¿Qué campo es la ciencia de datos más utilizada?

Comprensión de sus opciones profesionales

La mejor manera de hacerse extremadamente valioso en un equipo es entender todo, pero ser un maestro de algo.

Me he dado cuenta durante mis Maestros que es imposible ser un experto en dominios en todo lo que hay que saber sobre el trabajo con Data.

La verdad es que una vez que te contraten como un dato “algo”, la empresa te colocará en un equipo y otras personas complementarán las habilidades que usted tiene o carece para conseguir el trabajo hecho.

El objetivo es convertirse en un recurso de confianza sobre un tema determinado.

El área de enfoque que elija probablemente estará relacionada con los antecedentes, la experiencia o los intereses que tenga en otros campos de estudio.

Tenga en cuenta que un puesto de trabajo relacionado puede requerir que realice algunas de las tareas relacionadas con un área de enfoque diferente.

Por lo tanto, un área de enfoque no significa que sólo se puede hacer una cosa, sino simplemente que usted es el mejor en hacerlo.

Ingeniería de datos y almacenamiento de datos

Data Engineering se refiere a transformar los datos en un formato útil para el análisis. Esto a menudo implica la gestión de la fuente, estructura, calidad, almacenamiento y accesibilidad de los datos para que puedan ser consultados y analizados por otros analistas.

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2. Minería de datos y análisis estadístico

Data Mining se refiere a la aplicación de estadísticas en forma de análisis de datos exploratorios y modelos predictivos para revelar patrones y tendencias en los datos de fuentes de datos existentes. Esta persona será capaz de ver un problema de negocios y traducirlo a una pregunta de datos, crear modelos predictivos para responder a la pregunta y contar la historia sobre los hallazgos.

puestos de trabajo relacionados: Científico de Datos, Analista de Negocios, Estadístico

3. Nube y computación distribuida

Cloud and System Architecture se refiere al diseño e implementación de la infraestructura y plataformas empresariales necesarias para la computación en nube y distribuida. La función también analiza los requisitos del sistema y garantiza que los sistemas se integrarán de forma segura con las aplicaciones actuales y los usos empresariales.

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4. Gestión y arquitectura de bases de datos

Esta función es responsable de diseñar, desplegar y mantener bases de datos en apoyo de transacciones de datos complejas y de gran volumen para servicios o grupos de servicios específicos.

Algunas de las principales responsabilidades de la BI incluyen mejorar las fuentes de datos de back-end para una mayor precisión y simplicidad, crear soluciones analíticas a medida, gestionar tableros, informar a las partes interesadas, identificar oportunidades y reconocer las mejores prácticas en la presentación de informes y análisis: integridad de datos, diseño de pruebas, análisis, validación y documentación.

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6. ML / Desarrollo Cognitivo de Computación

Esto es lo que la mayoría de la gente asocia con la ciencia de los datos: “hacer robots”. Se trata de una versión más amplia y compleja de la extracción de datos y el análisis estadístico. Estas personas se centran más en obtener toda la información que necesita para alimentar el modelo; construir tuberías de datos, fuentes de datos convenientes, pruebas A/B e infraestructura de marcado de bancos. Cuando/si esto se hace usted puede centrarse en la construcción de los algoritmos/modelos reales, pero esta parte más a menudo que no implica bien conocido, herramientas estándar de la industria y técnicas estadísticas. Sin embargo, esta área de enfoque se ha convertido en una palabra de moda en muchas organizaciones, así que animo a buscar en los subcampos dentro de ella con el fin de identificar verdaderamente lo que te gusta.

Ser capaz de presentar datos de una manera visualmente atractiva se ha convertido en parte de casi todos los analistas de negocios y el papel científico de datos. Cuando esta área de enfoque se convierte en un papel real en una empresa, su responsabilidad principal incluye la creación de soluciones de BI para equipos y clientes basadas en requisitos empresariales específicos y casos de uso. En otros casos, puede estar más orientado al diseño gráfico.

Si no te consideras muy técnico y aún así tienes una pasión por la solución de problemas y procesos, este podría ser el camino correcto para ti. Este tipo de funciones se centran en aprovechar las herramientas y los datos proporcionados por los demás miembros del equipo de ciencia de datos con el fin de encontrar oportunidades de mejora dentro de las operaciones del negocio. Pueden centrarse en la logística, la tecnología, las finanzas, los recursos humanos, etc.

Este papel tiene diferentes niveles de experiencia técnica dependiendo del nivel de análisis y de la empresa. Estas personas tienden a centrarse en más datos externos relacionados con los clientes, ventas y marketing, sin embargo, su propósito es similar a los de las operaciones: rastrear el rendimiento y encontrar oportunidades.

Por último, si usted estudió Salud, Finanzas o algo que requiere conocimientos de dominio para analizar, usted podría optar por buscar posiciones simples de analista dentro de las organizaciones en estas industrias. Una vez más, la experiencia técnica de estos roles dependerá de las expectativas de la contratación de la empresa y las herramientas que utilizan.

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