¿Es la ciencia de los datos una buena carrera?

La ciencia de los datos es una nueva palabra de moda en el mundo de la tecnología, prometiendo altos salarios y un gran crecimiento del empleo. Pero, ¿qué es exactamente la ciencia de los datos? ¿Es una buena elección profesional?

Los científicos de datos estudian de dónde proviene la información, cómo los datos encajan para contar historias significativas y qué significan esos patrones para los resultados empresariales.

En el día a día, esto significa crear modelos econométricos y estadísticos para proyecciones, clustering, clasificación, simulaciones y otros propósitos, predecir el comportamiento del usuario a través de un análisis riguroso de datos e identificación de patrones/tendencias, y transmitir información a través de la síntesis y visualización de datos.

Con un crecimiento del 650% en el empleo desde 2012, la industria de la ciencia de los datos está en aumento, lo que lleva a muchas personas a preguntarse: “¿Es la ciencia de los datos una buena carrera para mí?”

¿La ciencia de los datos está en demanda?

Al considerar el cambio a un nuevo campo de la carrera, la gente a menudo quiere saber si vale la pena poner en el tiempo y el esfuerzo extra estudiando, perfeccionando nuevas habilidades, y la preparación para las entrevistas. Afortunadamente, la respuesta para muchos es un rotundo sí.

Puerta de cristal etiquetada “ciencia de datos” como la tercera carrera más deseada en América, con un salario medio científico de datos de $ 108,000. Los Oficina de Estadísticas Laborales enumera el salario medio para todos los trabajadores estadounidenses en $ 49.800, lo que significa que los salarios de ciencia de datos son más del doble del promedio nacional.

En 2019, LinkedIn la ciencia de los datos como el trabajo más prometedor en los EE.UU. e informó de un aumento del 56% en las vacantes de empleo.

De acuerdo con un encuesta reciente , COVID-19 no ha ralentizado las oportunidades de la ciencia de los datos: 50% de las organizaciones de análisis y ciencia de los datos no han sufrido ningún impacto (42,1%) o han crecido realmente en tamaño (7,6%) durante la pandemia.

La demanda de ciencia de datos se vincula con más empresas que aumentan el big data, Internet of Things (IoT), y los esfuerzos de ciberseguridad y las pequeñas y medianas empresas también amplían sus capacidades de análisis de datos.

¿Es difícil la ciencia de los datos?

Ciencias de los datos es definitivamente intelectualmente riguroso y puede tener una curva de aprendizaje empinada. Puede ser acuñado por Harvard Business Review como el El trabajo más sexy del siglo XXI pero no todo es glamoroso: se dedica mucho tiempo a limpiar los datos, importar grandes conjuntos de datos, construir bases de datos y mantener tableros. Para prosperar como científico de datos, usted debe disfrutar de campos cuantitativos y ser apasionado por ayudar a las empresas a tomar más decisiones basadas en datos.

De acuerdo con LinkedIn , SQL es la habilidad más comúnmente solicitada en trabajos de ciencia de datos, con Hadoop y Spark también aumentando en popularidad. Probablemente necesitará aprender un lenguaje de programación como R, SAS o Python; repasar las matemáticas con un enfoque en estadísticas y probabilidad, álgebra lineal y cálculo multivariado; y aprender algunas herramientas de visualización de datos como Tableau. Se recomienda aprender a codificar desde cero, ya que incluso un cambio de parámetro puede interrumpir los resultados y hay poco margen de error. A medida que avanza como científico de datos, puede especializarse en algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento de lenguaje natural, entre otros campos relacionados que tratan de big data y datos no estructurados.

Éxito científicos de datos También deben estar bien equipadas con habilidades suaves, como habilidades interpersonales, habilidades de comunicación, trabajo en equipo y narración de historias. A menudo, estas habilidades no se pueden enseñar en un libro de texto y sólo se desarrollan en el trabajo mediante la colaboración con las partes interesadas de todos los equipos de negocios, productos y tecnología.

Cada paso del proceso de ciencia de datos puede ser un reto. En primer lugar, las empresas necesitan adquirir los datos adecuados de diferentes fuentes internas y externas (por ejemplo, transacciones de tarjetas de crédito, datos meteorológicos, historial de pedidos, inteligencia de competidores) y asegúrese de que está estructurado en un formato legible. Una vez que los datos son consultables, tienes que construir modelos y algoritmos complejos para extraer información significativa y transmitirlos de una manera que responda a preguntas empresariales clave e influya en las partes interesadas.

Aunque la ciencia de los datos puede requerir conocimientos avanzados de dominio y muchas calificaciones laborales mencionan la educación de postgrado, usted no necesita un máster para entrar como un científico de datos de nivel inicial. Hay muchos cursos en línea, talleres, campos de entrenamiento y libros disponibles, por lo que es definitivamente posible adquirir habilidades técnicas por su cuenta (enlace al artículo de campo de entrenamiento de ciencia de datos), especialmente si usted viene de un fondo de ingeniería de software o tiene una licenciatura en otro campo STEM.

¿Cuántas horas trabajan los científicos de datos?

La mayoría de los trabajos a tiempo completo requieren 40 horas o más de trabajo, pero muchos puestos de freelance le permiten fijar sus propias horas y horarios. Si repasas las expectativas del equipo de antemano, definitivamente es posible mantener el equilibrio entre la vida laboral y la vida personal como científico de datos.

Dado el desequilibrio de la oferta y la demanda y el crecimiento acelerado del sector, el mercado de la ciencia de los datos es uno de los más calientes para los solicitantes de empleo, y muchas empresas siguen contratando en condiciones de mercado inciertas.

Los conocimientos especializados en ciencia de los datos son muy solicitados porque conducen a resultados empresariales tangibles y mensurables. Como se indica en Harvard Business Review , “Las empresas en el tercio superior de su industria en el uso de la toma de decisiones basada en datos fueron, en promedio, un 5% más productivas y un 6% más rentables que sus competidores”.

Una trayectoria profesional de la ciencia de los datos no es para los débiles de corazón, pero seguro saciar la curiosidad de aquellos que valoran el aprendizaje continuo y una mentalidad de crecimiento.

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.

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