Una carrera en ciencia de datos ofrece un entorno intelectual estimulante, cumplimiento analítico y la oportunidad de mantenerse al tanto de los desarrollos tecnológicos de vanguardia. La creciente importancia de los grandes datos en la toma de decisiones organizacionales ha llevado a una mayor demanda de científicos de datos, que se han vuelto más frecuentes en los últimos tiempos. En este artículo, profundizaremos en el mundo de estos profesionales, explorando sus roles y responsabilidades, así como los pasos que puede seguir para convertirse en un científico de datos. ¡Sigue leyendo!
¿Quién es un científico de datos?
Los científicos de datos poseen la experiencia para extraer información valiosa de los datos utilizando una combinación de metodologías estadísticas y de aprendizaje automático, además de su propia intuición humana. Su función consiste en interpretar conjuntos de datos complejos para descubrir patrones y tendencias significativos. A lo largo del proceso de recopilación, limpieza y manipulación de datos, se dedica una cantidad significativa de tiempo a estas tareas debido a la inherente falta de limpieza en los datos.
El papel de un científico de datos implica la identificación de preguntas clave que requieren respuestas y la determinación de las fuentes de datos adecuadas para abordarlas. Además de su perspicacia comercial y habilidades analíticas, poseen experiencia en las áreas de extracción de datos, limpieza de datos y presentación de datos. Las empresas confían en los científicos de datos para obtener, administrar y evaluar datos sin procesar.
¿Qué hace un científico de datos?
En el campo de la ciencia de datos, los profesionales son responsables de identificar las consultas clave que su equipo debe realizar. Luego utilizan los datos para desarrollar soluciones efectivas a estas preguntas. Los profesionales frecuentemente crean modelos predictivos para facilitar teorías y proyecciones. Diariamente, un científico de datos puede participar en una variedad de tareas, tales como:
- Analice conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias a fin de revelar información valiosa.
- Desarrollar algoritmos y modelos de datos con el propósito de predecir resultados futuros.
- Aproveche las metodologías de aprendizaje automático para mejorar el calibre de las ofertas de datos o mercancías.
- Transmitir sugerencias a otros departamentos y ejecutivos de alto nivel.
- Utilice herramientas de datos como Python, R, SAS o SQL para el análisis de datos.
- Asegúrese de mantenerse actualizado con los últimos avances en el campo de la ciencia de datos.
¿Qué hace un científico de datos en el cuidado de la salud?
La ciencia de datos en el cuidado de la salud no es muy diferente a la ciencia de datos en otras industrias; el objetivo final sigue siendo extraer información útil de los datos. Sin embargo, la industria de la salud ofrece a los científicos de datos un conjunto de perspectivas más diverso que muchos otros sectores, desde mejorar la eficiencia de los hospitales individuales hasta dar forma a los procedimientos de diagnóstico y tratamiento para trazar el curso de una pandemia. El impacto del trabajo de un científico de datos de atención médica a menudo se puede sentir en todas partes, si no en los millones de vidas directamente afectadas. Los científicos de datos facilitaron la recopilación de datos, proporcionaron proyecciones continuas y confiables de la circulación de infecciones y la demanda del sistema de salud, y evaluaron la eficacia de las regulaciones federales para hacer frente a la pandemia de COVID-19. Los científicos de datos se encuentran en una posición privilegiada para colaborar con otros académicos para responder preguntas importantes como "¿Cómo se propagará el virus?" recopilando y modelando datos relevantes.
Además, los científicos de datos pueden ayudar a los proveedores médicos locales a utilizar mejor las fuentes de datos como electrocardiogramas (ECG) e imágenes médicas para llegar a diagnósticos precisos y desarrollar estrategias de tratamiento individualizadas. Por ejemplo, los investigadores de la Universidad de Stanford crearon un modelo que puede predecir anomalías del ritmo cardíaco a partir de ECG de una sola derivación mejor que un cardiólogo mediante la recopilación y el análisis de conjuntos de datos de ECG existentes, lo que ahorra tiempo y reduce la frecuencia de diagnósticos incorrectos. Del mismo modo, los investigadores han desarrollado una IA capaz de diagnosticar cánceres de piel entrenándola para distinguir entre lunares benignos y tumores peligrosos en fotografías de anomalías cutáneas. Por lo tanto, al analizar los datos para pronosticar el riesgo y guiar las acciones clínicas, los científicos de datos han ayudado a los profesionales médicos en algunos hospitales y clínicas a reducir las readmisiones mediante el aprendizaje automático.
