El trabajo de un científico de datos implica recopilar información, analizar inteligencia comercial y emplear estadísticas. Muchas empresas e industrias contratan científicos de datos porque poseen habilidades críticas de análisis de datos que pueden impulsar los procesos de toma de decisiones. Si está pensando en convertirse en un científico de datos, debe aprender más sobre su potencial de ingresos.
En este artículo, analizaremos el salario y las perspectivas laborales de un científico de datos, así como consejos para ayudarlo a sobresalir en este campo.
¿Quién es un científico de datos?
Un científico de datos es un experto en análisis que recopila, analiza e interpreta datos para ayudar a impulsar la toma de decisiones organizacionales. El papel de un científico de datos incluye aspectos de varias vocaciones tradicionales y técnicas. Tales como matemáticos, científicos, estadísticos y programadores de computadoras. Implica la aplicación de técnicas analíticas modernas, como el aprendizaje automático y el modelado predictivo, así como principios científicos.
Con frecuencia trabajan con grandes cantidades de datos como parte de iniciativas de ciencia de datos para desarrollar y probar hipótesis, hacer inferencias y analizar cosas como tendencias de clientes y mercados, riesgos financieros, amenazas de seguridad cibernética, transacciones bursátiles, necesidades de mantenimiento de equipos y condiciones médicas.
¿Qué hace exactamente un científico de datos?
Los científicos de datos deciden qué preguntas debe hacer su equipo y cómo responder a esas preguntas utilizando datos. Con frecuencia crean modelos de predicción para ayudar a teorizar y pronosticar.
Diariamente, podrán realizar las siguientes tareas:
- Identifique patrones y tendencias en conjuntos de datos para obtener información.
- Cree algoritmos y modelos de datos para predecir resultados. Aplique enfoques de aprendizaje automático para mejorar la calidad de los datos o las ofertas de productos.
- Comunicar recomendaciones a otros equipos y personal senior.
- Implemente herramientas de datos como Python, R, SAS o SQL en el análisis de datos Manténgase actualizado sobre los avances de la ciencia de datos
Funciones y responsabilidades de los científicos de datos
En las organizaciones, los científicos de datos toman la delantera en las aplicaciones de ciencia de datos. Con frecuencia tienen la tarea de localizar información que permitirá campañas de marketing más efectivas, un mejor servicio al cliente, una gestión más sólida de la cadena de suministro y, en general, mejores decisiones y estrategias comerciales. Para ello, analizan conjuntos de datos cuantitativos y cualitativos en función de los requisitos de determinadas aplicaciones.
También se les puede pedir que investiguen los datos sin que se les presente un desafío empresarial específico que abordar. En ese caso, deben estar familiarizados tanto con los datos como con el negocio para formular preguntas, realizar análisis y proporcionar información a los ejecutivos de negocios sobre posibles mejoras en las operaciones comerciales, bienes o servicios.
Sus tareas principales incluyen las siguientes actividades:
- Obtener y preparar datos relevantes para su uso en aplicaciones de análisis.
- Emplear varios tipos de herramientas de análisis para detectar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos.
- Desarrollar modelos estadísticos y predictivos para ejecutar contra los conjuntos de datos.
- Y producir visualizaciones de datos, tableros e informes para comunicar sus hallazgos.
- Muchas empresas confían en ellos para ayudar a desarrollar y promover las mejores prácticas para la recopilación, preparación y análisis de datos.
Además, crean tecnologías de IA para uso interno o externo, como sistemas de IA conversacionales, robótica impulsada por IA y otras máquinas autónomas, como componentes vitales en automóviles autónomos.
Calificaciones y Habilidades Necesarias
Los científicos de datos deben poder realizar una variedad de trabajos difíciles de planificación, modelado y análisis a tiempo. Dado esto, experiencia en numerosas herramientas y bibliotecas de ciencia de datos; plataformas de big data como Spark, Kafka, Hadoop y Hive; y se requieren lenguajes de programación como Python, R, Julia, Scala y SQL.
