¿Qué es un científico de datos de nivel medio?
Si usted pregunta a diez científicos de datos diferentes lo que hacen, usted puede obtener diez respuestas diferentes. Esto se debe a que los roles y responsabilidades de un científico de datos pueden variar mucho, dependiendo de una serie de factores, incluyendo la experiencia, la industria y el tamaño de la empresa para la que trabajan.
Sin embargo, hay algunas similitudes entre todas las funciones de la ciencia de los datos. Y si se está preparando para una entrevista de trabajo de científicos de datos, debe tener una idea de lo que une a todos los científicos de datos. En este post, cubriremos todo lo que necesita saber sobre lo que hace un científico de datos, incluyendo sus responsabilidades básicas, nichos de ciencia de datos, y cómo funcionan los científicos de datos en diferentes industrias.
¿Qué es la ciencia de los datos?
Ciencias de los datos es el proceso de utilizar los datos para obtener información significativa. Las técnicas cuantitativas que utilizan los científicos de datos se toman prestadas de los campos de la inteligencia empresarial, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Una manera de entender la ciencia de los datos es examinar un conjunto de datos de acceso público , que se puede descargar de repositorios públicos y luego analizar. Si haces esto, te darás cuenta de que los datos a menudo vienen en grandes volúmenes y no es inmediatamente comprensible. Así que los científicos de datos aplican varias técnicas de análisis para convertir los datos brutos en información significativa.
¿Qué hace un científico de datos?
Como se mencionó anteriormente, las responsabilidades cotidianas de un científico de datos están determinadas por una variedad de factores, algunos de los cuales incluyen:
Tamaño de la empresa
En Startups
Startups normalmente consiste en equipos más pequeños que no son muy jerárquicos. Esto puede significar un par de cosas diferentes para su trabajo como científico de datos. Si usted es un científico de datos en una startup, usted puede ser el único científico de datos de la organización o parte de un pequeño equipo tecnológico. Esto significa que usted podría estar trabajando independientemente, en lugar de ser parte de un equipo de ciencia de datos. A menudo, los científicos de datos en startups trabajan de una manera altamente colaborativa con los otros miembros de la empresa, en lugar de trabajar con otros científicos de datos.
En empresas de tamaño medio
Las empresas medianas a menudo tienen una estructura más jerárquica que las startups. Para un científico de datos, esto significa que a menudo serán parte de un equipo de datos que tiene entrada y puestos de alto nivel. A menudo, los miembros más senior del equipo se asignan tareas a más miembros junior, por lo que si usted es un científico de datos en una empresa de tamaño mediano, es muy posible que se le asignará a un área como la comercialización, publicidad, o la investigación de competidores.
En grandes empresas
En términos generales, cuanto más grande sea la empresa, más especializados serán sus científicos de datos. Con más estructura también surgen más oportunidades para el crecimiento del empleo y la especialización.
Basado en la etapa de carrera
Científico de datos a nivel de entrada
Los científicos de datos de nivel de entrada suelen recibir tareas básicas de ciencia de datos y a menudo reciben asistencia de científicos de datos de alto nivel. Se les da información sobre qué tipo de inteligencia empresarial necesita ser recopilada y luego completar esas tareas dentro de un plazo determinado.
Los alquileres de nivel de entrada comenzarán el proceso de ciencias de los datos recopilando y limpiando datos. Luego, llevarán a cabo análisis de datos básicos y producirán informes para resumir sus hallazgos. Los equipos a menudo tienen chequeos semanales con científicos de datos junior para asegurarse de que están en camino con su trabajo, y para abordar cualquier pregunta o preocupación.
Científico de datos de nivel medio
Los científicos de datos de nivel medio tienen entre tres y cinco años de experiencia y a menudo tienen responsabilidades más especializadas. A menudo, su trabajo implica técnicas más avanzadas de ciencia de datos, incluyendo modelado predictivo , el modelado estadístico y el aprendizaje profundo. En lugar de que se les diga que resuelvan problemas específicos, podrían llevar a cabo análisis de datos exploratorios para desenterrar patrones ocultos en conjuntos de datos y encontrar formas en las que estas ideas prácticas podrían informar la estrategia de negocio de su empresa.
Senior Data Scientist
Los científicos de datos de alto nivel tienen un alto grado de familiaridad tanto con la tecnología como con la estrategia empresarial. Su profunda comprensión del campo es utilizada de unas cuantas maneras diferentes por las empresas.
Si desea permanecer en un papel técnico, entonces se le puede asignar como científico de datos principal. Su trabajo consistirá en establecer la visión de la función de la ciencia de los datos en la empresa y establecer los marcos reglamentarios y técnicos dentro de los cuales se llevará a cabo.
