¿Será obsoleto el científico de datos?

Con el ritmo en que la ciencia de los datos se ha convertido lentamente en una parte de prácticamente todas las industrias, hay muy pocas personas que siguen sin saberlo. Y mientras la evolución continúa teniendo lugar, hay algunos especialistas que plantean la cuestión relativa a la longevidad. Más precisamente, se preguntan si la ciencia de los datos es sólo una tendencia a corto plazo que pronto se volverá obsoleta.

Con la tasa de cambio tecnológico en la cultura moderna, muchos estudiantes universitarios están preguntando: “¿Los científicos de datos se volverán obsoletos?” La ciencia de datos es una de las industrias de más rápido crecimiento en la economía, por lo que pasarán al menos unas pocas décadas antes de que se vuelva obsoleta. El debate sobre cómo la inteligencia artificial disruptiva será para la sociedad humana sigue en curso. En el caso extremo de que la ciencia de los datos se vuelva obsoleta, la mayoría de los trabajos humanos serán realizados por computadoras, y la pérdida de empleo de la ciencia de los datos será sólo uno de los muchos problemas sociales que la humanidad tiene que tratar.

¿Qué papel desempeñarán los científicos de datos en el futuro?

De acuerdo con el Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos , se prevé que los empleos en ciencia de datos crezcan un 15 por ciento en la próxima década. El ritmo promedio de crecimiento de todos los empleos en la economía estadounidense es de alrededor del 4 por ciento, por lo que la ciencia de los datos es mucho más indispensable que la profesión típica. En el futuro, los científicos de datos resolverán problemas de importancia práctica y logística. Identificarán las tendencias de la sociedad humana y buscarán nuevos usos de la tecnología para satisfacer las necesidades básicas.

El empleo de los científicos de datos se repartirá entre muchos sectores de la economía. Desde la ciberseguridad hasta la agricultura y el entretenimiento, las industrias contratarán científicos de datos para analizar una cantidad cada vez mayor de información. Estos profesionales buscarán formas más inteligentes de defender el conocimiento privativo y entregar bienes a los consumidores.

La necesidad de científicos de datos se extenderá a la investigación y el desarrollo de la inteligencia artificial para casi todas las herramientas o servicios digitales disponibles ahora o en el futuro. Mientras las computadoras utilicen algoritmos de aprendizaje automático para interactuar con los seres humanos, los científicos de datos serán necesarios para analizar los algoritmos y encontrar correcciones de errores y otras soluciones a problemas que aún no están en el horizonte. La ciencia de los datos es simplemente una rama de la ciencia que se intersecta con las matemáticas, las estadísticas y la informática. Se estudiará en universidades y se utilizará en laboratorios mientras se mantenga la civilización moderna.

¿Están amenazados los trabajos de ciencia de datos por el aprendizaje automático?

Los algoritmos de aprendizaje automático son programas de auto-enseñanza que iteran millones de veces a través de un problema hasta que se han cometido todos los posibles errores. Utilizan técnicas de aprendizaje de fuerza bruta para identificar todas las formas potencialmente incorrectas de hacer una tarea, y luego realizan un análisis lado a lado de todas las soluciones de trabajo para decidir cuál funciona mejor.

El cuello de botella en un algoritmo de fuerza bruta es la velocidad de procesamiento de la computadora. Incluso si un procesador realiza un trillón de operaciones por segundo, podría tomar miles de años para resolver algunos de los problemas actualmente irresolubles en la informática y otros dominios.

La probabilidad de que la inteligencia artificial algún día llegue a ser realmente inteligente es un tema muy debatido. En el futuro previsible, los científicos de datos trabajarán con científicos informáticos y otros profesionales para programar algoritmos de aprendizaje automático y dar sentido a los hallazgos. En la actualidad, la tecnología de aprendizaje automático crea empleos para los científicos de datos que tienen las habilidades para escribir estos programas e interpretar sus resultados.

¿Se reemplazará a los científicos de datos por tecnología futura?

Nadie puede decir si alguna tecnología futura algún día hará obsoleta la ciencia de los datos. Desde la perspectiva de la ciencia moderna, tal vez sea igualmente probable que una catástrofe ecológica haga obsoletos todos los puestos de trabajo modernos. Salvo alguna calamidad imprevista, es probable que el progreso humano continúe a buen ritmo durante el resto del siglo XXI.

A medida que la tecnología digital evolucione en las próximas décadas, surgirán nuevos puestos de trabajo a partir de la transformación de los antiguos puestos de trabajo. Sin embargo, la tecnología digital todavía está en su infancia, y todavía no es lo suficientemente madura para ser autosostenible.