La extracción de datos, el modelado predictivo, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se encuentran entre las habilidades técnicas necesarias para el trabajo, al igual que el procesamiento y la preparación de datos iniciales. Con frecuencia se requiere trabajar con una combinación de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, especialmente en entornos de big data que contienen una variedad de tipos de datos. También es necesario tener experiencia previa con técnicas de análisis e investigación estadística, incluida la clasificación, el agrupamiento, la regresión y la segmentación. En algunas circunstancias, también se requiere conocimiento del procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Los siguientes son algunos ejemplos de las habilidades requeridas especificadas en las ofertas de trabajo:
Educación, Capacitación y Acreditación
Se requiere una licenciatura en un tema técnico para la mayoría de los empleos de ciencia de datos. Sin embargo, la mayoría de ellos tienen una maestría en estadística, ciencia de datos, informática o matemáticas. En la edición de 2021 de la encuesta anual de Kaggle, subsidiaria de Google, sobre aprendizaje automático y ciencia de datos, el 47.7 % de los más de 3,600 encuestados empleados como científicos de datos afirmaron tener una maestría, mientras que otro 15 % tenía un doctorado.
En comparación, según el estudio, el 30.1% poseía una licenciatura. Sin embargo, Kaggle, una comunidad de ciencia de datos y aprendizaje automático en línea, señaló que la proporción de encuestados con títulos universitarios solo ha aumentado en los últimos años.
Los científicos de datos potenciales y experimentados también pueden beneficiarse de los campos de entrenamiento y los cursos en línea proporcionados por plataformas educativas como Coursera, Udemy y Kaggle. Además, las opciones de certificación están disponibles a través de universidades, proveedores de tecnología y organizaciones industriales.
Subcampos principales en ciencia de datos
Las siguientes disciplinas son componentes importantes del trabajo de un científico de datos:
#1. Preparación de datos
La etapa inicial en las aplicaciones de ciencia de datos es recopilar y preparar los datos para el análisis. El proceso de obtención, purificación, organización, manipulación y validación de conjuntos de datos para el análisis se conoce como preparación de datos. Durante el proceso de preparación de datos, los científicos de datos y los ingenieros de datos colaboran con frecuencia.
#2. Análisis de datos
El objetivo principal de los esfuerzos de la ciencia de datos es analizar los datos para descubrir patrones, correlaciones, anomalías y otra información importante. En general, su trabajo de análisis tiene como objetivo impulsar el rendimiento de la empresa y ayudar a las empresas a obtener una ventaja competitiva sobre sus competidores.
#3. Minería de datos
Trabajar para encontrar patrones y enlaces en conjuntos de datos masivos es parte de las iniciativas de análisis de datos. La minería de datos a menudo se logra mediante la aplicación de algoritmos avanzados a los datos que se estudian. Luego, los científicos de datos utilizan los resultados de los algoritmos para desarrollar modelos analíticos.
#4. Aprendizaje por máquina
El aprendizaje automático está impulsando cada vez más la minería y el análisis de datos, en los que se crean algoritmos para aprender sobre conjuntos de datos y luego identificar la información deseada en ellos. Están a cargo de entrenar y supervisar los algoritmos de aprendizaje automático según sea necesario. El aprendizaje profundo es una forma más avanzada de aprendizaje automático que emplea redes neuronales artificiales.
#5. Modelado que predice el futuro
Los científicos de datos con frecuencia deben poder desarrollar modelos predictivos de varios escenarios comerciales para examinar las posibles consecuencias y el comportamiento. Se pueden crear modelos para pronosticar cómo responderán varios clientes a las ofertas de marketing o para identificar posibles indicaciones de enfermedades.
Investigación estadística. Un trabajo de ciencia de datos también implica analizar conjuntos de datos utilizando herramientas de análisis estadístico. El análisis estadístico es un componente clave del trabajo de los científicos de datos para investigar datos y descubrir tendencias y patrones ocultos para el análisis y la interpretación.
Visualización de datos. Los hallazgos de la aplicación de ciencia de datos generalmente se colocan en gráficos u otros tipos de visualizaciones de datos para que los ejecutivos de negocios y los trabajadores puedan entenderlos fácilmente. Además, con frecuencia combinan varias visualizaciones para crear informes, paneles interactivos o historias de datos extensas.
Cómo convertirse en un científico de datos
En general, convertirse en un científico de datos requiere cierta educación formal. Aquí hay algunas cosas para pensar.
