¿Qué tan caliente es la ciencia de los datos como una carrera?

Diez años después, el Harvard Business Review volvió a examinar el artículo “ Data Scientist: El trabajo más sexy del siglo XXI ” y plantea la cuestión de si la declaración todavía se mantiene hoy. Los autores señalan que en el momento de la publicación original, el científico de datos era un papel relativamente nuevo en las industrias principalmente de Silicon Valley. Aunque predijeron que la demanda del mercado de científicos de datos crecería en los próximos años, todavía no había una trayectoria profesional bien definida para “personas que pudieran programar y analizar datos”.

¿Las buenas noticias? Los científicos de datos siguen siendo muy buscados, y la aplicación y el uso de los científicos de datos y los ingenieros de datos se están utilizando en todas las industrias, el gobierno, el mundo académico y la investigación. La Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU. predice que el empleo en la ciencia de datos crecerá un 31 por ciento en la próxima década, lo que significa que los empleadores crearán más de 10.000 nuevos empleos para los científicos de datos. Predicen que la ciencia de los datos verá más crecimiento que casi cualquier otro campo entre ahora y 2029.

Los autores de hoy citar , "Hemos visto tanto la continuidad como el cambio en el papel de la ciencia de los datos. Ha tenido un éxito notable de muchas maneras, y algunos de sus desafíos —la proliferación de funciones conexas, la necesidad de una perspectiva ética— resultan en parte de la adopción generalizada de la ciencia de los datos. La cantidad de datos, análisis e IA en los negocios y la sociedad parece poco probable que disminuya, por lo que el trabajo de los científicos de datos sólo seguirá creciendo en su importancia en el panorama empresarial”.

Advierten que el trabajo ha cambiado y seguirá haciéndolo de “maneras grandes y pequeñas”. Señalan el hecho de que la ciencia de los datos se ha institucionalizado, para mejor, y que la ciencia de los datos ha sido eficaz para abordar crisis sociales como Covid-19 e incluso “luchar contra la información y los ciberhacks relacionados con las invasiones de Ucrania”. Gran parte de la institucionalización se debe al número de programas educativos orientados a la ciencia de los datos disponibles, como la M.S. en Ciencias de los Datos y Doctorado en Ciencias de los Datos en la Universidad de Virginia.

“A medida que cambia la definición de un científico de datos, también deben cambiar los programas que los educan”, dice Phil Bourne Stephenson Decano de la Escuela de Ciencias de Datos de la UVA. “Aunque los fundamentos teóricos básicos permanecen relativamente estables, surgen herramientas, procesos y nuevos métodos que deben enseñarse”. Cuando se le preguntó sobre el futuro de la educación en ciencia de datos, Bourne comentó: “Un desarrollo intrigante es el uso de la ciencia de datos en sí misma para mejorar la experiencia de aprendizaje: la ciencia de datos se alimenta de sí misma. No hay fin a las posibilidades.

El papel del científico de datos es también ver iteración de trabajos y spin-offs que incluyen ingeniero de aprendizaje automático, ingeniero de datos, especialista en IA, análisis y traductores de IA, y gerentes de productos orientados a los datos. “Parte de la proliferación se debe al hecho de que ningún titular de un solo trabajo puede poseer todas las habilidades necesarias para implementar con éxito un complejo sistema de IA o análisis”, dicen los autores. “Además, los desafíos de la gestión de sistemas y tecnologías de datos han dado lugar a un entorno técnico más complejo”. En los años 2021 y 2022 Jobs On the Rise de LinkedIn, tanto el ingeniero de aprendizaje automático como el especialista artificial fueron nombrados entre los cinco primeros puestos de trabajo de mayor crecimiento.

Reggie Leonard , Director Asociado de Conexiones de Carrera y Compromiso Comunitario, asesora a estudiantes de ciencia de datos sobre posibles trayectorias profesionales y reconoce una gran cantidad de cambios en el mercado de trabajo en la última década. “He visto un mayor refinamiento entre los roles de científico de datos y analista de datos, así como una proliferación de roles de ingeniero de aprendizaje automático”. Añade, “Incluso el gobierno federal recientemente creó una nueva función de científico de datos en anticipación de una ola de contratación de científicos de datos en muchas agencias federales”.

Los autores señalan los desafíos éticos de la ciencia de los datos y piden que las empresas establezcan grupos y procesos de IA responsables. La Escuela de Ciencia de Datos UVA está de acuerdo y cree que los educadores y las instituciones educativas tienen la responsabilidad fundamental de enseñar el uso responsable de la ciencia de datos también.

Activista de datos en residencia Renée Cummings señala, “Lo que me excita de la tecnología, en particular la IA, sería su dualidad. Es tan poderoso como vulnerable. Tiene esta extraordinaria capacidad para enriquecer la experiencia humana, para expandir el conocimiento, para salvaguardar nuestra democracia si la usamos correctamente, para expandir cómo pensamos sobre el mundo y ver sobre el mundo”.

Para aquellos que consideran la ciencia de los datos como una posible trayectoria profesional, las perspectivas de empleo todavía parecen brillantes. “Con escalas y niveles más claramente definidos”, dice Leonard, “parece como si los datos científicos y los roles adyacentes, aunque siempre evolucionan, hubieran crecido desde la infancia hasta la adolescencia. Esto significa que todavía hay muchos cambios por venir, pero hay mucho espacio para el crecimiento”.