La demanda de científicos de datos ha aumentado como resultado de la creciente cantidad de datos que las empresas recopilan hoy en día, y es poco probable que esa tendencia se revierta pronto. A los científicos de datos se les paga generosamente por su trabajo para ayudar a las empresas a dar sentido a conjuntos de datos enormes y complejos. Muchos trabajos de nivel inicial pagan más de $100,000 al año. Los títulos de ciencia de datos ahora se ofrecen en un número cada vez mayor de escuelas y universidades. Pero, ¿qué pasa si no tienes la oportunidad de asistir a la universidad? No se preocupe. Todavía puedes convertirte en un científico de datos sin un título. Puede convertirse en un científico de datos sin un título simplemente siguiendo esta guía paso a paso. También examinaremos las distinciones entre un científico de datos y un analista de datos y el salario requerido.
¿Qué es un científico de datos?
Las empresas producen enormes cantidades de datos todos los días. Todo, desde la información del cliente hasta el seguimiento del inventario, está incluido en estos datos. Los científicos de datos son responsables de administrar y convertir estos datos en conocimiento que las empresas pueden usar para tomar decisiones importantes.
¿Puedes convertirte en un científico de datos sin un título?
Sí, es posible trabajar como científico de datos sin un título. Aunque se pueden solicitar títulos avanzados en matemáticas, informática y estadística en algunas descripciones de trabajo para científicos de datos, estos no suelen ser requisitos previos estrictos.
Cómo convertirse en científico de datos sin título
El campo más popular es la ciencia de datos. La probabilidad de que los candidatos posean un título real en ciencia de datos es extremadamente baja porque es un campo relativamente nuevo. Aquí hay algunas acciones esenciales que lo ayudarán a convertirse en un científico de datos sin un título para compensar eso. Los siguientes son:
#1. Obtenga la información esencial de antecedentes
Numerosas ramas de las matemáticas, la informática y la estadística contribuyen al amplio campo de la ciencia de datos. Puede aprender más sobre estos temas leyendo una variedad de libros. La guía completa de DataFlair sobre estadísticas para la ciencia de datos explica algunas de las ideas estadísticas clave que son pertinentes para la ciencia de datos.
Además, puedes aprender sobre temas como cálculo, álgebra lineal, probabilidad, matemáticas discretas, etc. Puedes aprender Python y R, los dos lenguajes de programación más utilizados en el campo de la ciencia de datos, para adquirir conocimientos sobre los fundamentos de la disciplina. .
#2. Aprende ciencia de datos
Ahora, aprender ciencia de datos es el segundo paso crítico para convertirse en un científico de datos sin un título. ¿En qué consiste la Ciencia de Datos? La extracción de datos, la transformación de datos, la limpieza, la visualización y la predicción son solo algunos de los elementos que componen la ciencia de datos.
Cada uno de estos elementos debe dominarse por separado. La narración de historias es un componente crucial de la ciencia de datos. Debe ser competente con una variedad de herramientas para aprender estas habilidades. Por ejemplo, debe estar familiarizado con programas como ggplot2, seaborn y matplotlib para la visualización.
#3. Examinar estudios de casos en tiempo real
Una vez que tenga una comprensión sólida de la ciencia de datos y las muchas herramientas involucradas en el proceso de ciencia de datos, debe investigar y estudiar numerosos estudios de casos de cómo las grandes corporaciones están utilizando la ciencia de datos para aumentar sus operaciones e ingresos.
#4. Mantener proyectos en curso
Debe trabajar en proyectos reales para abordar problemas reales para obtener una comprensión adecuada del tema más práctico de la ciencia de datos. Sus habilidades en ciencia de datos avanzarán como resultado de obtener experiencia práctica en la resolución de problemas del mundo real.
Puede ser difícil encontrar un trabajo en ciencia de datos como recién graduado, así que asegúrese de trabajar en proyectos reales que valgan la pena y desarrolle sus habilidades.
# 5. Obtener la certificación
Aunque obtener una certificación es opcional, solo aumentará sus posibilidades de convertirse en un científico de datos sin un título. Sus habilidades de implementación de Data Science se destacarán mediante una certificación oficial.