#1. Obtenga un título en ciencia de datos
Los empleadores prefieren ver las credenciales universitarias para garantizar que tenga el conocimiento para manejar un trabajo de ciencia de datos, aunque no siempre es esencial. Para obtener una ventaja en la industria, considere obtener una licenciatura relevante en ciencia de datos, estadística o informática.
#2. Mejorar las habilidades relevantes
Considere tomar un curso en línea o inscribirse en un campo de entrenamiento relacionado si cree que puede mejorar sus habilidades de datos duros. Estas son algunas de las habilidades que querrás poseer:
Idiomas informáticos
Pueden anticipar pasar tiempo clasificando, analizando y administrando cantidades masivas de datos utilizando lenguajes informáticos.
Aprendizaje automático y aprendizaje profundo
Usar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en su trabajo de ciencia de datos significa aumentar constantemente la calidad de los datos que recopila y tal vez poder predecir los resultados de conjuntos de datos futuros. Un curso de aprendizaje automático puede enseñarle los fundamentos.
Grandes datos
Algunos empleadores pueden querer ver que tiene experiencia en el manejo de grandes cantidades de datos. Hadoop y Apache Spark son dos marcos de software que se utilizan para procesar grandes datos.
Comunicación
Incluso los científicos de datos más brillantes no podrán hacer un cambio si no pueden transmitir sus resultados de manera efectiva. Los científicos de datos buscan con frecuencia la capacidad de comunicar ideas y resultados tanto verbalmente como por escrito.
#3. Encuentre una posición de análisis de datos de nivel de entrada
Si bien existen numerosos caminos para convertirse en un científico de datos, comenzar en una profesión de nivel de entrada comparable podría ser un excelente lugar para comenzar. Busque trabajos que involucren una gran cantidad de datos, como analista de datos, analista de inteligencia comercial, estadístico o ingeniero de datos. A medida que crezcan sus conocimientos y talentos, puede abrirse camino hasta convertirse en un científico.
#4. Prepárese para entrevistas de científicos de datos
Puede sentirse preparado para pasar a la ciencia de datos después de algunos años de trabajar con análisis de datos. Prepare las respuestas a las preguntas anticipadas de la entrevista una vez que haya asegurado una entrevista. Debido a que los trabajos de los científicos de datos pueden ser muy técnicos, es posible que le hagan preguntas técnicas y de comportamiento. Prepárese para ambos diciendo su respuesta en voz alta. Tener preparados ejemplos de sus experiencias profesionales o académicas anteriores puede ayudarlo a parecer seguro y competente para los entrevistadores.
¿Cuál es la diferencia entre un analista de datos y un científico de datos?
Tanto los analistas de datos como los científicos de datos buscan tendencias o patrones en los datos para descubrir nuevos enfoques para que las corporaciones tomen mejores decisiones operativas. Sin embargo, los científicos de datos tienen más responsabilidades y, a menudo, se les considera de mayor rango que los analistas de datos.
Con frecuencia se espera que los científicos de datos generen sus propias preguntas sobre los datos, aunque los analistas de datos pueden ayudar a los equipos que ya tienen objetivos en mente. Un científico de datos también puede dedicar más tiempo a construir modelos, aplicar aprendizaje automático o combinar programación compleja para localizar y analizar datos.
Salario del científico de datos
El ingreso promedio de un científico de datos en los Estados Unidos es de $108,659 por año.
Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS), se prevé que las ocupaciones de científicos de datos aumenten un 36 % en los próximos diez años (mucho más rápido que el promedio nacional).
El surgimiento de big data y su creciente importancia para las corporaciones y otras organizaciones se ha relacionado con el aumento de la demanda.
Científicos de datos ciudadanos vs. Científicos de datos
Muchas empresas ahora confían en científicos de datos ciudadanos para realizar algunos trabajos de análisis además de científicos de datos experimentados. Pueden incluir especialistas en BI, analistas comerciales, usuarios comerciales expertos en datos y otro personal que participe en los esfuerzos de ciencia de datos. Las siguientes son las distinciones entre los dos grupos:
#1. Educación
Si bien los científicos de datos suelen tener títulos relevantes, los científicos de datos ciudadanos pueden tener una formación educativa diversa y poca o ninguna capacitación profesional en ciencia de datos. Sin embargo, a menudo han adquirido conocimientos sobre herramientas y sistemas analíticos, lo que les permite desarrollar modelos y realizar tareas de análisis razonablemente difíciles.
