¿Qué sujetos son necesarios en la ciencia de los datos?

Los científicos de datos son expertos en análisis que extraen significado e interpretan datos para resolver problemas complejos. Utilizan el conocimiento de la industria, la comprensión contextual y el escepticismo de las suposiciones existentes para descubrir soluciones a los desafíos empresariales.

El papel de un científico de datos combina la informática, las estadísticas y las matemáticas para recopilar y organizar datos de muchas fuentes de datos diferentes, traducir los resultados en planes viables y comunicar sus resultados a sus organizaciones. Los científicos de datos exitosos deben ser comunicadores eficaces, líderes, miembros del equipo y pensadores analíticos de alto nivel.

Los científicos de datos trabajan en varias industrias, incluyendo startups tecnológicas, agencias gubernamentales, salud, manufacturas e instituciones de investigación. Los científicos de datos son muy buscados en la economía actual de datos y tecnología pesada, y sus salarios y el crecimiento del empleo reflejan eso.

ESCUELAS ESPONDIDAS

Universidad de California, Berkeley

Máster en Ciencias de la Información y los Datos

Obtenga su Máster en Ciencias de los Datos en línea de UC Berkeley en tan sólo 12 meses.

Completar en tan sólo 12 meses
No se requiere GRE

Universidad de Siracusa

Maestría en Ciencias Aplicadas de Datos

El Master en Ciencias de los Datos de la Universidad de Syracuse en línea puede completarse en tan solo 18 meses.

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Universidad de Denver

Maestría en Ciencias de los Datos

Obtenga su MS en Data Science en línea en tan sólo 18 meses. Hay cursos de puente disponibles.

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No se requiere GRE

Universidad Metodista del Sur

Maestría en Ciencias de los Datos

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No se requiere GRE.
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Universidad de Texas en Austin

Master en Ciencias de los Datos

En el mundo actual impulsado por los datos, hay una creciente necesidad de científicos de datos en todas las industrias. Acelere su carrera en este campo en rápido crecimiento completando un riguroso programa de maestría que es 100% en línea, asequible y flexible para adaptarse a su vida. Con un MSDS de la la Universidad de Texas en Austin , usted ganará habilidades bajo demanda en visualización de datos, minería de datos, análisis de datos, aprendizaje automático, y más.

Paso 1. Proseguir una licenciatura en ciencias de los datos o un campo estrechamente relacionado

Por lo general, necesitará al menos un Licenciatura en Ciencias de los Datos o un campo relacionado con la computadora para meter el pie en la puerta como científico de datos de nivel de entrada. Sin embargo, algunas carreras de ciencia de datos requiere un máster o doctorado . Los títulos añaden estructura, pasantías, networking y calificaciones académicas reconocidas a tu currículum. Sin embargo, si usted ha recibido una licenciatura en un campo diferente, es posible que tenga que centrarse en el desarrollo de las habilidades necesarias para el trabajo a través de la educación continua, como cursos cortos en línea o campos de entrenamiento.

Paso 2. Considerar una especialización

Los científicos de datos pueden especializarse en una industria en particular o desarrollar habilidades fuertes en áreas tales como inteligencia artificial, aprendizaje automático, investigación o gestión de bases de datos. La especialización es una buena manera de aumentar su potencial de ganancia y hacer trabajo que es significativo para usted.

Paso 3. Obtener su primer trabajo de nivel inicial como científico de datos

Una vez que hayas adquirido las habilidades y especialización adecuadas, ¡deberías estar listo para tu primer rol en ciencia de datos! Crear una cartera en línea es una herramienta valiosa para mostrar algunos proyectos y mostrar sus logros a los empleadores potenciales. También es posible que desee considerar una empresa con margen de crecimiento ya que su primer trabajo de ciencia de datos puede no tener el título de científico de datos, pero podría ser más de un papel analítico. Rápidamente aprenderás a trabajar en un equipo y en las mejores prácticas que te prepararán para puestos más altos.

Paso 4. Avance sus habilidades con un campo de entrenamiento de ciencia de datos (opcional)

Los campos de entrenamiento de ciencia de datos son programas educativos inmersivos a corto plazo que enseñan habilidades críticas de ciencia de datos y lenguajes de programación como: Python , R , y SQL . Muchos campos de entrenamiento están en línea; algunos pueden tardar un par de semanas en completarse, mientras que otros pueden tardar hasta un par de meses. Bootcamps puede ayudarle a expandir su red y puede ofrecer servicios profesionales dedicados para ayudar con las colocaciones de trabajo después de la graduación. Los campos de arranque de la ciencia de datos suelen cubrir varios temas como el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural, análisis de datos, visualización de datos y más.

La PAC fue creada por el Instituto de Investigaciones Operacionales y Ciencias de la Gestión (INFORMS) y está dirigido a los científicos de datos. Durante el examen de certificación, los candidatos deben demostrar su experiencia en el proceso de análisis de extremo a extremo. Esto incluye enmarcar problemas de negocio y análisis, datos y metodología, construcción de modelos, implementación y gestión del ciclo de vida.
Esta certificación está diseñada para usuarios de SAS Enterprise Miner que realizan análisis predictivos. Los candidatos deben tener una comprensión profunda y práctica de las funcionalidades para el modelado predictivo disponibles en SAS Enterprise Miner 14.