Empresas como Microsoft, Cloudera, SAS y otras brindan certificaciones en Data Science. A continuación se proporciona una lista de algunos de estos certificados:
- Científico de datos certificado por SAS
- Asociado certificado de Cloudera: Certificación de desarrollador de Spark y Hadoop
- Asociado científico de datos de Azure certificado por Microsoft
- Crear un Portafolio.
El trabajo que has realizado en el área de Data Science se ve reflejado en tu portafolio. Varias iniciativas de ciencia de datos pueden ayudarlo a mejorar su cartera. Puede atraer la atención de varios reclutadores de trabajo al aumentar su visibilidad en plataformas como Github, Linkedin, Kaggle, Tableau Public, etc.
Puede adaptar su cartera a una posición en particular. Por ejemplo, si su puesto requiere aprendizaje automático, deberá tener proyectos en su cartera que utilicen algoritmos de aprendizaje automático.
El portafolio de análisis de datos es otro tipo de portafolio que le permite mostrar la transformación, limpieza, visualización, etc. de datos. El portafolio narrativo es la tercera categoría de un portafolio, que es una iniciativa completa que convierte un problema comercial en ciencia de datos.
#7. Participa en Hackatones
Aprender Data Science haciéndolo es el mejor método. Kaggle es solo uno de los muchos lugares en línea que permiten la participación activa en competencias de ciencia de datos. Puede crear su cartera y agregar experiencia a su currículum participando en estas competencias.
Puede obtener una comprensión profunda de cómo aplicar la ciencia de datos en circunstancias de la vida real participando en una amplia limpieza, transformación, análisis y visualización de datos. Obtener experiencia al trabajar con desafíos de ciencia de datos de diversos grados lo ayudará a desarrollar su competencia.
Pasamos por varios procesos, incluida la adquisición de conocimientos previos, el desarrollo de habilidades esenciales de ciencia de datos, la obtención de credenciales, la construcción de una cartera y la participación en diferentes concursos. No obstante, uno puede convertirse en un científico de datos sin un título siguiendo estos pasos.
Licenciatura en Ciencias de Datos
Un título en ciencia de datos es un programa de estudio que se enfoca en los conceptos, métodos y equipos empleados en el campo. La informática, las estadísticas y el conocimiento del dominio se combinan en el área interdisciplinaria de la ciencia de datos para sacar conclusiones e información de los datos.
Los cursos de matemáticas, estadística, informática, minería de datos, aprendizaje automático, visualización de datos y comunicación se encuentran con frecuencia en los programas de licenciatura en ciencia de datos. Además, los programas específicos pueden ofrecer cursos en campos particulares como negocios, medicina o ciencias sociales.
Se encuentran disponibles títulos de pregrado y posgrado en ciencia de datos. Algunas universidades ofrecen títulos especializados en ciencia de datos, mientras que otras ofrecen títulos en materias con un enfoque en ciencia de datos, como estadísticas, informática o tecnología de la información.
Los graduados de programas de grado en ciencia de datos pueden trabajar como científicos de datos, analistas, ingenieros que se especializan en aprendizaje automático, ingenieros de datos, analistas comerciales y muchos otros puestos relacionados. Un título en ciencia de datos podría ser una buena inversión para las personas que buscan ingresar a este campo de trabajo porque existe una creciente necesidad de información basada en datos en todas las industrias.
¿Cuáles son algunas universidades que ofrecen títulos en ciencia de datos?
Tanto los títulos de pregrado como los de posgrado en ciencia de datos están disponibles en numerosas universidades. Aquí hay algunos ejemplos de universidades que ofrecen títulos en ciencia de datos:
- Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) - Licenciatura en Ciencias de la Computación e Ingeniería con concentración en Ciencia de Datos
- Universidad Carnegie Mellon - Licenciatura en Ciencias en Estadística y Ciencia de Datos
- Universidad de California, Berkeley - Licenciatura en Ciencias en Ciencia de Datos
- Universidad de Nueva York - Licenciatura en Ciencias en Ciencia de Datos
- Universidad de Stanford - Maestría en Ciencias en Estadística: Ciencia de Datos
- Universidad de Columbia - Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos
- Universidad de Washington - Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos
- Universidad de Texas en Austin - Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos
- Universidad Johns Hopkins - Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos
- Universidad de California, San Diego - Maestría en Ciencias en Ciencia e Ingeniería de Datos
Hay muchas más universidades que ofrecen títulos en ciencia de datos; estos son solo algunos ejemplos. Para elegir el programa que mejor se adapte a tus objetivos académicos y profesionales, es fundamental investigar y comparar varias opciones.