Cómo convertirse en un científico de datos
Los siguientes son los pasos para convertirse en un científico de datos:
#1. Completa tu Licenciatura
Los científicos de datos necesitan títulos de licenciatura en ciencias de la computación, TI, estadística, matemáticas, física, etc. Incluso es posible que haya un título en ciencias de datos disponible en algunas universidades. Puede ser útil obtener experiencia de pasantía mientras aún está en la escuela antes de ingresar a un puesto de nivel de entrada de tiempo completo después de la graduación. Puede comenzar a establecer conexiones con científicos de datos en activo desde el principio de su experiencia universitaria. Además, infórmese más sobre la rutina de este trabajo, también puede solicitar entrevistas informativas.
#2. Conviértase en calificado
Una certificación que acredite su dedicación al aprendizaje permanente podría proporcionar evidencia adicional de su experiencia en ciencia de datos. Piense en obtener la certificación en un área relacionada con los datos, como la visualización de datos o las herramientas de BI. Además, la Certificación de asociado en ciencia de datos de Dell y la Certificación de asociado científico de datos de Azure de Microsoft son dos opciones en este campo. Ambos pueden ayudarlo a destacarse ante posibles empleadores y escuelas de posgrado.
#3. Adquirir Experiencia
Busque puestos de nivel de entrada que necesiten una gran cantidad de trabajo de datos para comenzar en el campo de la ciencia de datos. Los campos de ciencia de datos, estadísticas, análisis de datos, análisis de inteligencia comercial e ingeniería de datos ofrecen puestos de nivel de entrada. Las empresas a menudo ofrecen oportunidades de capacitación y certificación en el trabajo para los empleados en puestos de nivel inferior.
#4. obtener un título de posgrado
Los títulos de maestría en ingeniería estadística, programación, administración de empresas o campos similares pueden ayudarlo a convertirse en un líder de la industria. Una maestría en ciencia de datos también puede ayudarlo a competir por un empleo mejor pagado en el campo. Verifique que los estándares académicos de cada curso sean consistentes con su campo de estudio previsto.
#5. Obtenga su doctorado
Los títulos de doctorado en astrofísica, matemáticas, ciencia de datos o una disciplina relacionada son comunes entre los científicos de datos más experimentados. Un doctorado puede conducir a trabajos académicos o administrativos bien remunerados en campos que conoce bien. Sin embargo, antes de seguir una carrera como esta, considere sus objetivos a largo plazo.
#6. Crea tu portafolio
El portafolio de un científico de datos debe incluir ejemplos de su trabajo en la escuela y el lugar de trabajo. Una muestra visual de los proyectos completados lo ayudará a destacarse de otros candidatos con títulos y experiencia similares. Además, incluya una variedad de talentos y técnicas y enfatice proyectos relacionados con el puesto que está buscando.
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¿Cuál es el salario de un científico de datos?
En la actualidad, el salario medio de los científicos de datos en los Estados Unidos es de 141,951 127,863 dólares. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el rango de salario para esta profesión generalmente oscila entre $156,098 y $XNUMX. Cuando se trata de determinar los rangos de salario, hay una multitud de factores que pueden entrar en juego. Estos factores pueden incluir el nivel de educación de una persona, cualquier certificación que pueda tener, cualquier habilidad adicional que posea y la cantidad de tiempo que ha pasado trabajando en la profesión elegida. Es importante tener en cuenta que cada uno de estos factores puede tener un impacto significativo en el potencial de ingresos de una persona y que el rango de salarios disponibles puede variar ampliamente dependiendo de estos y otros factores.
Entonces, si está buscando maximizar su potencial de ingresos, es importante tener en cuenta todos estos factores y trabajar para desarrollar sus habilidades y experiencia con el tiempo.
Grado de científico de datos
Para las personas que buscan llevar su carrera en el campo de la ciencia de datos al siguiente nivel, puede ser ventajoso contemplar la idea de obtener una maestría. Al hacerlo, puede adquirir un conocimiento práctico más profundo en el campo, lo que puede ayudarlo a convertirse en un profesional más completo y bien informado. Además, obtener una maestría puede brindarle exposición a los principios de liderazgo, lo que puede ser muy beneficioso en términos de avanzar en su carrera y asumir roles más desafiantes dentro de su organización.
- El programa de Maestría en Ciencias en Análisis de Datos es una opción ideal para las personas que buscan cerrar la brecha entre los datos y su potencial para impulsar una ventaja competitiva en los negocios. Los profesionales que poseen una base sólida en análisis y extracción de Big Data, presentación e informes de datos, análisis avanzado y conceptos estadísticos están bien equipados para alcanzar puestos de alto nivel. Un plan de estudios integral que cubra estas áreas puede proporcionar a las personas las herramientas necesarias para sobresalir en sus carreras.
