¿Por qué a la gente le gusta la ciencia de los datos?

Entonces, ¿qué es lo que hace de la ciencia de los datos un campo caliente tan abrasador para entrar? Como introducción a una larga lista de razones gratificantes, vamos a centrarnos en lo que la investigación ha identificado como los cinco primeros:

Primero lo primero: ¿Qué es un científico de datos?

Antes de responder a la pregunta de por qué debe convertirse en un científico de datos, vale la pena pasar un poco de tiempo en lo que exactamente este camino de carrera implica. Parte matemático, parte científico informático, y parte estratega de negocios, los científicos de datos deben tener experiencia en varias disciplinas diferentes a la vez. 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 coloca esta experiencia en tan alta demanda y por qué convertirse en un científico de datos es una de las mejores decisiones de carrera que se puede tomar.

La ciencia de los datos se centra principalmente en el descubrimiento de conocimientos profundos mediante la exploración y la inferencia de datos, y un buen científico de los datos debe poseer tanto los conocimientos estadísticos como los conocimientos informáticos necesarios para resolver problemas complejos. Esta disciplina se centra en el uso de técnicas matemáticas y algorítmicas para resolver algunos de los problemas empresariales más complejos analíticamente, aprovechando troves de datos crudos para averiguar la visión oculta que se encuentra debajo de la superficie.

El núcleo del campo de la ciencia de los datos se centra en análisis precisos y a menudo impulsados por minutias, construyendo fuertes capacidades de decisión, y a veces puede ser un campo tranquilo y solitario. Sin embargo, los científicos de datos también deben poseer habilidades excepcionales de comunicación verbal, escrita y visual, ya que es probable que se les pida que expresen sus hallazgos y análisis a sus superiores, colegas en diferentes equipos y partes interesadas de la empresa que pueden o no ser capaces de seguir complejas jergas estadísticas. Un científico de datos tendrá que impartir transmitir lo que han descubierto, cómo saben que lo han descubierto, y lo que hay que hacer al respecto ahora que la información es conocida, todo de una manera completa y fácil de digerir. No siempre es una tarea fácil.

En un día dado, un científico de datos puede estar extrayendo datos de una base de datos, preparando los datos para diversos análisis, construyendo y probando un modelo estadístico, o creando informes que incluyan visualizaciones de datos fácilmente comprensibles. Mientras que los proyectos y tareas de ciencia de datos pueden variar dependiendo de la empresa, existen funciones de trabajo primarias que tienden a ser comunes entre todas las posiciones de ciencia de datos tales como:

Recopilando cantidades masivas de datos y convirtiéndolos en un formato fácil de analizar.
Solución de problemas relacionados con los problemas empresariales utilizando al mismo tiempo técnicas e instrumentos basados en datos.
El uso de una variedad de lenguajes de programación, así como programas, para la recopilación y el análisis de datos.

Si estás buscando más información sobre lo que implica una carrera en ciencia de datos, Discover Data Science ha acumulado un detallado Guía profesional que se puede explorar por área de especialización. Si todavía estás en la fase exploratoria de seguir una carrera o educación en ciencias de datos, te recomendamos ponderar estas 5 razones principales para entrar en el campo.

1. Tenga un enorme impacto en su empresa y su planeta

De todas las razones para entrar en la ciencia de los datos como una carrera, una de las más eficaces (al menos a escala global) podría ser el impacto que se puede hacer como líder en el campo, ambos con dentro de su empresa y en el mundo en general.

Dentro de su propia organización, puede trabajar para automatizar procesos que anteriormente eran manuales, ahorrando tiempo a la empresa y potencialmente miles o incluso millones de dólares, permitiéndoles asignar esos recursos a otros lugares. Como vamos a discutir, las empresas en las áreas modernas de la industria son muy conscientes del enorme valor que sus científicos de datos proporcionan y cuánto dependen de ellos. Eso deja a los científicos de datos bien posicionados como un gurú de la estrategia dentro de las organizaciones, ya sea una pequeña start-up o un titán como Amazon, Apple, o Uber, todos los cuales están siempre en el mercado para un científico de datos eficaz.