También podría asumir un papel más directivo en esta etapa de su carrera. Los científicos de datos superiores a menudo dirigen grandes equipos y tienen la tarea de supervisar su trabajo. También podría ser necesario contratar para papeles como analista de inteligencia de negocios, Analista de datos , y así sucesivamente. Necesitas buenas habilidades interpersonales para trabajar en esta capacidad.
Basado en la industria
Gobierno
A científico de datos del gobierno a menudo utiliza datos disponibles públicamente para desenterrar información sobre el público en general. Estudian estos datos para descubrir ideas que puedan mejorar el funcionamiento de los servicios públicos, detectar actividades fraudulentas o delictivas, y recomiendan nuevas medidas siempre que sea posible.
Atención de la salud
Científicos de datos sanitarios desempeñar un papel importante en la información de las decisiones que se tomen en materia de salud pública y medicina. Los científicos de datos que trabajan en medicina analizan el desempeño de varios fármacos y cómo los sujetos responden a ellos. La salud pública también se beneficia de la ciencia de los datos, y los profesionales la utilizan para estudiar el impacto de las diferentes intervenciones que realizan.
Conocer a otros estudiantes de ciencia de datos
Financiación
La financiación es quizás donde los científicos de datos desempeñan el papel más importante en cualquier industria. Las empresas del espacio contratan a científicos de datos experimentados y analistas actuariales para análisis cuantitativos y otras funciones. Su trabajo se utiliza para mejorar la capacidad de las compañías financieras para determinar la solvencia, identificar potenciales morosos y mejorar los sistemas que detectan diferentes tipos de fraude. (Related Lee: ¿Qué hace un científico de datos en finanzas? )
Tecnología
Los científicos de datos también pueden encontrar un hogar en las grandes empresas de tecnología. A menudo, trabajan con modelos de aprendizaje automático, que se pueden aplicar para automatizar el análisis de datos en una variedad de casos de uso. Los científicos de datos de las empresas de tecnología también utilizan sus habilidades de programación para ayudar a construir mejores productos y estudiar el comportamiento de los clientes. (Related Lee: Cómo ser contratado como científico de datos en Google )
Un día en la vida de un científico de datos
Ahora que conocemos todas las diferentes industrias en las que trabajan los científicos de datos, echemos un vistazo a cómo es un día en la vida de un científico de datos.
Descubrimiento
El proceso de ciencia de datos comienza por descubrir un problema y definir su alcance. La declaración del problema en sí puede venir de partes interesadas no técnicas de la empresa, pero es el trabajo de un científico de datos convertir eso en una especificación técnica que incluye información sobre cómo las técnicas de ciencia de datos pueden ser utilizadas para resolver ese problema y el tipo de recursos que se requieren para hacer que eso suceda.
Adquirir datos
Los datos que necesita para resolver un problema en particular pueden no estar siempre disponibles para usted. Eso significa que usted tiene que ir sobre la identificación de fuentes de datos y medios para obtener los datos que están disponibles allí. A veces puede encontrar que los datos están disponibles en conjuntos de datos públicos y en otros casos, es posible que tenga que llevar a cabo un raspado de telas proyecto para construir ese conjunto de datos por su cuenta.
Procesamiento de datos
Los datos que obtenga no siempre estarán en una forma que pueda utilizar de inmediato. Muchos conjuntos de datos a menudo incluyen entradas erróneas o faltantes. En ese caso, tendrás que pelear y luego limpiar sus datos . Al final de este proceso, tendrá un conjunto de datos que le dará resultados precisos cuando realice sus análisis.
Integración de datos
La integración de datos es el proceso de recopilación de datos de diversas fuentes y su acorralado en una base de datos o un almacén. ETL —un acrónimo para extraer, transformar y cargar— es el método más común que se utiliza para integrar datos en un proyecto.
Investigación de datos
La investigación de datos es el estudio inicial de los datos que ha reunido. Esto se hace para familiarizarse con los tipos de datos con los que está trabajando, ver la cantidad de varianza en diferentes valores de datos, y comenzar a encontrar algunas asociaciones en el conjunto de datos.
Análisis de datos exploratorios (EDA)
En algunos casos, es posible que no tenga una pregunta muy específica que desee ser respondida por un conjunto de datos. Los científicos de datos realizan lo que se conoce como análisis exploratorio de datos en esa situación. EDA es una manera de identificar los patrones subyacentes en los datos y potencialmente desenterrar conexiones interesantes. Esto puede ser una manera de obtener información que antes no tenía y convertirse en el punto de partida para una nueva línea de investigación.
Implementar técnicas de ciencia de datos
Una vez que haya decidido lo que desea aprender de su conjunto de datos, entonces puede elegir una técnica de ciencia de datos que le ayudará a descubrir lo que está buscando. Algunas de esas técnicas incluyen:
Aprendizaje automático
Algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para escalar los esfuerzos de modelado predictivo y responder a preguntas de negocios urgentes. Los ingenieros de aprendizaje automático construyen marcos que pueden automatizar muchos procesos clave de ciencia de datos.