- Los profesionales que buscan mejorar sus habilidades de ingeniería y codificación pueden beneficiarse enormemente al obtener una Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación. El programa ofrece un plan de estudios integral que cubre estructuras de datos complejas y programación de computadoras, manejo de problemas de MySQL, aprendizaje automático aplicado y la aplicación práctica de IA.
¿Cuáles son las habilidades requeridas para un científico de datos?
Si aspira a convertirse en un científico de datos, sería ventajoso poseer las siguientes habilidades pertinentes:
#1. Matemáticas
Los científicos de datos deben tener conocimientos informáticos avanzados. Es posible que necesiten aplicar sus conocimientos de estadística y probabilidad para hacer juicios comerciales bien informados.
#2. La capacidad de comunicarse
Si un científico de datos hace un descubrimiento que podría tener repercusiones para la TI de la empresa, debe informar sus resultados a la gerencia. Comunicar los hallazgos y los avances de forma oral y escrita es fundamental.
#3. Competencia en Análisis
Los científicos de datos necesitan habilidades analíticas para garantizar que sus hallazgos sean confiables y para desarrollar enfoques integrales para resolver desafíos.
#4. Planificación y Programación
Los científicos de datos deben aprender a administrar su tiempo de manera efectiva para cumplir con los muchos plazos que enfrentan. Crear un plan que detalle los pasos de cada ciclo de proyecto lo ayudará a elegir el mejor orden para completarlos.
#5. Experiencia con computadoras
La programación es una herramienta común para que los científicos de datos la utilicen en su trabajo diario. Los lenguajes como Python, R, SQL y Java podrían resultar útiles.
#6. Comprensión técnica
Los científicos de datos deben conocer bien el funcionamiento interno de las bases de datos y las herramientas de big data para poder hacer su trabajo de manera eficiente. Podría ser útil tener cierta familiaridad con el aprendizaje automático.
¿Qué hace un científico de datos a diario?
Como científicos de datos, dedican una parte importante de su tiempo a realizar investigaciones exhaustivas, elaborar meticulosamente algoritmos complejos y escribir diligentemente líneas de código complejas para proporcionar respuestas integrales a la gran cantidad de preguntas que surgen en relación con los conjuntos de datos bajo escrutinio. La colaboración es un aspecto esencial de la ciencia de datos, ya que implica trabajar junto con un equipo para recopilar, comprender y analizar datos para extraer información y tomar decisiones informadas. El proceso de la ciencia de datos también implica una comprensión profunda de los datos, incluidas sus fuentes, calidad y limitaciones, así como la identificación de las variables y patrones clave que son relevantes para el problema en cuestión.
Además, los científicos de datos deben poder comunicar sus hallazgos de manera efectiva a las partes interesadas, incluidos ejecutivos, clientes y otros miembros del equipo, para garantizar que los conocimientos sean procesables e impactantes. En general, la ciencia de datos es una disciplina multifacética que requiere una combinación de habilidades técnicas, experiencia en el dominio y colaboración efectiva para lograr el éxito.
¿Qué tan difícil es la ciencia de datos?
El campo de la ciencia de datos es ampliamente reconocido como un área de estudio desafiante. La adquisición de una amplia gama de habilidades y conocimientos es imperativa, ya que existen numerosos factores que contribuyen a este fenómeno. Las matemáticas, la estadística y la informática son los pilares fundamentales de la ciencia de datos. El aspecto matemático comprende tres componentes fundamentales: el álgebra lineal, la teoría de la probabilidad y la teoría estadística.
¿Es la ciencia de datos un trabajo de TI?
El papel de un científico de datos es una profesión de TI que implica aprovechar herramientas informáticas y analíticas avanzadas para extraer información de conjuntos de datos complejos. Al igual que muchas profesiones de TI que se centran en aprovechar tecnologías específicas para beneficiar a su organización, el rol de un científico de datos gira en torno a la utilización de datos para respaldar su organización. Los profesionales que se especializan en administrar grandes cantidades de datos juegan un papel crucial en la extracción de información valiosa para las empresas. Su principal responsabilidad es obtener un valor comercial significativo de los datos que manejan.
¿La ciencia de datos requiere matemáticas?
Una base sólida en matemáticas es esencial para seguir una carrera en ciencia de datos. Esto se debe a que el campo implica trabajar con algoritmos de aprendizaje automático, analizar datos y descubrir información valiosa, todo lo cual requiere una sólida comprensión de los conceptos matemáticos. Aunque las matemáticas no son el único requisito previo para seguir una carrera o educación en ciencia de datos, con frecuencia se consideran uno de los componentes más cruciales.
Referencias
- simplilearn.com
- trampolín.com
- indeed.com
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