Paso 6. Obtener un máster en ciencias de los datos

Las calificaciones académicas pueden ser más importantes de lo que imaginas. Cuando se trata de la mayoría de los trabajos de ciencia de datos, ¿se requiere un máster? Depende del trabajo; algunos científicos de datos de trabajo tienen una licenciatura o se graduó de un campo de entrenamiento de ciencia de datos. De acuerdo con un 2022 Estudio Burtch Works , más del 90% de los científicos de datos que encuestaron tienen un título de posgrado.

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¿Qué hace un científico de datos?

Las responsabilidades cotidianas de un científico de datos pueden variar. Algunas de las diferentes tareas de las que son responsables los científicos de datos pueden ser las siguientes:

La solución de los problemas empresariales mediante la investigación no dirigida y la formulación de cuestiones de la industria abiertas
Extraer enormes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Consultan datos estructurados de bases de datos relacionales utilizando lenguajes de programación como SQL. Recopilan datos no estructurados a través del raspado web, API y encuestas.
Emplear métodos analíticos sofisticados, métodos de aprendizaje automático y métodos estadísticos para preparar datos para su uso en el modelado predictivo y prescriptivo
Datos completamente limpios para descartar información irrelevante y preparar los datos para su preprocesamiento y modelado
Realizar análisis exploratorios de datos (EDA) para determinar cómo manejar los datos que faltan y buscar tendencias y/o oportunidades
Descubriendo nuevos algoritmos para resolver problemas y construir programas para automatizar el trabajo repetitivo
Comunicar las predicciones y los resultados a los departamentos de gestión y tecnología de la información mediante visualizaciones e informes de datos eficaces

Cada empresa tendrá una visión diferente de una descripción de trabajo científico de datos. Algunos tratan a sus científicos de datos como analistas de datos o combinar sus funciones con Ingenieros de datos ; otros necesitan expertos en análisis de alto nivel capacitados en aprendizaje automático intenso y visualizaciones de datos.

A medida que los científicos de datos alcanzan nuevos niveles de experiencia o cambian de empleo, sus responsabilidades cambian invariablemente. Por ejemplo, una persona que trabaja sola en una empresa mediana puede pasar una buena parte del día en la limpieza de datos y munging. Se puede pedir a un empleado de alto nivel en una empresa que ofrece servicios basados en datos que estructure proyectos de macrodatos o cree nuevos productos.

Características de un profesional científico de datos exitoso

Los científicos de datos no sólo necesitan entender lenguajes de programación, gestión de bases de datos, y cómo transponer los datos a las visualizaciones – deben ser naturalmente curiosos acerca de su mundo circundante a través de una lente analítica. Poseyendo rasgos de personalidad que se asemejan a los departamentos de garantía de calidad, los científicos de datos pueden ser meticulosos a medida que revisan grandes cantidades de datos y buscan patrones y respuestas. También son creativos en la fabricación de nuevos algoritmos para rastrear datos o la creación de almacenes de bases de datos organizados.

En general, los profesionales en el campo de la ciencia de los datos deben saber cómo comunicarse en varios modos diferentes, es decir, a su equipo, partes interesadas y clientes. Puede haber muchos callejones sin salida, giros equivocados, o caminos accidentados, pero los científicos de datos deben poseer impulso y ardor para mantenerse a flote con paciencia en su investigación.

“Los científicos de datos exitosos tienen una sólida experiencia técnica, pero los mejores científicos de datos también tienen una gran intuición sobre los datos. ¿ Son significativas las características, y reflejan lo que usted cree que deberían significar? Dada la forma en que se distribuyen sus datos, ¿qué modelo debería utilizar? ¿Qué significa si falta un valor, y qué se debe hacer con él? Los mejores científicos de datos también son excelentes para comunicarse, tanto con otros científicos de datos como con personas no técnicas. Para ser eficaces en Airbnb, nuestros análisis deben ser técnicamente rigurosos y presentarse de manera clara y práctica a otros miembros de la empresa”.

PROGRAMA ESPONSADO

Universidad de Londres

BSc en línea Ciencia de datos y análisis de negocios

El BSc Data Science and Business Analytics de la Universidad de Londres, con dirección académica de LSE, permite a los estudiantes desarrollar habilidades esenciales de pensamiento técnico y crítico y prepararse para carreras en ciencia de datos, análisis y otros campos en crecimiento, mientras trabajan, sin reubicarse.

