¿Qué son los roles de la ciencia de los datos?

El mundo de hoy gira en torno a los datos; no se puede evitar ese hecho. Cada vez que usamos nuestros teléfonos inteligentes o entramos en nuestros ordenadores, dejamos un rastro de datos detrás de nosotros. Esos datos contienen información clave sobre nuestro comportamiento, nuestros gustos y disgustos y los productos que compramos. ¿Cómo las empresas tienen sentido de todos esos datos? Al contratar a personas calificadas para realizar un análisis cuidadoso y descubrir tendencias, mejorar las prácticas comerciales y tomar decisiones más rentables.

Con datos cada vez más importantes para los resultados de las empresas, científicos de datos son algunos de los individuos más valiosos en el mundo profesional de hoy. Pero con más papeles abiertos en el campo que nunca antes, la emoción inicial de ver todos esos puestos de trabajo puede convertirse rápidamente en ansiedad cuando te das cuenta de cuántas opciones hay por ahí. Por no mencionar las posiciones que usted ni siquiera sabe acerca de todavía.

Buscando aprovechar su campo de arranque de datos conocimiento o inicio de una carrera en ciencias de los datos ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ A continuación, vamos a echar un vistazo a algunos de los más populares Empleos en ciencias de los datos , lo que hacen y las habilidades que requieren para tener éxito, para que pueda determinar cuál es el adecuado para usted.

¿Qué es un científico de datos?

Lo primero que hay que tener en cuenta es que la frase “científico de datos” tiende a utilizarse como término general para casi todos los trabajos en el campo. De hecho, si le pregunta a diez personas diferentes lo que piensan que hace un científico de datos, es probable que obtenga diez respuestas diferentes.

La realidad es, ciencias de los datos es un campo vasto que emplea a las personas en una variedad de funciones y responsabilidades. Pueden tener el título de Analista de Datos, Analista de Negocios, Desarrollador de Software o Científico de Datos de Marketing, sólo para nombrar algunos. Debido a que los datos se han vuelto tan prevalentes en nuestra vida cotidiana, podría sorprenderle saber qué industrias están buscando y contratando activamente ciencias de los datos profesionales.

Desafortunadamente, muchas empresas’ listados de trabajo no siempre consiguen la distinción correcta, por lo que es crucial para entender sus metas personales y profesionales antes de comenzar su búsqueda de un campo de arranque de datos y eventualmente, un trabajo en el campo.

Ciencias de los datos los equipos se enfrentan constantemente a problemas complejos que necesitan resolver usando datos, lo adivinaste. Si se trata de analizar el sentimiento de las comunicaciones entrantes (como Tweets o respuestas de encuestas), seguimiento de los clientes potenciales de ventas, o idear una nueva campaña de marketing, hay una variedad de Empleos en ciencias de los datos asignado para realizar la miríada de procesos requeridos del campo. Aunque muchos de estos puestos comparten algunas de las mismas herramientas y responsabilidades, la experiencia cotidiana de cada uno puede variar drásticamente.

Si te estás preparando para inscribirte en un campo de entrenamiento o estás comenzando la búsqueda de empleo para un puesto en el campo, debes tener una idea básica de cómo quieres aplicar tus habilidades. Echa un vistazo a algunos de los más demandados Empleos en ciencias de los datos para obtener una mejor comprensión de cómo encajan en sus respectivos equipos.

Analista de datos

Como una posición típica de nivel de entrada, el trabajo principal de un analista de datos es desarrollar sistemas que recopilan y tamizan a través de los datos de la empresa, y luego usarlo para extraer información que responda a las preguntas de negocios con soluciones procesables. Los individuos en este papel deben tener un buen ojo para el detalle y la capacidad de generar nuevos enfoques para el análisis de datos. A menudo, los analistas de datos se aprovechan para trabajar con una variedad de departamentos y personas, por lo que las habilidades de colaboración y comunicación son una necesidad, especialmente cuando se explican las ideas técnicas a los equipos no técnicos.

Científico de datos

Piense en un científico de datos como tomar el papel de analista de datos otro paso más abajo ciencias de los datos embudo. Los científicos de datos asumen muchas de las mismas responsabilidades que los analistas, pero también son responsables de construir modelos de aprendizaje automático y trabajar con algoritmos para hacer predicciones precisas basadas en datos recopilados, lo que finalmente facilita un poco el trabajo de los analistas de datos. Por supuesto, siempre es bueno saber cómo el análisis encaja en el panorama más amplio, y los científicos de datos exitosos tienen una comprensión sólida de manejar los datos crudos, analizarlos y compartir ideas de una manera convincente. Dado que el papel tiende a ser más independiente, la motivación y la curiosidad van mucho más allá para estos profesionales.