Mientras que muchos científicos de datos trabajan en el sector financiero o para Big Tech, si eso no es lo tuyo, encontrarás una gran cantidad de industria diferente para que pongas tus habilidades a utilizar. Sin embargo, como científico de datos, sobre todo, estás trabajando en el campo de la comprensión de la naturaleza humana, examinando lo que nos interesa y lo que no somos y por qué. No hay un negocio por ahí que no tenga una necesidad seria de alguien así, incluyendo carreras divertidas en campos como deportes profesionales, belleza y cosméticos, y la industria del entretenimiento.

Globalmente, la oportunidad de marcar la diferencia a través de la ciencia de datos es aún más profunda. La gente sin mucha exposición puede pensar que el trabajo implica ser un crujiente de números glorificado. Si bien es cierto que habrá una buena cantidad de eso en el día a día típico, hay mucho más valor potencial para los resultados de la ciencia de datos de lo que se presume. Cómo impactas al mundo como científico de datos depende mucho de dónde se encuentran tus pasiones y en qué campo quieres hacer tu marca.

¿Apasionado por luchar contra los efectos devastadores del cambio climático? Como científico de datos podría estar construyendo modelos climáticos más precisos y tecnología de predicción meteorológica, ayudando a salvar vidas, o podría estar trabajando en proyectos de transporte público de vanguardia, reduciendo las emisiones de CO2. ¿Buscas ayudar a luchar contra el hambre? Usted podría trabajar para analizar las prácticas agrícolas y los rendimientos de los cultivos para ayudar a los agricultores a aumentar su producción de alimentos. Esto puede ayudar a las pequeñas granjas familiares a ahorrar dinero y mantener su negocio viable. Los científicos de datos trabajan en la lucha contra el cáncer, la prevención de la ceguera, el desarrollo de nuevos medicamentos y tecnologías médicas y el empoderamiento del mundo en desarrollo.

2. Aumento de la demanda

La ciencia de los datos sigue siendo una carrera en aumento, considerada constantemente como uno de los campos más demandados durante gran parte de la última década, y en 2021 esto no muestra ningún signo de desaceleración. De hecho, la Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos proyecta un crecimiento del 27,9% en las ocupaciones de ciencia de datos hasta 2026. LinkedIn informó una escasez de más de 151.000 científicos de datos a través de los Estados Unidos en 2018, particularmente en las áreas metropolitanas de Nueva York, San Francisco y Los Ángeles.

Por lo tanto, ¿qué es lo que hace que la ciencia de datos una carrera que está en tan alta demanda? Piense en las empresas más dominantes e influyentes del mundo. Es una apuesta decente que usted pensó en iconos de la industria como Amazon, Google, Apple, o Facebook, cada uno de los cuales prospera fundacionalmente en la toma de decisiones basada en datos.

Amazon utiliza análisis de datos para impulsar algoritmos de ventas y marketing, recomendando productos a clientes basados en compras y comportamientos pasados. Google Search utiliza datos para determinar la clasificación y el valor SEO de las páginas web, lo que impulsa de manera singular la experiencia del usuario de las propiedades en línea y el acceso al contenido. Apple toma decisiones de productos en función de cuándo y cómo sus iPhones, iPads, Macbooks y otros dispositivos y tecnología están siendo utilizados por usted, el cliente. Facebook utiliza datos para mostrarte anuncios perfectamente orientados y traducir conexiones entre usuarios y comunidades. La recopilación de nuestros datos informa todas esas decisiones y más, y son los profesionales de la ciencia de los datos los responsables de influir en esas decisiones.