Salario del científico de datos
El salario de un científico de datos puede cambiar según varios factores, que incluyen la ubicación, la industria, los años de experiencia, el nivel educativo y las responsabilidades laborales particulares. Sin embargo, debido a que existe una gran demanda de científicos de datos, por lo general se les paga muy bien.
El salario base típico de un científico de datos en los EE. UU. es de aproximadamente $ 113,000 por año, según Glassdoor. No obstante, dependiendo de los factores antes mencionados, esta cifra puede oscilar entre unos $76,000 y más de $180,000 anuales.
Muchos científicos de datos pueden recibir bonificaciones, opciones sobre acciones y otros tipos de pago además de su salario normal. Los científicos de datos pueden ganar más dinero y recibir paquetes de pago más lucrativos en algunos sectores, como tecnología y finanzas.
Es importante recordar que el pago de los científicos de datos puede diferir según la nación y el área. Por ejemplo, Payscale estima que el salario anual promedio de un científico de datos en el Reino Unido es de aproximadamente 47,000 XNUMX libras esterlinas.
En general, el tema de la ciencia de datos tiene un gran potencial de ingresos y existe una gran demanda de científicos de datos en varios negocios.
Científico de datos frente a analista de datos
Según el informe Future of Positions 2023 del Foro Económico Mundial, un analista de datos frente a un científico de datos representa dos de los puestos más demandados y mejor pagados, junto con especialistas en IA y aprendizaje automático y especialistas en transformación digital.
Aunque, sin duda, hay mucho interés en los profesionales de datos, no siempre es obvio lo que diferencia a un analista de datos de un científico de datos. Aunque lo hacen de manera diferente, ambos roles incluyen trabajar con datos.
Analistas de datos vs. Científicos de datos: ¿Qué hacen?
Una de las mayores diferencias entre un científico de datos y un analista es lo que hacen con los datos.
Los analistas de datos a menudo usan herramientas como lenguajes de programación SQL, R o Python, software de visualización de datos y análisis estadístico para trabajar con datos estructurados para abordar problemas comerciales del mundo real. Las tareas típicas de un analista de datos podrían ser:
- Identificar las necesidades de información en colaboración con los líderes organizacionales
- Uso de fuentes primarias y secundarias para recopilar información.
- Reorganización y limpieza de datos para el análisis
- Examinar conjuntos de datos para encontrar patrones y tendencias que se puedan convertir en conocimiento que se pueda utilizar.
- Presentación de hallazgos fácil de entender para guiar decisiones basadas en datos
Cuando se trata de lo desconocido, los científicos de datos suelen utilizar enfoques de datos más sofisticados para generar predicciones futuras. Podrían desarrollar técnicas para el modelado predictivo que puedan manejar datos estructurados y no estructurados, o podrían automatizar sus algoritmos de aprendizaje automático. Esta posición generalmente se ve como una versión mejorada de un analista de datos. Las tareas diarias típicas podrían incluir:
- Recopilación, purificación y procesamiento de datos no procesados
- Uso de algoritmos de aprendizaje automático y modelos predictivos para recopilar grandes conjuntos de datos
- Crear instrumentos y procedimientos para rastrear y evaluar la precisión de los datos.
- Creación de paneles, informes y herramientas para la visualización de datos
- Programación de la recogida y tratamiento de datos de forma automatizada
Diferencias y similitudes entre un analista de datos y un científico de datos
Una licenciatura en un campo cuantitativo como matemáticas, informática o estadística es necesaria para ambas opciones profesionales.
Un analista de datos podría dedicar más tiempo al análisis de rutina mientras entrega informes de manera constante. Los métodos utilizados para alterar, almacenar y analizar datos pueden ser creados por un científico de datos. Definido de manera simple, un científico de datos desarrolla formas novedosas de recopilar y analizar datos para que los utilicen los analistas, mientras que un analista de datos da sentido a los datos ya recopilados.