Analista de Negocios

Para que las ideas de los analistas de datos se comuniquen en toda una empresa, corresponde al analista de negocios utilizar técnicas de narración para convertirlos en ideas de negocio procesables. El principal objetivo de las personas en esta función es facilitar posibles soluciones a los problemas de organización, pero también deben estar dispuestas a asumir responsabilidades adicionales como la garantía de calidad y la gestión. Huelga decir que la gestión del tiempo y la priorización son rasgos comunes compartidos entre los analistas de negocios exitosos, y no es probable que te contraten como uno sin ellos. Aunque no es un papel fuertemente centrado en la tecnología, entender cómo aplicar una variedad de procesos de negocio utilizando el pensamiento estratégico de alto nivel es una habilidad crucial para estos ciencias de los datos especialistas.

Responsabilidades: Utilizar conocimientos basados en datos para comunicar claramente iniciativas a través de organizaciones enteras, a menudo actuando como intermediario entre los equipos empresariales y tecnológicos de una empresa

Ingeniero de programas informáticos

Hoy en día, la mayoría de las compañías de software quieren aprovechar los datos de sus usuarios para optimizar sus ofertas, mientras que las empresas basadas en datos han recurrido a la creación de software personalizado construido en torno a sus necesidades u objetivos específicos. Ahí es donde los ingenieros de software entran. Dependiendo del tipo de empresa, un Ingeniero de Software podría ser encargado de optimizar ciertas características del producto basadas en datos de usuario, o podrían ser responsables de la construcción de un nuevo programa que en última instancia aumentará el resultado final de una empresa. Huelga decir que las personas que desempeñan estos papeles deben estar bien versadas en la programación y análisis de datos para ser verdaderamente exitoso.

Responsabilidades: Colaborar con científicos de datos y analistas de negocios para asegurar la alineación entre los objetivos empresariales y el back-end analítico del software que están trabajando para producir o modificar, así como garantizar la escalabilidad y seguridad del producto final
Potencial de crecimiento: Dado que se trata de un papel relativamente nuevo dentro de la industria, las oportunidades para las personas que desempeñan este papel son prácticamente infinitas.
Principales industrias: Comercio al por menor, sanidad, investigación y desarrollo, gobierno y defensa, servicios de TI

Científico de datos de marketing

Cuando una empresa construye una nueva campaña, depende del científico de datos de marketing analizar los datos de la empresa y la investigación de los usuarios para informar la estrategia de marketing en torno al lanzamiento y medir sus resultados. En un nivel granular, esto podría implicar cualquier cosa, desde email marketing y optimización de motores de búsqueda (SEO) a análisis web y hackeo de crecimiento, ¡y todo en el medio! Para ser un científico de datos de marketing exitoso, los candidatos necesitan tener la capacidad de aprovechar los datos para mejorar los componentes clave de marketing y lograr los resultados deseados de la empresa. Debido a que los datos del mercado tienden a cambiar rápidamente, los científicos de datos de marketing deberían poder adaptarse al ritmo al que progresan las campañas.

Responsabilidades: Reunir y analizar datos para estructurar objetivamente el lanzamiento y la evolución de las promociones y campañas de marketing de una empresa, al tiempo que se comunican entre las partes interesadas
Potencial de crecimiento: Con tantas especialidades para elegir, el cielo es el límite para las personas que tienen un papel científico de datos de marketing, algunos de los cuales pasan a ocupar puestos de alto nivel o incluso iniciar sus propias empresas

Ingeniero de aprendizaje automático

Mientras que los científicos de datos construyen los modelos de aprendizaje automático de una empresa y los analistas de datos determinan qué datos son dignos de explorar, es el ingeniero de aprendizaje automático quien lucha y aplica los algoritmos a los conjuntos de datos. Usualmente, el objetivo final para los individuos en este rol es eventualmente crear inteligencia artificial. Hay un montón de pruebas y errores involucrados en el trabajo, por lo que la persistencia y la resiliencia son factores clave para el éxito. Además, tener una comprensión sólida de cuánto tiempo se tarda en aplicar varios enfoques también será ventajoso en este campo.

Responsabilidades: Procesamiento de datos proporcionados por el Analista de Datos de una empresa utilizando algoritmos de aprendizaje automático desarrollados por el Data Scientist para obtener información que, en última instancia, impulsará las decisiones empresariales
Idiomas de programación requeridos: R, Java, Python, C++
Herramientas/habilidades requeridas: Fuerte comunicación combinada con una comprensión de las estructuras de datos, vectores, matrices, derivados e integrales, así como conceptos estadísticos y teoría de la probabilidad
Potencial de crecimiento: Muchos ingenieros de aprendizaje automático progresan para especializarse más en métodos de aprendizaje profundo, mientras que otros pasan a ser investigadores de aprendizaje automático o son líderes en equipos de ingeniería de datos

Tomando el siguiente paso hacia su carrera científica de datos

Ahora que usted tiene una mejor comprensión de cómo el ciencias de los datos trabajos de campo, incluyendo los papeles individuales que usted puede encontrar en un equipo de ciencia de datos, usted puede determinar mejor donde sus habilidades encajan en el panorama más amplio. Si usted está considerando tomar un campo de entrenamiento para ganar habilidades aplicables a uno de los anteriores Empleos en ciencias de los datos o avanzar en su conjunto de habilidades actuales, explore nuestro tiempo parcial Campo de arranque de análisis de datos en línea .

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