Una empresa casi no puede sobrevivir hoy en día sin adoptar un enfoque basado en datos para su negocio y avanzarlo basado en aplicaciones de tendencia. Sin embargo, el suministro de datos científicos sigue siendo bastante bajo , por lo tanto, la demanda – superávit frente a escasez sigue siendo desequilibrado creando tanto necesidad como gran oportunidad en las industrias relacionadas con la ciencia de los datos. Incluso en 2021, sigue siendo un campo relativamente nuevo y emergente. Mientras que otros 21 st carreras de siglo como el diseño web y la programación ya han comenzado a formar parte de los planes de estudios de los sistemas educativos tradicionales, la ciencia de los datos no siempre puede decir lo mismo . Existe una gran brecha entre el valor y la prevalencia de la ciencia de los datos en las industrias mundiales y las operaciones comunitarias cotidianas o “Estados Unidos corporativo” frente a la presencia o la comprensión de la ciencia de los datos en la enseñanza primaria. Esto está empezando a cambiar especialmente en los programas de pregrado y postgrado, pero aún no ha alcanzado la masa crítica, y la necesidad de científicos de datos todavía parece ser mayor que el número de científicos de datos experimentados que están actualmente en el mercado.

Todo esto puede hacer que la perspectiva de convertirse en un científico de datos parezca un poco desalentador, pero por el contrario, los estudiantes o candidatos potenciales a un trabajo que persiguen este campo indiscutiblemente ventajoso están solidificando su estatus como cotizantes buscados y “expertos” en una alta fuerza de trabajo contemporánea que muestra cero signos de desgaste. Ya sea nuevo en los datos o comprometido a invertir el trabajo que se coloca en el liderazgo en una industria líder, los éxitos en la ciencia de los datos son significativamente alcanzables. Una licenciatura (o mejor aún una maestría o doctorado) en campos como matemáticas, estadística, informática o ingeniería es un lugar para empezar, junto con la experiencia en SQL y aprendizaje automático. Es posible que tenga que comenzar en un campo de nivel inicial como analista de datos, pero con una competencia tan demandada como la ciencia de datos, tendrá la oportunidad de hacer su movimiento, y una vez que haya demostrado que puede hacer el trabajo, tendrá su selección de las mejores empresas y los mejores puestos en la profesión.

3. Sueldos base que son difíciles de vencer (¡más ventajas!)

Cuando usted está en un campo emergente y tan de alta demanda como la ciencia de los datos con tal escasez de candidatos calificados, que es naturalmente va a un mérito una base salarial extremadamente competitiva y ventana de crecimiento. La ciencia de los datos no es una excepción. Según Glassdoor , el salario base promedio para un científico de datos es de $ 114.673 al año a abril de 2021. Esta cifra es superior a la media de los salarios básicos para puestos de trabajo en carreras similares, como por ejemplo: ingeniero de software (103.349 dólares), científico informático (102.690 dólares), y analistas de datos (66.842 dólares), así como uno de los sueldos básicos más altos de cualquier industria.

Tenga en cuenta que estos números siempre están cambiando y pueden variar mucho dependiendo de dónde usted vive y qué tipo de compañía usted trabaja para, por lo que animamos a la investigación continua actual sobre las perspectivas de la carrera en la ciudad en la que usted vive ahora o donde usted tiene la intención de construir su carrera.

Obviamente, una vez que se invierte el tiempo para establecerse con éxito como un científico de datos de nivel medio o incluso asumir un papel de gestión, se puede esperar que los salarios aumenten exponencialmente. En una empresa superior, esto puede ser Mucho más de 200.000 dólares. No sólo eso, sino que muchas empresas también ofrecerán grandes bonificaciones anuales e incluso acciones o acciones como beneficios adicionales, especialmente para un papel tan impactante como científico de datos y la conexión que el producto de trabajo tiene con el rendimiento general y el éxito de la empresa en su conjunto.