Incluso si las computadoras se vuelven tan inteligentes como la gente en un futuro cercano, la inteligencia artificial no será tan buena como los humanos en muchos tipos de análisis. La cultura moderna tendrá que hacer varios avances importantes en la comprensión antes de que las computadoras sean tan buenas como las personas en el pensamiento en términos holísticos y emocionales, por ejemplo. Por supuesto, a los científicos de datos no se les paga por ser holísticos y emocionales. Se les paga por ser analistas de datos totalmente imparciales, al igual que sus contrapartes artificiales no remuneradas.

Los científicos de datos están diseñando su propia I.A. ¿Reemplazos?

Los tipos de trabajos programados para A.I. En el futuro, los puestos de trabajo basados en el conocimiento requieren una separación total de la emoción. Mientras que los trabajos de ciencia de datos más o menos encajan con esa descripción, probablemente no serán reemplazados pronto. El resultado más probable es que la mayoría de los empleos en ciencias de la información menos cualificados sean absorbidos por la tecnología de aprendizaje automático y los empleos más cualificados requerirán atención humana.

Por el momento, un trabajo típico de ciencia de datos requiere al menos un máster. Si A.I. causa una transformación importante de la economía, el trabajo típico de la ciencia de los datos del futuro podría requerir un doctorado junto con algunos conocimientos científicos especializados. Los científicos de datos están diseñando A.I. la tecnología son ellos mismos expertos especializados en sus campos, por lo que sus trabajos serán seguros.

En el peor de los casos, algunos científicos de datos invertirán miles de dólares y muchos años de sus vidas en obtener un título de maestría sólo para perder sus trabajos ante A.I. Estas personas podrían optar por extender su educación al nivel de doctorado con sólo unos pocos años más de estudio. Sin embargo, esta posibilidad es todavía muchos años en el futuro, y las personas actualmente inscritas en programas de maestría en ciencia de datos no tienen absolutamente nada de qué preocuparse. Por el contrario, las perspectivas para los graduados de los programas de maestría en ciencias de los datos son excelentes.

Los mejores títulos para carreras de ciencia de datos

Según la BLS, el crecimiento del empleo en este campo se concentrará en industrias que actualmente experimentan una rápida expansión, como la tecnología biomédica, la seguridad cibernética y el diseño de software. Un número creciente de universidades ofrecen programas de postgrado específicamente en ciencias de datos, pero un título en un campo relacionado podría tener más sentido para algunas personas. Por ejemplo, un grado de seguridad cibernética podría ser una mejor opción para alguien que planea hacer investigación minera de datos en seguridad cibernética. Un título de informática o ingeniería informática podría ser una mejor opción para alguien que quiere investigar algoritmos o tecnología de software. El mercado de trabajo actual es muy bueno para las personas con este tipo de intereses y habilidades.

La experiencia laboral ayudará a los solicitantes de empleo a encontrar un trabajo que coincida con su formación y sus capacidades. La mayoría de las universidades acreditadas ofrecen asistencia para la colocación de los graduados, y las grandes empresas a menudo contratan nuevos empleados de los departamentos de ciencias naturales y matemáticas de las universidades locales.

Al inscribirse en un programa de ciencia de datos, elegir un enfoque de grado es un primer paso importante. Las universidades que ofrecen maestrías en ciencias de los datos suelen dar a los estudiantes una opción de concentración para sus estudios. A medida que el campo de la ciencia de los datos siga madurando a lo largo de los años, estos grados especializados se convertirán en la norma. En este caso, una maestría en ciencia de datos con una concentración en tecnología biomédica sería la mejor opción para un estudiante que quiere entrar en la minería de datos para la investigación y el desarrollo biomédicos. En el mercado de trabajo actual, la mayoría de los empleadores verían este grado favorablemente y considerarían la contratación de este candidato de trabajo.

¿Cuánto dinero ganarán los científicos de datos en el futuro?

En el futuro previsible, los científicos de datos pueden esperar ganar entre 120.000 y 200.000 dólares al año, dependiendo de su nivel de experiencia y experiencia profesional. La mediana del salario anual para todas las ocupaciones es un poco menos de 40.000 dólares, mientras que la mediana para los trabajos relacionados con la informática es poco menos de 90.000 dólares.

Los científicos de datos se llevan a casa significativamente más dinero que otros profesionales en industrias relacionadas con la computación y más de tres veces más que el trabajador promedio en los EE.UU. A medida que los trabajos de ciencia de datos se especializan y enfocan más, la paga aumentará proporcionalmente. Durante el mismo lapso de tiempo, la economía en general experimentará inflación y otros cambios fiscales que hacen que el salario medio aumente. El poder de gasto de los científicos de datos aumentará durante este tiempo, y sus trabajos serán más complejos y exigentes.

En una o dos generaciones, la economía podría verse muy diferente a la actual, especialmente en las industrias relacionadas con la informática. Las personas necesitadas en el futuro para diseñar e implementar análisis de datos y algoritmos de minería de datos serán más educados, y ganarán más dinero del que ganan actualmente los profesionales de la industria.

