¿Qué grado se requiere para el científico de datos?

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 uno de los las mejores decisiones profesionales que puedes tomar .

¿Qué es un científico de datos?

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.

Dada la cantidad exponencial de datos que se emiten a través de nuestros teléfonos inteligentes, escritorios y la amplia gama de dispositivos IoT en todo el mundo, los gobiernos y las empresas privadas están interesados en obtener información de sus extensos procesos de recopilación de datos. A primera vista, se puede suponer que los analistas de datos y los científicos de datos son intercambiables, lo que significa que hay una correspondencia mutua uno-a-uno entre los dos, pero Este no es el caso. .

El trabajo de un científico de datos a menudo se centra en análisis precisos y exigentes impulsados por minutia y sin embargo los científicos de datos también deben poseer habilidades excepcionales de comunicación verbal, escrita y visual. Esto se debe a que les corresponderá a ellos expresar sus hallazgos y análisis a una serie de otros que pueden encontrar difícil seguir una jerga basada en datos altamente sofisticada. Esto puede incluir no sólo a sus propios superiores y colegas en diferentes equipos, sino también a las partes interesadas de la empresa de alto nivel. Un científico de datos tendrá que transmitir lo que han descubierto y lo que hay que hacer al respecto ahora que la información es conocida, todo de una manera completa y fácilmente digerible.

¿Qué hace un científico de datos?

Esencialmente, un científico de datos extrae significado de los diferentes tipos de datos (por ejemplo, estructurados, no estructurados, semiestructurados) que fluyen a la empresa. 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. Hay un ciclo de ciencia de datos que no es un conjunto de reglas tanto como un heurístico:

Lo anterior es iterativo, lo que significa que un científico de datos estará en “modo de evaluación” durante todo el proceso. O, tal vez, después de la fase EDA, encuentran que los datos no se ajustan al problema que están tratando de resolver (o la pregunta que están tratando de responder). Es posible que tengan que empezar de nuevo o elegir cuidadosamente qué porciones de los datos que se aplican, a continuación, volver y recoger datos adicionales. Tal es la razón por la que necesitan un mayor nivel de habilidades combinadas, incluyendo el diseño de investigación.

Mientras que los científicos de datos pueden (y hacen) realizar análisis de datos, lo hacen dentro del ámbito de la construcción y el despliegue de modelos predictivos que a menudo incorporan el aprendizaje automático y protocolos de aprendizaje profundo. Los científicos de datos también deben tener una comprensión meta-nivel de qué modelos son los más adecuados para los datos que se están analizando. Dado que todos los modelos son aproximaciones de entornos actuales y futuros, requieren un ajuste que, a su vez, depende de la experiencia matemática de los científicos de datos. Aunque los científicos de datos no son ingenieros de datos, deberían (idealmente) tener algún conocimiento de cómo se construyen las bases de datos, y cómo extraer datos de la organización preferida Sistema de gestión de bases de datos (DBMS) . Debido a los amplios requisitos de conocimiento, incluyendo la formación académica y profesional y/o la experiencia de diferentes facciones (empresas, organizaciones de investigación y organismos gubernamentales) están luchando para encontrar científicos de datos calificados.

Esta guía ofrece una visión básica de algunas de las oportunidades en este campo emergente y enumera los pasos necesarios para convertirse en un científico de datos. A efectos informativos, se incluye una descripción detallada de las funciones, la información sobre los sueldos y las calificaciones preferidas, junto con las perspectivas de empleo en ciencia de datos más allá de 2021.

Seis pasos para convertirse en un científico de datos

Paso 1: Preparación

Los futuros científicos de datos pueden comenzar los preparativos antes de incluso pisar un campus universitario o lanzarse a sí mismos en un programa de grado en línea. Ser competente con los lenguajes de programación más utilizados en la ciencia de los datos como Python, Java y R —y refrescar sus conocimientos en matemáticas y estadísticas aplicadas— ayudará a los aspirantes a científicos de datos a tener una ventaja. De hecho, entrar en la universidad con un conjunto de habilidades ya establecidas a menudo mejora la tasa de aprendizaje de un estudiante. Lo más importante, la exposición temprana a los requisitos de conocimiento de ciencia de datos es útil para determinar si una carrera de ciencia de datos es incluso el adecuado para usted.

Paso 2: Estudios de pregrado completos

Las especialidades más buscadas para la ciencia de los datos son las estadísticas, informáticas, tecnologías de la información, matemáticas, o ciencias de los datos, si está disponible. Si usted ya está pasando por un programa de pregrado diferente y no está preparado para hacer el cambio, entonces por lo menos menor de edad en uno de los campos también se recomienda. Continúe aprendiendo lenguajes de programación, arquitectura de bases de datos y añada SQL/MySQL a la “lista de tareas pendientes de la ciencia de datos”. empezar a construir redes profesionales buscando conexiones dentro de las comunidades universitarias, buscando oportunidades de pasantías y pidiendo orientación a profesores y asesores.

Paso 3: Obtener un trabajo de nivel inicial

Las empresas a menudo están deseosas de llenar los puestos de ciencia de datos de nivel inicial. Busque puestos como Junior Data Analyst o Junior Data Scientist. Capacitación o certificaciones específicas del sistema en campos relacionados con los datos (por ejemplo, aplicaciones de inteligencia empresarial, sistemas de gestión de bases de datos relacionales, software de visualización de datos, etc.) podría ayudar a la hora de buscar trabajos de ciencia de datos de nivel inicial. Asegúrese de repasar su habilidades para entrevistar antes de comenzar el proceso, particularmente en lo que se refiere a una carrera en ciencias de datos.