Hablando de ventajas, la ciencia de los datos es también una de las carreras más lucrativas que generalmente le permite trabajar totalmente a distancia. Trabajar desde casa es un beneficio que siempre ha sido beneficioso, pero que también creció de un lujo a una necesidad a los ojos de muchos cuando la pandemia del COVID-19 2020-2021 hizo que la mano de obra moderna repensara cómo conducimos nuestra vida profesional. Este mismo beneficio a menudo no está disponible para otras carreras con salarios básicos medios igualmente altos como profesionales médicos, abogados e ingenieros.

Puede parecer mercenario señalar que ganar mucho dinero es una de las principales razones para seguir una carrera determinada, y debería ir sin decir que ninguna cantidad de dinero hace que un trabajo valga la pena si simplemente no disfrutas de lo que haces. Aunque es comprensible que la seguridad en el empleo y los beneficios sean en gran parte un factor influyente, si no decisivo, en cómo, cuándo y dónde iniciar una carrera elegida. En esa área de consideración y gestión, los datos ganan. (Casi irónicamente, los datos existen para probarlo.) Si usted tiene una pasión por la ciencia de los datos y las habilidades y la base de conocimientos para tener éxito en ella, usted está preparado para una carrera altamente lucrativa que proporciona ingresos cómodos y confiables y le permite construir una base segura para su vida y familia.

Proporcionar más evidencia de apoyo de esta comodidad y seguridad, al igual que Glassdoor nos dice que el científico de datos es una de las carreras más pagadas, también nos dicen que es uno de los mejores para el equilibrio entre la vida laboral y la vida personal . Esa combinación es bastante difícil de superar.

4. Un campo en constante evolución

De acuerdo con The Economist, los datos han suplantado el aceite como el recurso más valioso del mundo . Esto podría clasificarse fácilmente como la razón número uno para seguir una carrera o educación en ciencias de datos. La razón por la que está en el número cuatro de esta lista es la relativa falta de familiaridad de este hecho con los futuros o emergentes estudiantes y expertos, en relación con lo que describimos anteriormente sobre el lento goteo de la ciencia de los datos en el currículo de la escuela pública como una opción estable de la asignatura y la industria de carrera (es decir, clases de “economía” que establecen un entendimiento general y encienden pasiones profesionales e intereses de los futuros economistas). La presencia de la ciencia de los datos en la educación tradicional todavía no coincide con las proyecciones sobre su papel en nuestra sociedad o su contribución a ella, incluida la cantidad de profesiones para graduados.

Las estimaciones dicen que hasta el 97% de todas las empresas utilizan regularmente como parte de su toma de decisiones estratégicas. Al aprovechar los datos, las empresas están obteniendo un nivel sin precedentes de información nueva y valiosa sobre sus clientes existentes y potenciales, por lo que el campo de la ciencia de los datos está evolucionando cada día.

La naturaleza en constante evolución de la ciencia de los datos es parte de lo que hace que sea una industria tan convincente para construir su carrera. Obtendrás una amplia gama de nuevas habilidades que te permitirán aprovechar los datos para ayudar a las empresas con sus estrategias de negocio, y explorar nuevos campos interesantes que se desarrollan desde dentro de la ciencia de datos: campos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, los big data y más.

Probablemente ya estés familiarizado con inteligencia artificial (AI) , al menos como concepto. Diseñado para simular inteligencia humana en máquinas, AI utiliza múltiples algoritmos para realizar acciones autónomas y entender las relaciones entre diferentes tipos y diferentes piezas de datos. El aprendizaje automático es una disciplina de IA que se centra en el desarrollo de máquinas que aprenderán de datos pasados automáticamente sin programación explícita.

