Como científico de datos, puede liderar desarrollos tecnológicos mientras realiza un trabajo educativo y analítico gratificante. A medida que las empresas confían cada vez más en los grandes datos para informar sus decisiones, la demanda de científicos de datos capacitados ha aumentado. Obtenga más información sobre la descripción del trabajo de un científico de datos, el salario, las calificaciones y la diferencia entre un científico de datos y un analista de datos (científico de datos vs analista de datos).
¿Quién es un científico de datos?
Un científico de datos es un experto en análisis que adquiere, analiza e interpreta datos para usarlos en la toma de decisiones. Las responsabilidades de un científico de datos incluyen una amplia gama de trabajos estándar y técnicos, como los de un matemático, científico y programador de software. Requiere la implementación de conceptos científicos junto con el uso de métodos analíticos de vanguardia como el aprendizaje automático y la previsión.
Las empresas suelen emplear científicos de datos para examinar montañas de datos en busca de información. Esta información se puede utilizar para mejorar las experiencias de los clientes, generar nuevas fuentes de ingresos, prevenir el fraude y lograr una variedad de otros objetivos. Centros médicos, universidades, agencias gubernamentales e incluso equipos deportivos profesionales se benefician de su profundo trabajo analítico.
Descripción del puesto de científico de datos
La descripción del trabajo de un científico de datos a menudo implica recopilar y analizar datos de una amplia gama de fuentes para obtener información sobre las operaciones de una empresa. El científico utiliza procesos analíticos y estadísticos, así como tecnologías de inteligencia artificial, para automatizar operaciones específicas de la empresa y generar soluciones únicas para desafíos críticos. Mientras tanto, debe presentar los hallazgos en un formato atractivo y comprensible después de analizar los datos. El objetivo final es ayudar a la empresa en el análisis de tendencias para una mejor toma de decisiones. Por lo tanto, un científico de datos competente necesita un conjunto de habilidades que incluyan los requisitos necesarios establecidos en la descripción del trabajo. Descubra los requisitos, deberes y habilidades clave que debe incorporar una descripción de trabajo para un científico de datos.
Funciones:
- Recopilación de información útil de grandes bases de datos.
- Selección de características, desarrollo y optimización de clasificadores con el uso de herramientas para el aprendizaje automático.
- Realizar la preparación de datos estructurados y no estructurados Aumentar los métodos de recopilación de datos para capturar todos los datos necesarios para crear sistemas analíticos
- Preparación de datos que incluye procesamiento, limpieza y verificación de errores antes de que pueda comenzar el análisis.
- Procesamiento de conjuntos de datos masivos para obtener información y respuestas.
- Creación de algoritmos para sistemas de predicción y aprendizaje automático
- Proporcionar una presentación transparente de los hallazgos.
- Proponer ideas para resolver problemas corporativos.
- Trabajar junto con los departamentos de TI y Negocios
Habilidades y requisitos
- Experiencia en ciencia de datos o análisis de datos con un historial de éxito.
- Conocimientos en machine learning e investigación de operaciones.
- Experiencia en minería de datos
- La familiaridad con Scala, Java o C ++ es una ventaja
- Debe tener conocimientos de R, SQL y Python.
- Experiencia previa con plataformas de BI y marcos de datos.
- Conocimiento de los negocios y una mente analítica.
- Competencia en matemáticas
- Capacidad para resolver problemas.
- Habilidades superiores en presentaciones orales y escritas.
- Una licenciatura/licenciatura en informática/ingeniería/campo relevante o un título de posgrado en ciencia de datos
Salario del científico de datos
Actualmente, el salario promedio de un científico de datos en los Estados Unidos es de $122,338; sin embargo, este número fluctúa regularmente. Varios factores también determinan el rango salarial de un científico de datos. Así, incluyen:
#1. Nivel de experiencia
Principalmente, el nivel de experiencia en el campo determina el salario de un científico de datos. Las expectativas salariales tienen sentido cuando se considera el nivel de experiencia requerido para el puesto de científico de datos. Aún así, su nivel de experiencia es especialmente crucial en una profesión de nicho como la ciencia de datos.