Si te gusta tanto la programación informática como las matemáticas y las estadísticas, cualquier carrera profesional puede ser adecuada para tus aspiraciones profesionales. Un analista a menudo se concentra en proporcionar respuestas detalladas sobre las operaciones de la empresa. Para crear enfoques innovadores para plantear y responder a problemas importantes, un científico de datos puede operar a un nivel más macro.
Los roles a veces se caracterizan por las herramientas que emplean, aunque cada función se preocupa por el uso del análisis de datos para proporcionar información que la empresa pueda utilizar. Ser experto en software de bases de datos relacionales, aplicaciones de inteligencia comercial y herramientas estadísticas es beneficioso para los analistas de datos. Los científicos de datos utilizan con frecuencia Python, Java y el aprendizaje automático para modificar y analizar datos.
Científico de datos vs. analítico: requisitos educativos
Por lo general, se necesita una licenciatura en un tema como matemáticas, estadística, informática o finanzas para los puestos de analista de datos. Los científicos de datos suelen tener una maestría o un doctorado en ciencia de datos, tecnología de la información, matemáticas o estadísticas, al igual que muchos analistas de datos avanzados.
Si bien un título siempre ha sido el camino principal hacia una carrera en datos, ahora se abren nuevas alternativas para quienes no tienen un título o experiencia previa. Puede adquirir los conocimientos y las habilidades necesarios para un puesto de nivel de entrada como analista de datos en menos de seis meses de estudio al obtener un Certificado profesional en análisis de datos de Google o IBM, ambos accesibles en Coursera. Con el Certificado de Google en la mano, tendrás acceso a una red de contratación de más de 130 empresas.
Trabajar primero como analista de datos puede ser un método fantástico para comenzar una carrera como científico de datos si recién está comenzando.
¿Qué calificaciones necesita para ser un científico de datos?
A menudo se requiere una licenciatura en informática, ciencia de datos o una disciplina estrechamente relacionada para los científicos de datos. Sin embargo, muchos trabajos en esta industria prefieren una maestría en ciencia de datos o un tema estrechamente relacionado.
¿Cuánto tiempo lleva convertirse en científico de datos?
Un científico de datos normalmente dedica al menos cuatro años de estudio a tiempo completo para obtener una licenciatura en ciencia de datos, informática o una disciplina estrechamente relacionada.
¿Qué tan difícil es convertirse en un científico de datos?
Por lo general, requiere una formación muy sólida en matemáticas e informática, así como experiencia previa en el trabajo con grandes cantidades de datos.
¿Puedo convertirme en científico de datos en 1 año?
Sí. En tan solo 12 semanas, puede aprender las habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos.
¿Es el científico de datos un trabajo estresante?
Sí. Muchos expertos en datos han descrito el campo del análisis de datos como exigente.
¿Qué es un científico de datos de nivel básico?
Un científico de datos de nivel de entrada trabaja examina, descifra y recopila grandes cantidades de datos.
Conclusión
Un científico de datos es un especialista que extrae datos para obtener información y conocimientos utilizando habilidades estadísticas, de codificación y analíticas. Muchas industrias diferentes, incluidas la banca, la atención médica, la tecnología y otras, tienen una gran demanda de científicos de datos.
Normalmente, uno necesita tener una base sólida en matemáticas, estadística, informática y experiencia en un campo determinado para convertirse en un científico de datos. Además de disciplinas afines como informática y estadística, varias universidades también ofrecen programas de pregrado y posgrado en ciencia de datos.
Una carrera en ciencia de datos ofrece un potencial de ingresos significativo, y los científicos de datos a menudo ganan salarios por encima del promedio. Además, a medida que la toma de decisiones basada en datos se vuelve más crucial en las empresas, este campo ofrece perspectivas de crecimiento y progreso.
Para aquellos que sienten pasión por el análisis de datos, la resolución de problemas y la innovación, la ciencia de datos es una industria en rápida expansión que ofrece oportunidades interesantes.
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- QUÉ ES LA CIENCIA DE DATOS: Guía de ciencia de datos y análisis
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Referencias