Modelado estadístico
Gran parte del trabajo que hacen los científicos de datos implica la construcción de modelos estadísticos para analizar diferentes conjuntos de datos. No es necesario tener un título en estadística para hacer este trabajo, pero el conocimiento de estadísticas inferenciales, pruebas estadísticas y análisis estadístico general es clave. Todos ellos contribuyen a poder estudiar los datos de formas más poderosas.
Inteligencia artificial
Sucede que Ai puede ser muy bueno en la identificación de patrones en conjuntos de datos. Eso significa que si usted está familiarizado con la construcción de sistemas de inteligencia artificial, entonces usted puede aplicarlos a su trabajo como científico de datos. La gran cosa sobre la IA es que mejora con el tiempo y usted puede obtener una comprensión más profunda del mismo conjunto de datos con más tiempo que su software de IA tiene con él.
Medir, analizar, mejorar
Los científicos de datos también tienen que analizar su propio trabajo. Esto les da una comprensión de lo bien que funcionan sus modelos estadísticos, marcos de aprendizaje automático y sistemas de IA. Parte de su trabajo implicará mejorar sus propios métodos y ver cómo se correlaciona con ser capaz de analizar los datos de manera más eficaz.
Perspectivas de carrera de la ciencia de datos
Dependiendo de sus habilidades técnicas e intereses, hay varias trayectorias profesionales que puede tomar como científico de datos. Entre ellas figuran las siguientes:
Analista de datos
Un analista de datos es alguien que analiza conjuntos de datos para encontrar patrones significativos que se pueden utilizar para informar las decisiones empresariales. Los analistas de datos están obligados a conocer las matemáticas básicas, técnicas de análisis de datos , y también debería tener algún conocimiento de los lenguajes de programación.
El salario promedio de un analista de datos en los Estados Unidos es de 69.200 dólares. Los Departamento de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos prevé un aumento del 25 % del empleo sobre el terreno entre 2019 y 2029.
Científico de datos
Los científicos y analistas de datos analizan los datos y construyen marcos y modelos que mejoran la apariencia y el trabajo de los equipos de ciencia de datos con esos datos. Sin embargo, la clave diferencia entre un científico de datos y un analista de datos es que un científico de datos necesita tener una comprensión más avanzada del modelado estadístico, el análisis predictivo y el aprendizaje automático.
Se espera que las funciones de los científicos de datos crezcan un 22% entre 2020 y 2030, lo que es mucho más rápido que otros perfiles de empleo. El salario medio actual sobre el terreno es 141.120 dólares .
Ingeniero de datos
Otro papel dentro de la industria de la ciencia de los datos es el de ingeniero de datos . Los ingenieros de datos son profesionales que construyen la infraestructura dentro de la cual se llevan a cabo los proyectos de ciencia de datos. Se ocupan de almacenes de datos, bases de datos y otras arquitecturas de almacenamiento y las construyen para satisfacer las necesidades de cada proyecto.
El Informe de Empleos Técnicos de Dados enumeró al ingeniero de datos como el trabajo tecnológico de mayor crecimiento en 2019. El salario promedio de un ingeniero de datos en los Estados Unidos es 131.761 dólares .
Ingeniero de aprendizaje automático
Un ingeniero de aprendizaje automático es un científico de datos que construye software de aprendizaje automático para estudiar datos y obtener respuestas de él. Estos profesionales están familiarizados con algoritmos y técnicas de aprendizaje automático que se pueden utilizar para automatizar el análisis de datos.
AI Engineer
La IA es una tecnología que ha llegado a ser ampliamente utilizada en la ciencia de los datos. Utilizado de la manera correcta, puede ayudar a acelerar el proceso de análisis de datos exploratorios y le permite trabajar con grandes volúmenes de datos fácilmente. Los ingenieros de IA construyen modelos y redes neuronales que pueden hacer eso posible.
¿Necesita un título para convertirse en un científico de datos?
Usted puede conseguir un trabajo de ciencia de datos sin título . Completando una data science bootcamp y la construcción de sus propios proyectos pueden ser buenas maneras de mostrar a los reclutadores que usted tiene las habilidades necesarias a pesar de que usted no ha completado ningún programa de grado en ciencia de datos.
¿Es difícil convertirse en un científico de datos?
Convertirse en un científico de datos no es más difícil que entrar en el mundo del software. Sólo tiene que asegurarse de que tiene una base sólida en las estadísticas y conocer sus técnicas de análisis de datos antes de que pueda empezar a solicitar un papel en la industria.
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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