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Perspectivas de Empleo y Salario de Ciencia de Datos

Según la Oficina de Trabajo y Estadística, el crecimiento del empleo de los científicos informáticos e investigadores, que incluyen a los científicos de datos, de 2021 a 2031 es 21%. La demanda de científicos de datos experimentados es alta, pero usted debe comenzar en alguna parte. Algunos científicos de datos ponen el pie en la puerta trabajando como analistas de datos de nivel de entrada, extrayendo datos estructurados de bases de datos MySQL o sistemas CRM, desarrollando visualizaciones básicas en Tableau o analizando los resultados de las pruebas A/B. Si desea ir más allá de su papel analítico, piense en lo que podría hacer con una carrera en ciencia de datos:

Empresas de todos los tamaños e industrias – desde Google , LinkedIn , y Amazonia a la humilde tienda minorista – buscar expertos para ayudarles a luchar contra el big data en la sumisión. En ciertas empresas, los científicos de datos de “nueva mirada” pueden ser responsables de la planificación financiera, la evaluación del ROI, los presupuestos y una serie de otras tareas relacionadas con la gestión de una organización.

A salario del científico de datos depende de años de experiencia, habilidades, educación y ubicación. De acuerdo con El Burtch Works Study, los empleadores dan mayor valor a los científicos de datos con conocimientos especializados, como el procesamiento del lenguaje natural o la inteligencia artificial. El BLS afirma que los científicos especializados en investigación informática e información, que incluyen científicos de datos, disfrutan de excelentes perspectivas de empleo debido a la alta demanda. Los datos salariales que figuran a continuación proceden de: 2021 datos de la Oficina de Estadísticas Laborales .

Científico de datos

Salario medio de científicos de datos: 131.490 dólares por año

10% más bajo: 74.210 dólares

El 10% más alto: $208.000

Cómo los Bootcamps de Ciencia de Datos pueden ayudarle a convertirse en un científico de datos

Campamentos de arranque de tecnología son una forma rápida de adquirir experiencia con la ciencia de los datos y llegar a ser conocedores en lenguajes de programación como Python , R , y SQL . Los campos de entrenamiento de ciencia de datos son programas cortos que se ofrecen en varios formatos, incluyendo tiempo parcial, tiempo completo, en línea o en el campus. Algunos campos de entrenamiento pueden tardar un par de semanas en completarse, mientras que otros pueden tardar hasta un par de meses. Bootcamps puede ayudarle a expandir su red y puede ofrecer servicios profesionales dedicados para ayudar con las colocaciones de trabajo después de la graduación.

Durante el campo de entrenamiento, trabajarás en proyectos y crearás una cartera para demostrar tus habilidades a posibles empleadores. Los campos de arranque de la ciencia de los datos normalmente cubren varios temas tales como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, diferentes tipos de análisis de datos , visualización de datos, y más. Algunos programas de arranque relacionados son:

Al investigar los campos de entrenamiento, es importante considerar tus metas profesionales y lo que te gustaría sacar del programa. Algunos campos de entrenamiento están orientados a principiantes, mientras que otros son más adecuados para aquellos con alguna experiencia en programación o informática. También es posible que desee considerar los antecedentes de los instructores que enseñan el campo de entrenamiento y el costo. ¿Puedes tomarte un tiempo libre y comprometerte con una experiencia inmersiva a tiempo completo? ¿El campo de entrenamiento ofrece becas o descuentos? Asegúrese de preguntar sobre todas sus opciones de financiación.

Data Scientist Career FAQ

El primer paso para convertirse en un científico de datos es típicamente obtener una licenciatura en ciencias de datos o un campo relacionado, pero hay otras maneras de aprender habilidades en ciencias de datos, como un campo de entrenamiento. También puede considerar seguir una especialización o certificación o obtener un máster en ciencias de datos antes de obtener su primer trabajo científico de datos de nivel inicial.

Los científicos de datos utilizan una variedad de habilidades dependiendo de la industria en la que trabajan y sus responsabilidades laborales. La mayoría de los científicos de datos están familiarizados con lenguajes de programación como R y Python, análisis estadístico, visualización de datos, técnicas de aprendizaje automático, limpieza de datos, investigación y almacenes y estructuras de datos.

El tiempo que toma convertirse en un científico de datos depende de sus metas profesionales y la cantidad de dinero y tiempo que usted prefiere gastar en su educación. Hay cuatro años de licenciatura en ciencias de los datos disponibles, así como los campos de entrenamiento de tres meses. Si ya ha obtenido un título de licenciatura o completado un campo de entrenamiento, es posible que desee considerar la posibilidad de obtener un título de maestría, que puede tomar tan poco como un año para completar. Como se muestra en el mencionado estudio Burtch Works, la mayoría de los científicos de datos tienen un grado avanzado.

Es posible convertirse en un científico de datos sin experiencia; sin embargo, el camino que tomes puede variar dependiendo de si tu formación está en un campo relacionado. Puedes meter tu pie en la puerta a través de una posición científica de datos de nivel inicial si tienes habilidades traducibles, como programación, aprendizaje automático o visualización de datos. Otro camino es el aprendizaje de conocimientos sistemáticos a través de un programa de grado o bootcamp, que ofrece experiencia con la ciencia de datos y lenguajes de programación como Python, R, y SQL.