¿La ciencia de los datos sigue siendo una buena carrera 2022?

¿Quieres el mejor trabajo #3? en ¿América? Deberías convertirte en un científico de datos. Famosamente. llamada el “trabajo más sexy” del siglo XXI, el estado actual de las carreras de la ciencia de los datos es grande – y buscando conseguir aún mejor. Además, en estos días, cualquier persona puede entrar en una carrera de ciencia de datos a través de un grado, campo de entrenamiento, o incluso un curso en línea .

Este artículo dará una visión general del estado actual de las carreras científicas de datos, mirando la disponibilidad de empleo, potencial salarial, habilidades valoradas, puestos de trabajo, y empleadores que usted debe conocer. También voy a proporcionar una visión del futuro de las carreras de la ciencia de los datos.

Si usted es alguien en la ciencia de los datos o el objetivo de entrar en una carrera de la ciencia de los datos, este artículo le dará un análisis exhaustivo del estado del campo.

Una de las métricas más importantes de la carrera científica de datos es cómo le va en el mercado de trabajo actual.

En general, parece soleado. Había un poco de un tambaleándose como algunas compañías de tecnología han instigado la contratación de congelación y despidos, pero los números todavía muestran que la carrera científica de datos está prosperando, especialmente en comparación con otros roles tecnológicos.

Número de puestos de trabajo disponibles

¿No quieres ser un científico de datos exactamente? No te preocupes – LinkedIn, que mira a todos los trabajos que mencionan “ciencia de datos” en la descripción del trabajo, muestra más de 390k vacantes de trabajo para científicos de datos en los Estados Unidos. Estas competencias seguirán siendo muy útiles en el mercado de trabajo.

Potencial crecimiento estimado

La Oficina de Estadísticas Laborales Estimaciones que habrá una tasa de crecimiento del empleo del 36% en la próxima década, que es mucho mayor que la mayoría de las demás funciones que siguen: la media de todo el crecimiento del empleo es sólo del 5%.

Curiosamente, eso es un aumento con respecto a su estimación de 2020 – en ese entonces, predijeron una tasa de crecimiento de una década del 31,4%. Podemos esperar que la tasa de crecimiento aumente año tras año, lo que significa que habrá aún más funciones de trabajo de la ciencia de los datos que el BLS actualmente predice.

Tasa de desempleo

Otra gran manera de ver el estado actual de las carreras científicas de datos es comprobar la tasa de desempleo. De cada 100 personas con conocimientos científicos de datos, sólo dos están desempleadas, según US News informe . La tasa nacional de desempleo es del 150% mayor que eso.

Satisfacción laboral de los científicos de datos

Sólo porque una carrera tiene un montón de vacantes de trabajo no significa que es una gran opción para su bienestar mental y satisfacción laboral en general.

Sin embargo, debido a que los científicos de datos están en demanda por compañías ricas, muchos ofrecen salarios increíbles, beneficios y alta satisfacción laboral. Después de todo, si no te mantienen feliz, podrías deambular hacia sus competidores.

Puerta de cristal informes a 4.1 de 5 puntuaciones para la satisfacción en el trabajo en ciencia de datos.

La razón por la que la satisfacción laboral de los científicos de datos es tan alta se debe a varios factores:

Mucha responsabilidad en el trabajo. ¡Se te confiará! Usted es una parte crucial de la empresa. Ese sentido del deber puede ser muy gratificante.
Espacio para el crecimiento. La trayectoria de los científicos de datos es prometedora, y eso es emocionante para la gente de mente profesional
Buenas ventajas. CareerKarma informes que el 90% de los científicos de datos están satisfechos con su cobertura médica, el 79% están satisfechos con la odontología, y el 73% están satisfechos con la cobertura de la visión.
Un montón de opciones. Como científico de datos, usted puede girar su mano a casi cualquier vertical con los datos. ¡Hoy en día, eso es todo!

Sueldo de trabajo en ciencias de datos

Como científico de datos, la compensación es tan buena que merece su propio subtítulo.

En general, las previsiones sueldo científico de datos es alto – en los Estados Unidos, la mediana del salario base (sin incluir opciones de acciones, 401k de coincidencia, cobertura de salud, o bonos) para los científicos de datos es 100.864 dólares.

Desglosemos eso aún más. La mediana del salario inicial de un científico de datos en 2022 es $95 mil. Para un científico de datos de nivel medio, usted es mirando a 130.000 dólares al año. Si usted está en un papel de gestión, espera su salario para estar más cerca de $190.000. ¿Y si eres de carrera tardía? Usted puede esperar casi un cuarto de millón de dólares al año como su salario base de la ciencia de los datos.