Paso 4: Obtener una maestría o un doctorado.

La ciencia de los datos es un campo donde las oportunidades de carrera tienden a ser mayores para aquellos con títulos avanzados como un Master’s o Ph.D. . Los títulos de postgrado en demanda para ciencias de datos incluyen exactamente las mismas especificaciones para un título de grado: ciencias de datos (si está disponible), ciencias de la computación, tecnología de la información, matemáticas y estadísticas. Sin embargo, muchas empresas también aceptan títulos STEM como biotecnología, ingeniería y física (entre otros). También tenga en cuenta que los científicos de datos necesitan entender cómo utilizar programas de gestión de datos de grado empresarial y cómo funciona el almacenamiento y la computación distribuidos (por ejemplo, Hadoop, MapReduce y Spark) en relación con la construcción de modelos y la analítica predictiva.

Paso 5: Que te asciendan.

La educación y la experiencia adicionales son factores clave que conducen a ser promovidos o a convertirse en un científico de datos con alta demanda. Resultados de valor de las empresas. Por lo general, la combinación de una sólida capacidad técnica con la gestión de proyectos y la experiencia de liderazgo marcará un rumbo hacia oportunidades más importantes y una mayor remuneración.

Paso 6: Nunca dejar de aprender

Mantenerse relevante es crucial para el campo en constante evolución de la ciencia de los datos. En esta era de constante innovación tecnológica, la educación continua es una barrera contra los cambios en el mercado de la carrera. Este es también el caso de la ciencia de los datos, ya que el campo no está tan establecido como otras carreras enfocadas estadísticamente y tecnológicamente. Un científico de datos orientado a la carrera siempre está aprendiendo y evolucionando con la industria. Continuar en red y buscar oportunidades de desarrollo educativo y profesional a través de campos de entrenamiento y conferencias.

Conjunto de habilidades de científico de datos

Salvaguardia de negocios : Los científicos de datos necesitan entender el sector empresarial en el que trabajan y crear soluciones a problemas complejos que se alineen con la lógica/objetivos empresariales.
Competencias en materia de comunicación : Un científico de datos puede traducir sus conclusiones técnicas y analíticas de manera clara y fluida a un departamento no técnico. También deben ser capaces de entender las necesidades de sus departamentos no técnicos (como el desarrollo de negocios o equipos de marketing) con el fin de analizar los datos correctamente. Un científico de datos debe empoderar a la empresa para que tome decisiones presentando información sólida y verificable.
Competencias técnicas de los expertos en lo siguiente:
Matemáticas (g., álgebra lineal, cálculo y probabilidad)
Estadística
Herramientas y técnicas de aprendizaje automático
Minería de datos
Limpieza de datos y munging
Técnicas de visualización y notificación de datos
Técnicas de datos no estructuradas

Sueldos de Data Scientist

El sueldo anual básico actual para científicos de datos es de $116.000 a julio de 2021 según Glassdoor. Sin embargo, esta cifra puede crecer dramáticamente, dependiendo del tamaño y el sector de la empresa. Otros factores incluyen el nivel educativo de un científico de datos, años de experiencia, ubicación, certificaciones y la participación que uno tiene en organizaciones profesionales. De acuerdo con el Oficina de Estadísticas Laborales , estados que cuentan con altos niveles de empleo para los científicos de datos, así como los mejores salarios incluyen California, Nueva York, Washington, Texas, Distrito de Columbia (más Maryland y Virginia), e Illinois.

Leer más sobre los salarios y proyecciones de crecimiento de Data Science en este guía .

Data Scientist Job Outlook

Más que cualquier otro, la ciencia de los datos es una carrera en aumento, considerada consistentemente como uno de los campos más demandados durante gran parte de la última década, y en 2021 esto no muestra signos de desaceleración en absoluto. 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.

Cada vez más empresas están buscando científicos de datos para ayudarles a procesar y entender los datos. Mira las empresas más dominantes e influyentes del mundo como Amazon, Google, Apple o Facebook, cada una de las cuales prospera de forma fundamental en la toma de decisiones basadas en datos. Por ejemplo, Amazon utiliza análisis de datos para impulsar algoritmos de ventas y marketing, recomendando productos a clientes basados en compras y comportamientos pasados. Apple, mientras tanto, 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. 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.

Es difícil para las empresas sobrevivir hoy en día sin adoptar el tipo de enfoque basado en datos en el que prosperan las empresas modernas. Sin embargo, el suministro de datos científicos sigue siendo bastante bajo e, incluso en 2021, sigue siendo un campo relativamente nuevo y emergente y hay una gran escasez de candidatos calificados en una industria en rápido crecimiento. 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, que no siempre es cierto de la ciencia de los datos.

Tenga en cuenta que muchas empresas que clasifican a un científico de datos como “arquitecto de datos”, “ingeniero de datos” o “analista de datos”, pueden no entender las diferencias entre cada uno de estos requisitos de trabajo. En general, las perspectivas de empleo de la ciencia de los datos continúan en la trayectoria ascendente, ya que la afluencia de datos no es probable que cese pronto y las empresas necesitarán a alguien con las habilidades para analizar a través del enredo de datos y ayudar a aumentar su valor.