También hay muchas maneras de ingresar al área de la ciencia de datos. Algunos científicos de datos tienen títulos avanzados en materias como ciencias de la computación o estadísticas, mientras que otros salieron directamente de la escuela secundaria. Mientras tanto, las personas ascienden en la escala corporativa de muchas otras maneras. Algunas personas, por ejemplo, ingresan a la fuerza laboral como científicos de datos o programadores antes de pasar a establecerse en un sector más especializado. Todos estos factores afectarán su ingreso potencial.
# 2. Ubicación
Dado el énfasis en la autonomía y la tecnología en la ciencia de datos, este es un campo excelente para los trabajadores remotos. Un científico de datos que trabaje de forma remota puede esperar ganar $ 153,137 por año. Sin embargo, la ubicación de su trabajo o casa puede tener un impacto en su salario.
#3. Industria
La industria en la que trabaja puede tener un gran impacto en sus ingresos anuales. Por ejemplo, la industria de bienes raíces paga a los científicos de datos un 18% más que el salario promedio. El sector de la tecnología de la información (TI) paga a los científicos de datos los segundos salarios más altos. Mientras tanto, los científicos de datos en el sector de TI ganan un 14% más que sus pares en otros campos.
Calificaciones del científico de datos
A continuación se encuentran las calificaciones vitales para ser un científico de datos:
#1. Obtener una maestría o un doctorado
Esta es una de las calificaciones vitales para ser un científico de datos. Los titulares de maestrías y doctorados tienen una ventaja para encontrar empleo en el campo de la ciencia de datos. Los graduados en demanda en el campo de la ciencia de datos tienen experiencia en ciencia de datos, informática, TI, matemáticas y estadística. Muchos empleadores valoran mucho los campos STEM como la tecnología biológica, la ingeniería mecánica y la física. Además, tenga en cuenta que los científicos de datos necesitan conocer los entresijos del almacenamiento y la computación de datos dispersos para usar de manera efectiva estas herramientas para desarrollar modelos y pronósticos.
#2. Obtener una posición en el nivel de entrada
Muchas empresas tienen una necesidad urgente de ocupar puestos de científicos de datos de nivel de entrada. Busque los roles de analista de datos junior y científico de datos junior. Los puestos de ciencia de datos de nivel de entrada pueden ser más fáciles de obtener con capacitación dependiente del sistema en dominios relacionados con datos. También es importante prepararse bien para una entrevista, especialmente si está buscando un puesto en ciencia de datos.
#3. Conocimiento de Matemáticas
La capacidad de comprender álgebra y cálculo es una de las calificaciones básicas para una carrera como científico de datos. También deberá aprender a optimizar algoritmos para generar soluciones de datos novedosas.
#4. Conocimiento de aprendizaje automático
Debe comprender las diversas técnicas de aprendizaje automático, como modelos de árbol, programación de refuerzo, regresión logística (LR) y redes neuronales artificiales. Por lo tanto, con la ayuda de estas estrategias, también puede abordar una variedad de desafíos de ciencia de datos basados en pronósticos de resultados organizacionales clave.
# 5. Habilidades de comunicación
Por último, esta es una de las calificaciones para obtener una carrera como científico de datos. Debe poder explicar ideas tecnológicas complicadas a sus compañeros de trabajo y líderes, algunos de los cuales pueden no tener experiencia en informática. Además, debe poder explicar ideas difíciles a esas personas de una manera que les resulte fácil de entender.
#6. trabajo en equipo
Es posible que deba colaborar con ejecutivos y trabajar en equipo para abordar los desafíos de la empresa y diseñar estrategias para mejorar el flujo de trabajo. También puede colaborar con los desarrolladores y comercializadores de productos durante el proceso de desarrollo del producto para ayudar en el lanzamiento de los nuevos artículos.
Científico de datos frente a analista de datos
En 2023, se prevé que los científicos de datos y los analistas de datos sean dos de los trabajos con mayor demanda y remuneración. La distinción entre un analista de datos y un científico de datos no siempre es fácil de hacer, aunque existe un gran interés en el campo de los profesionales de datos. Por lo tanto, se diferencian de las siguientes maneras:
En primer lugar, las funciones de un analista de datos o un científico de datos pueden cambiar según el sector en el que esté empleado y su ubicación física. El trabajo de un analista de datos implica investigar las causas de los eventos, como una disminución en las ventas o desarrollar paneles para rastrear indicadores clave de rendimiento. Por otro lado, los científicos de datos usan marcos de big data como Hadoop y modelos de datos para predecir eventos futuros (Científico de datos vs analista de datos)
En segundo lugar, un analista de datos analiza un conjunto de datos existente, mientras que los científicos de datos idean enfoques novedosos para la recopilación y el análisis de datos que luego pueden utilizar los analistas de datos. Entonces, si le apasionan las matemáticas, las estadísticas y la programación, podría ser un excelente candidato para esta línea de trabajo (científico de datos versus analista de datos).
