ser capaces de mejorar constantemente y continuamente la operación.

P: ¿Cuáles son algunas de las “habilidades blandas” más importantes que los científicos de datos deben poseer?

RVL: Una habilidad que es realmente importante —que creo que muchos científicos de datos todavía carecen— es la comunicación, tanto verbal como escrita. Usted no va a ser muy valioso para un líder de negocios si usted no es capaz de comunicarse con ellos de manera efectiva, por lo que tiene que ser capaz de conectar el lado comercial de los signos de datos con el lado técnico y científico. Tienes que compartir tus ideas y metas con los usuarios de negocios y líderes de una manera que entiendan. Esa es una habilidad que es tan valiosa que creo que tu valor aumenta múltiples decenas de puntos porcentuales si puedes dominar esta habilidad.

También necesitas ser capaz de trabajar como miembro del equipo, y la parte de comunicación te ayuda con eso. Como científico de datos, si usted es capaz de compartir su visión con los usuarios de negocios y los científicos no-datos de una manera que puedan comprender rápidamente, entonces usted es probable que dibuje algunas conexiones y conclusiones de una manera universal. Esto ayudará a sus otros empleados a entender lo que quiere decir.

La adaptabilidad es otra habilidad importante. También necesitas amar tu dominio. Si te encanta, puedes impulsar tu innovación porque sientes la pasión y entiendes el valor de tu negocio.

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P: ¿Cómo deberían prepararse los aspirantes a científicos de datos para sus carreras?

RVL: Su trayectoria profesional se basa en sus habilidades, sus intereses y su experiencia. Obtienes naturalmente todos los diferentes tipos de conocimientos de dominio y habilidades especializadas a medida que te sumerges en tu práctica diaria.

Las empresas siempre están buscando científicos de datos con habilidades específicas, pero también, por supuesto, aquellos con la certificación adecuada. Para aquellos que ya están practicando los científicos de datos, esto puede ayudarle a mejorar aún más su carrera y su educación continua. La continuación de la educación y las competencias en este campo, en particular, va a ser un gran activo porque la tecnología está evolucionando tan rápidamente.

Si no te mantienes informado y fresco todo el tiempo, vas a encontrar tu relevancia y tu contribución a tu puesto de trabajo realmente en riesgo. Si un título avanzado no es una opción para ti o no te interesa, pero todavía quieres centrarte en la especialización a través de recursos educativos, puedes obtener una licenciatura en ciencias de datos y luego ampliar tu especialización tomando cursos complementarios.

Por ejemplo, en lenguajes de programación o en una función de almacenamiento de datos, muchos verán las ciencias de los datos como campos interdisciplinares, y esto puede ser una ventaja porque hay mucho espacio para la especialización.

P: ¿Cuáles son algunas de las áreas clave de certificación para los científicos de datos?

RVL: Hay áreas específicas de la educación en las que enfocarse a medida que considera su perspectiva de carrera futura como un científico de datos. Las empresas están haciendo tantas cosas con sus datos a nivel empresarial, ya que les da una base. Así que usted puede mirar en cursos educativos en big data, minería de datos, o construcción de modelos predictivos; y también Hadoop y Spark . Habilidades en BI o ciencia de datos le dará una base muy buena para realizar análisis de aplicaciones o modelado de datos.

Aprendizaje automático en IA es el dominio que está evolucionando muy rápidamente en este momento. Cada empresa tecnológica que se centra en ella tiene una prioridad muy alta, número uno o número dos y la educación es una necesidad para mantenerse al día con los últimos avances y metodologías tecnológicas. Eche un vistazo a certificaciones profesionales como programación lingüística, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje profundo y análisis predictivo.

Vemos esta tendencia en el análisis de gestión de datos, el aprendizaje automático y la IA, convirtiéndose en parte de la nube empresarial en la estructura. A medida que esto avanza con bastante rapidez, ahora resulta mucho más cómodo establecer e implementar una infraestructura de extremo a extremo a nivel empresarial. Sin embargo, todavía necesita un científico para entender cómo todas las aplicaciones ofrecen una solución total. Si observa la certificación, puede pensar en plataformas e infraestructura en la nube, desarrollo de la nube o arquitectura en la nube.

P: Aparte de la formación, ¿qué más se puede hacer para prepararse para una carrera en ciencias de datos?

RVL: Entonces, ¿cómo mejoras tus talentos para desarrollar habilidades básicas de alfabetización y programación con entrenamiento práctico? No lo intentes. todo por educación; solo empieza a hacerlo.

La experiencia aplicada es tan necesaria como el aprendizaje estructurado, es saber, pero también lo está haciendo. Si quieres tanta experiencia como puedas, sal y empieza a hacerlo. Además, usted necesita mantenerse al tanto de todas las tendencias e innovaciones relevantes de la industria, para que usted sea consciente de los cambios en su campo y pueda ajustar su formación y educación continua en consecuencia.

A medida que avanzamos hacia 2020 y los próximos años, va a haber una alta demanda de científicos de datos. Hay más y más necesidad de un conjunto de habilidades altamente específico y altamente especializado, así que piensa en cuál será tu dirección mientras miras en la formación de tu educación y tu base de conocimientos. Tener una perspectiva especializada desde tu experiencia y pensar en habilidades que puedes desarrollar en ética de datos será especialmente atractivo para las empresas en los próximos años.

Realmente creo que es imperativo para los científicos de datos para obtener los grados correctos y las certificaciones correctas no sólo para comenzar su carrera, sino también para avanzar en ella. Así que recuerde que la experiencia de dominio y experiencia tanto son instrumentales y útiles para muchas empresas, pero esto se puede aprender con el tiempo a medida que se sumerge en la práctica.

Abrace su futuro como científico de datos: ¡Certifiquese hoy!

Si usted ha considerado entrar en el campo de rápido crecimiento de la ciencia de los datos, o necesita perfeccionar sus habilidades, no hay tiempo como el presente para ganar una certificación. Como explicó Ronald Van Loon, los empleadores están buscando la combinación adecuada de experiencia y habilidades actuales. El enfoque único y probado de Simplilearn Blended Learning para mejorar las habilidades está diseñado para darle experiencia práctica y capacitación, por lo que está listo para el trabajo una vez completado. ¡Empezad hoy!

Acerca del autor

Steve ha trabajado como reportero, editor, investigador y escritor de contenido web durante más de 20 años, cubriendo leyes, negocios, tecnología y finanzas. Su carrera abarca el periodismo, el contenido en línea y el marketing. Un aprendiz de toda la vida, Steve disfruta leyendo y perfeccionando sus habilidades como cocinero y homebreaker.