¿Cuáles son los mejores estados para los trabajos de ciencia de datos?

En las próximas décadas, los mejores estados para los trabajos de ciencia de datos serán California, Virginia, Maryland, Washington y Texas, según la BLS. Otros buenos lugares para que los científicos de datos encuentren empleo serán Utah, Florida y Nueva York. Los estados del sur y el medio oeste como Louisiana, Arkansas, Michigan e Indiana serán los peores lugares para que los científicos de datos busquen trabajo. Los profesionales de estas regiones todavía pueden encontrar trabajo en universidades y laboratorios de investigación, pero la mayoría de las contrataciones tendrán lugar en la región de Silicon Valley, así como en grandes empresas con sede en ciudades como Seattle, Dallas y Houston.

Los estudiantes que esperan graduarse de un programa de ciencia de datos en un futuro próximo pueden prepararse para el empleo hablando con un asesor en su departamento universitario. El estado de ánimo entre los científicos de datos y A.I. Los investigadores son generalmente optimistas, y los temores sobre el desempleo masivo en estas industrias son bajos.

Gran amenaza para la ciencia de los datos

Una de las principales amenazas a las que se enfrenta la ciencia de los datos es el aumento de la Inteligencia Artificial (AI). En términos simples, la IA significa máquinas computarizadas que automatizan procesos al ser capaces de aprender y exhibir comprensión humana. Por ejemplo, el software de habla de Apple, Siri, es un ejemplo perfecto de una de las formas relativamente tempranas de la IA. Algunas industrias que actualmente dependen de este tipo de tecnología incluyen los sectores de salud, negocios y gobierno.

Bueno, debido al hecho de que la IA automatiza las tareas, muchas personas se preguntan si un mayor desarrollo de la automatización facilitará la falta de necesidad de análisis manual de datos. Eso significaría que la ciencia de los datos, como hoy conocemos, se volvería obsoleta y a los especialistas en esta área les resultaría difícil conseguir un trabajo. Obviamente, ese es un escenario extremo que es poco probable que suceda de todos modos. La forma más realista de abordar el tema es cuestionar el grado de desplazamiento que la ciencia de los datos experimentará con el próximo crecimiento de IA.

Objetivos diferentes

Aunque tanto la ciencia de los datos como la IA se basan en el análisis de diversos insumos, no tienen los mismos objetivos. El análisis de los datos simplemente pretende entender la información de una manera que sea útil para una persona en particular. Por ejemplo, cuando un inversor analiza los estados financieros de una corporación, a menudo están buscando signos de rentabilidad. Si un auditor examina esos mismos estados financieros, se centra más en los indicios de fraude. Sin embargo, pueden aplicar análisis de datos versátiles para obtener resultados que les ayuden a sacar conclusiones útiles.

Con IA, el objetivo principal es simplemente automatizar un proceso y ayudar a reducir el número de tareas manuales. Por ejemplo, según Forbes , muchas instituciones financieras están aprovechando esta tecnología para facilitar la comunicación con los clientes. Eso incluye a los cada vez mayores chatbots que se han convertido en una parte esencial de casi todas las grandes marcas de sitios web. Aunque AI ciertamente utiliza una gran cantidad de ciencia de datos para responder adecuadamente a las preguntas, su objetivo no es obtener el mismo tipo de resultados.

El resultado probable

Dado que existe una clara desconexión entre lo que la IA y la ciencia de los datos logran, decir que cualquiera de ellos se volverá obsoleto es una declaración de largo alcance. Sin mencionar que la ciencia de los datos es responsable del buen funcionamiento de la IA, así como de todas las invenciones posteriores. A pesar de que los especialistas pueden tener que trabajar en sus conjuntos de habilidades a medida que la industria progresa, hay innumerables señales que muestran cómo el análisis de información está aquí para quedarse.

Una cosa que debe ser mencionada como una advertencia aquí, sin embargo, es la imprevisibilidad de las invenciones en el campo de la tecnología. Incluso con IA sin poder para reemplazar el análisis de información, podríamos ver algo nuevo cobrar vida el próximo año y renovar completamente el mercado. En cualquier caso, no hay nada que actualmente lleve el poder para desarraigar la ciencia de los datos.

La ciencia de los datos es actualmente una de las industrias más importantes de la economía. La posibilidad de que los científicos de datos se vuelvan obsoletos es pequeña, pero eso no significa que las preocupaciones sobre esta posibilidad sean infundadas. Las proyecciones sobre la economía futura son tentativas, y nadie puede decir con seguridad lo que sucederá. La pregunta “Los científicos de datos se volverán obsoletos” se cierne sobre la industria de la tecnología durante los próximos años.