En tercer lugar, cuando buscan patrones y desarrollos en datos estadísticos, los analistas hacen comparaciones de datos, mientras que los científicos de datos construyen marcos y modelos de captura de datos (científico de datos vs analista de datos).
Por último, el deber principal de un analista de datos es aplicar datos estructurados para encontrar soluciones a los problemas observables que surgen en la empresa. Sus responsabilidades suelen cambiar según el sector en el que están empleados, así como su nivel de experiencia. Por otro lado, el deber principal de los científicos de datos es producir predicciones mediante la aplicación de metodologías de datos más sofisticadas (científico de datos vs analista de datos).
¿Es difícil convertirse en un científico de datos?
No, no es. Sin embargo, una sólida comprensión de las matemáticas y la informática, así como la experiencia previa con conjuntos de datos masivos, suelen ser requisitos previos para una carrera como científico de datos. Además, la familiaridad con el aprendizaje automático y la estimación estadística suele ser útil.
¿Se les paga bien a los científicos de datos?
Según Glassdoor, el salario anual que cae en el extremo inferior del espectro salarial para los científicos de datos es de 78 mil dólares. Este rango de salarios llega hasta $204,000 en su punto máximo. En los Estados Unidos, su compensación como científico de datos puede verse afectada por una variedad de cosas diferentes.
¿El científico de datos es un montón de matemáticas?
La formación matemática es necesaria para las profesiones en el campo de los datos. Esto se debe a que el desarrollo de algoritmos para el aprendizaje automático, la ejecución de análisis y la extracción de información de los datos requieren matemáticas. Incluso si las matemáticas no son el único requisito previo para su trayectoria académica y profesional en la ciencia de datos, casi siempre serán uno de los requisitos más cruciales.
¿Cuántos años se necesitan para convertirse en un científico de datos?
Hay programas de licenciatura en ciencia de datos que duran cuatro años, y también hay campamentos de entrenamiento que duran tres meses. Por lo tanto, si ya tiene una licenciatura o se graduó de un programa intensivo de capacitación, es posible que desee pensar en obtener una maestría, que se puede lograr en tan solo un año.
¿Un científico de datos codifica?
La mayoría de los científicos de datos experimentados en la fuerza laboral de hoy todavía codifican, ya que este es un requisito para sus funciones. Sin embargo, el entorno de la ciencia de datos cambia constantemente y ahora hay herramientas disponibles que permiten a las personas finalizar proyectos de datos de principio a fin sin siquiera tocar una línea de código.
¿Cuáles son algunos desafíos comunes que enfrentan los científicos de datos?
Tratar con grandes conjuntos de datos, descubrir cómo trabajar con algoritmos complicados y descubrir nuevas formas de visualizar los datos son solo algunos de los problemas habituales a los que se enfrentan los científicos de datos. Además de esto, también se les puede pedir que comuniquen sus resultados a audiencias que no están técnicamente orientadas.
¿Qué hace a un buen científico de datos?
La conexión entre el negocio y los datos es posible gracias a científicos de datos competentes. Deben tener una experiencia profunda en cómo explicar hechos complicados de una manera comprensible, así como la capacidad de representar visualmente los resultados de su investigación. Además de tener fuertes habilidades de escritura, un científico de datos eficaz también tendrá fuertes capacidades cognitivas y de resolución de problemas.
¿Con quién trabaja un científico de datos?
En la mayoría de los casos, un científico de datos realiza sus funciones para una organización o empresa, donde formará parte de un equipo de otros científicos de datos que examinarán cantidades variables de datos. Es posible que deban enviar sus desarrollos y descubrimientos a sus superiores, como un científico de datos líder.
¿Cuánto tiempo lleva convertirse en científico de datos?
Para obtener un puesto como científico de datos de nivel de entrada, generalmente toma entre siete y doce meses de estudio intensivo para una persona sin experiencia previa en codificación o matemáticas.
Referencias
- coursera.org
- techtarget.com
- gradosycarreras.info
- simplilearn.com
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