#2. Codificación
Para llevar a cabo estudios de rutina, los científicos de datos ciudadanos generalmente confían en un software que ofrece herramientas de modelado analítico prediseñadas, funciones de arrastrar y soltar y algoritmos fáciles de usar. Si bien aún pueden identificar patrones o puntos de datos importantes, los científicos de datos experimentados pueden construir algoritmos personalizados complicados y abordar el análisis de datos de formas más avanzadas.
#3. Salario
Como se dijo anteriormente, un científico de datos es un puesto bien pagado. Los científicos de datos ciudadanos, por otro lado, pueden ser pasatiempos o voluntarios que no reciben una compensación además de su salario regular, pero algunos pueden recibir una remuneración adicional por el trabajo de ciencia de datos que realizan.
¿Cuánto ganan los científicos de datos en California?
En el área de California, el salario total estimado para un científico de datos es de $169,306 128,620, con un salario promedio de $40,686 25. Estas cifras indican la mediana, que es la mitad de los rangos salariales calculados por nuestra metodología patentada de estimación de pago total y basada en los salarios enviados por nuestros usuarios. Se prevé que el salario adicional sea de $ 75 por año. La compensación adicional puede incluir un incentivo monetario, una comisión, propinas y participación en las ganancias. El “rango más probable” representa números entre los percentiles XNUMX y XNUMX de todos los datos salariales disponibles para este rol.
¿Pueden los científicos de datos ganar mucho dinero?
Según Glassdoor, los profesionales de la ciencia de datos en los Estados Unidos generalmente ganan aproximadamente $117,000 por año. Sin embargo, esto puede variar según una serie de criterios, incluidos los años de experiencia, el grado de educación, la industria, la región y el área de especialización.
¿Pueden los científicos de datos ganar 300k al año?
El percentil 75 del ingreso base de un gerente de ciencia de datos en el nivel 3 es de $310,000, lo que representa un crecimiento anual del 13 %. El salario base típico para los profesionales de IA como contribuyentes individuales oscila entre $105,000 1 para los contribuyentes de nivel 175,000 y $3 XNUMX para los contribuyentes de nivel XNUMX.
¿Qué es el salario de un científico de datos?
El ingreso promedio nacional para un científico de datos es de $124,493 por año, según Indeed Salaries. Esto depende de una variedad de criterios, que incluyen la región, la industria y la cantidad de experiencia. Haga clic en el enlace proporcionado para obtener la información salarial más reciente de Indeed.
¿Pueden los científicos de datos ganar $ 200k?
El paquete de ingresos más alto informado para un científico de datos en LinkedIn es de $ 388,546 por año en compensación total. Esto incluye tanto el salario base como cualquier posible compensación en acciones y bonificaciones. Según LinkedIn, el ingreso total anual promedio para el rol de científico de datos es de $229,000.
¿Se puede ser millonario como científico de datos?
La ciencia de datos, como cualquier otro camino profesional, tiene el potencial de hacerte rico. Sin embargo, el camino hacia un trabajo exitoso basado en datos implica compromiso y mucho trabajo duro; no sucederá rápidamente.
¿Cuánto ganan los científicos de datos de Python?
El salario promedio anual de un científico de datos de Python en los Estados Unidos es de $127,128 31 al 2023 de julio de 61.12. En caso de que necesite una calculadora rápida de salarios, eso equivale a alrededor de $2,444 por hora. Esto equivale a $10,594 por semana o $XNUMX por mes.
¿Qué tan difícil es la ciencia de datos?
Ingresar a un título en ciencia de datos puede ser difícil porque requiere una base sólida en matemáticas, estadísticas y programación de computadoras. Las habilidades y la información requeridas para sobresalir en este campo, por otro lado, pueden ser obtenidas por cualquier persona con la cantidad correcta de trabajo y devoción.
Conclusión
Con frecuencia se espera que los científicos de datos generen sus propias preguntas sobre los datos, aunque los analistas de datos pueden ayudar a los equipos que ya tienen objetivos en mente. Un científico de datos también puede dedicar más tiempo a construir modelos, aplicar aprendizaje automático o combinar programación compleja para localizar y analizar datos.
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Referencias