La IA y el aprendizaje automático son herramientas utilizadas para ayudar a analizar de manera más eficiente y precisa los datos utilizados en la ciencia de datos. A medida que la ciencia de los datos continúa evolucionando, los datos que están disponibles para nosotros se vuelven cada vez más complejos y puede ser una lucha para descifrar todo por nuestra cuenta. Machine learning permite a las máquinas manejar una gran cantidad de esa pesada elevación para nosotros y se utiliza en cosas que usamos todos los días como el motor de búsqueda de Google y los algoritmos de elección de canciones de Spotify. Aunque sigue siendo una tecnología en desarrollo, el aprendizaje automático está empezando a desempeñar un papel en los avances tan diversos e influyentes como los coches autodirigidos y la detección del cáncer. Un concepto aparentemente elusivo para algunos en nombre (aprendizaje automático), es en realidad una disciplina que afecta a los individuos en un nivel muy práctico, diario y humano.

A medida que la ciencia de los datos crece, también lo harán las oportunidades que presenta. Hace diez años, hubiera sido difícil imaginar a dónde nos llevarían los campos de la ciencia de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Es igualmente difícil predecir dónde estaremos dentro de diez años, aunque casi incuestionable que será un camino de crecimiento y crecimiento. Si te conviertes en un científico de datos, esas respuestas dependerán, en parte, de ti y de tu contribución a la carrera, influyendo en qué dirección tomarás la industria a continuación.

5. Diferentes opciones de crecimiento profesional

Creemos que hemos demostrado por qué una carrera como científico de datos es increíblemente gratificante, pero con el tiempo puede llegar el día en que usted está buscando para ramificarse en un nuevo papel. Con un historial en ciencia de datos, usted estará bien posicionado para tener éxito en una de la más amplia variedad de carreras de continuación de cualquier industria.

Si usted está buscando permanecer estrictamente en el papel de la ciencia de los datos, obviamente usted puede trabajar siempre hasta los roles de liderazgo avanzados en la gestión y los científicos de datos superiores o líderes que pueden netar decenas de miles más en el salario, al tiempo que le da más responsabilidad y la oportunidad de trazar el curso del trabajo que su empresa está haciendo. Alternativamente, usted puede optar por especializarse, en algo como Ingeniería de datos o ingeniería de aprendizaje automático y perseguir el crecimiento de la carrera en un camino concentrado.

Sin embargo, hay otras direcciones a las que ir. Como hemos discutido, la ciencia de los datos no es sólo un papel de TI, es un papel de negocio también. Los científicos de datos interactúan regularmente con los VIP de su empresa, trabajando con ejecutivos de C-suite. Están trabajando lado a lado con los verdaderos agitadores y agitadores de la empresa, resolviendo problemas de negocios y construyendo una sólida red de conexiones mientras están en ello. Como tal, muchos científicos de datos pasan a roles ejecutivos ellos mismos en roles como un oficial jefe de datos .

Tales roles requieren una gran cantidad de habilidades de gestión, sin embargo, y puede que no impliquen un montón de trabajo diario con los datos, por lo que usted querrá seguir programas de grado de datos que coincidan con sus metas profesionales proyectadas dentro de la industria. Muchas de las escuelas líderes de hoy en día que ofrecen títulos en ciencia de datos han diseñado sus programas académicos y currículos en torno al conocimiento de esta dinámica de la industria, resultando en grados de datos basados en negocios o viceversa.

También puede utilizar su experiencia de negocio, habilidades de comunicación y red profesional para hacer huelga por su cuenta y comenzar su propio negocio o marca como consultor de ciencia de datos. Esto le permitirá elegir sus propios clientes, su propio enfoque de la industria, su propia metodología y, por supuesto, sus propias horas. Más específicamente, al llegar al círculo completo con nuestro número en la lista de motivos para convertirse en un científico de datos, usted será capaz de personalizar personalmente y personalizar su impacto basado en datos en su comunidad o en las tendencias globales, a través de su visión individual y contribución a la evolución de la metodología y el valor de los datos.

En última instancia, la elección es suya, porque cuando usted pone en cinco a seis años en la industria de la ciencia de los datos y tiene algo que mostrar para ello, usted bien puede ser capaz de escribir su propio boleto a donde quiera que vaya dentro de la industria.