Por ahora, usted ve que el estado de las carreras de la ciencia de los datos hoy en día es excelente. Quiero desglosar eso para que puedan ver lo que es mejor dentro de ese soporte. La ciencia de los datos es bastante amplia como campo. Hay toneladas de los mejores Empresarios científicos de datos , estados, e incluso posiciones dentro del campo de la ciencia de datos que usted debe considerar.

Empleadores

Voy con la definición de Glassdoor de "mejor" aquí – estos empleadores son los mejores para los científicos de datos gracias a su calificación general en Glassdoor, su salario promedio para los científicos de datos, y el número de vacantes de empleo.

IBM . IBM tiene más de 95k críticas como empleador, con una puntuación media de 4,1 sobre 5. Las mejores críticas para las posiciones de ciencia de datos mencionaron colegas impresionantes, un montón de oportunidades para colaborar, y un buen potencial para el crecimiento de la carrera. El salario base promedio es de $127.041/año para los científicos de datos.
Amazonia . Amazonia tiene más de 100k críticas, con una puntuación media de 3.8 sobre 5. Para los científicos de datos, las menciones positivas incluyen la calidad del trabajo que se consigue hacer y la cantidad de compensación. El salario base promedio es de $131,545 por año.
Microsoft . Microsoft cuenta con más de 40k de críticas, con una tasa media de 4,4 sobre 5. Las calificaciones positivas mencionan el gran trabajo – y la gran gente con la que trabajas. Los científicos de datos pueden esperar ganar una paga base de alrededor de $ 138,289/año.

Puestos

Dentro de la ciencia de los datos, hay un montón de opciones de carrera hoy en día. Si usted tiene las habilidades para ser un científico de datos, entonces usted puede elegir para tomar en uno de estos trabajos, también.

1. Ingeniero de aprendizaje automático

A medida que los datos se hacen más grandes, el aprendizaje automático se convierte en una habilidad vital. Las empresas están tratando de construir tuberías y procesos para gestionar esa afluencia de datos, y el aprendizaje automático es una herramienta en esa caja de herramientas.

Sus responsabilidades laborales girarán en torno a la creación y gestión de programas de software automatizados que pueden construir modelos predictivos a partir de los grandes datos en los que su empresa está inundada.

Como ingeniero de ML, usted puede esperar ganar un salario base de $ 144k, según a ZipRecruiter.

3. Ingeniero AI

Otra variación sutil. Como científico de datos, usted lleva a cabo conocimientos empresariales de alto nivel. Como ingeniero de IA, usted es responsable de crear modelos que potencien las aplicaciones basadas en IA. Usted necesitará saber R y Python, y su comprensión de las estadísticas tiene que ser superior.

Ciudades

En la carrera científica de datos, no todas las ciudades son iguales. Aunque los científicos de datos suelen ganar un salario de seis cifras, también tienden a vivir en ciudades con altos gastos y altos impuestos.

Miré a las cinco ciudades principales para el salario (datos de De hecho), luego calculé el costo de vida mensual (Numbeo) incluyendo el alquiler en un apartamento de un dormitorio y el salario de llevar a casa después de impuestos (SmartAsset). Estos fueron mis resultados:

1. Chicago, IL

Esta ciudad tiene el quinto salario científico de datos más alto, pero el costo de vida más bajo. Si usted consigue un trabajo en Chicago, usted puede esperar tener un repuesto de $ 3,658.38 cada mes - después del alquiler, el costo promedio de los gastos de vida, y los impuestos.

2. Washington, DC

Washington, DC es el segundo mejor lugar para conseguir un trabajo de ciencia de datos por las mismas métricas. Después de impuestos, alquiler y gastos generales, usted puede esperar para llevar a casa $ 3,205.81 por mes.

3. San Francisco, CA

A pesar de que este era el segundo lugar más caro para vivir después de Nueva York, SF ocupa el puesto #3. Usted puede esperar un beneficio mensual neto de alrededor de $ 2.645.10.

4. Irvine, CA

Cuarto en la lista de las mejores ciudades científicas de datos es Irvine, CA. Aunque el alquiler y el costo de vida son más baratos, el salario no es proporcional. Sus ganancias netas después de impuestos, gastos mensuales y alquiler son alrededor de $2,522,80.

5. Nueva York, NY

Finalmente, Nueva York es quinto. Aunque el salario es el segundo más alto en Estados Unidos para los científicos de datos, los precios de alquiler en Nueva York son tan altos como los rascacielos en los que podría estar viviendo. De su salario anual de $117k, usted puede esperar llevar a casa sólo un excedente de $14k por año después del alquiler, impuestos, y el costo de los gastos de vida. Eso es sólo $1,174,72 por mes.

¿Qué? conocimientos especializados en ciencias de los datos son más valorados en la carrera hoy en día? Es una mezcla de habilidades duras y suaves. No cometas el error de enfocarte sólo en el lado de la codificación: tu perspicacia empresarial y tus habilidades de trabajo en equipo son tan importantes como tu habilidad para escribir una sofisticada consulta SQL.

Para conseguirlos, busqué en las descripciones de trabajo de los científicos de datos de De hecho y noté qué habilidades surgían con más frecuencia.

Competencias difíciles

Estas habilidades constituyen una gran parte del trabajo.

Codificación : Usted debe estar familiarizado con al menos uno, idealmente dos, lenguajes de programación. A pesar de todos los lenguajes de codificación nuevos y populares, tres lenguajes antiguos de la guardia son más solicitados por los empleadores: Python, R, y SQL. El lenguaje más crítico de hoy es Python, pero R también es aceptado en muchos lugares. Para administrar bases de datos, también debe estar familiarizado con SQL.

Construcción de modelos predictivos : Como científico de datos, usted será responsable de la construcción de modelos predictivos. Ese es tu mayor producto. Los científicos de datos suelen ser responsables de series temporales, pronósticos y modelos de clasificación.

Visualización de datos : Esto se superpone un poco con las habilidades de comunicación porque una de las cosas más importantes que vas a hacer es visualizar tus hallazgos de una manera que tenga sentido para los tomadores de decisiones, que a menudo no son muy técnicos.

Competencias blandas

Las habilidades blandas son primordiales para tener éxito como científico de datos hoy en día. Especialmente a medida que el papel se vuelve más demandado, esperan trabajar con personas de todas las trayectorias profesionales diferentes. Como científico de datos, unes el negocio y las mitades de los datos de la empresa.

Diseño experimental: Esto se basa en el conocimiento estadístico, pero un montón de diseño experimental es el sentido común. Hoy en día los trabajos de ciencia de datos necesitan que usted esté listo para resolver problemas.

Comunicación: El clásico siempreverde: ¿sabes hablar con personas que no entienden los datos? Usted estará haciendo un montón de él.

Mentoría: Espera ser mentor de un montón de científicos de datos junior, analistas de datos, o analistas de negocios. Cuanto más ayudes a otros científicos de datos emergentes, más valor le darás a la empresa.

Colaboración: Los días de ser un equipo de ciencia de datos de una sola persona han terminado. Hoy en día, no sólo esperamos comunicarnos, sino colaborar con colegas de todas las diferentes ramas de la empresa. Es posible que se espere que cree un modelo de predicción de volumen de negocios para RRHH o ayude al equipo financiero con su pronóstico. Ven listo para escuchar.

Como escribí anteriormente, la Oficina de Estadísticas Laborales predice crecimiento: “Se prevé que el empleo de los científicos de datos crezca un 36 por ciento de 2021 a 2031, mucho más rápido que el promedio de todas las ocupaciones”.

¿Por qué? La cantidad de empresas que toman decisiones basadas en datos está aumentando. La cantidad de datos que tienen esas empresas está aumentando. Así que tiene sentido que la demanda para el trabajo responsable de la gestión de todos los datos también está aumentando.

A medida que el trabajo a distancia se vuelve más aceptado y las herramientas de trabajo a distancia más sofisticadas, espero que más científicos de datos trabajen a distancia.

Las habilidades suaves permanecerán como están – hirviendo a la comunicación y la colaboración. Las habilidades difíciles probablemente cambiarán. A medida que la IA avanza hacia la codificación, es posible que encuentre que sus habilidades de pensamiento crítico, su capacidad para diseñar un gráfico fácil de usar y sus conocimientos sobre cómo se ejecuta el negocio importan más que sus habilidades SQL.

En general, las perspectivas son brillantes.

Empleos : Esperar más puestos de trabajo para seguir apareciendo, con salarios y beneficios muy competitivos.

¿Qué es lo mejor? : Hoy en día, los mejores empleadores para los científicos de datos son IBM, Microsoft y Amazon. Los mejores papeles son el ingeniero de aprendizaje automático, el científico de aprendizaje automático y el ingeniero de IA. Y las mejores ciudades son Chicago, Washington DC, San Francisco, Irvine CA y Nueva York.

El futuro : En demanda, altamente remunerado, potencialmente más remoto, y con más énfasis en habilidades de alto nivel.

Espero que hayan disfrutado de esta exhaustiva mirada sobre el estado actual de las carreras de la ciencia de los datos.

Nate Rosidi es un científico de datos y en la estrategia del producto. También es profesor adjunto en la enseñanza de análisis, y es el fundador de StrataScratch , una plataforma que ayuda a los científicos de datos a prepararse para sus entrevistas con preguntas de entrevistas reales de las principales empresas. Conéctate con él. Twitter: StrataScratch o LinkedIn .