¿Son aburridos los trabajos de analista de datos / ciencia de datos?

Grandes respuestas aquí! Solo puedo agregar que el papel del científico de datos todavía no está bien definido en estos días. En la década de 1960, el estadístico John Tukey introdujo la ciencia de los datos como una rama de la ciencia (nota: NO matemáticas) que se centraría en obtener información a partir de datos reales, no supuestos: el razonamiento fue que la estadística matemática trata con suposiciones y lógica, mientras que los datos La ciencia se ocuparía de los datos reales y el conocimiento del dominio.

Durante algunas décadas (casi 50 años), fue desarrollado y conocido como estadística aplicada, con dos ramas distintas, Minería de datos y Análisis predictivo. Luego vino la famosa declaración de Hal Varian de que “la ciencia de datos es la profesión más sexy del siglo XXI”, así como (olvidé quién lo dijo primero; creo que uno de los cofundadores de Cloudera) la declaración de que un científico de datos es alguien que es mejor en estadística que cualquier ingeniero de software y mejor en ingeniería de software que cualquier estadístico.

Desde entonces, los departamentos de CS en las universidades comenzaron a cazar cazadores de profesores de estadística, brindándoles oportunidades para la investigación, la enseñanza y el desarrollo de herramientas de ciencia de datos. Al mismo tiempo, SAS de repente se volvió “poco cool” en este nuevo mundo de DS, cuando la gente comenzó a escribir disertaciones y tesis de maestría sobre la creación de algoritmos para hacer lo que SAS había hecho durante todas las décadas de su existencia, pero en idiomas más nuevos. , R y ahora python.

Ahora que existen herramientas sorprendentes y de alto rendimiento para la ciencia de datos, depende de usted si elige aburrirse como científico de datos o no.

Por cierto, las herramientas están evolucionando todo el tiempo, al igual que los conceptos y la definición de la ciencia de datos.

Depende. Lo siento, pero esa es la verdad.

¿Pero de qué depende? Tres cosas.

1. Usted ¿Eres analítico? ¿Le gusta resolver problemas complejos con metodologías analíticas estadísticas / de aprendizaje automático? ¿Te gusta la programación? ¿Eres inquisitivo y emocionado por una carrera de aprendizaje constante? ¿Le gusta comunicar información compleja a las personas que no la entienden?
2. El trabajo Los trabajos de ciencia de datos / análisis / analista varían sustancialmente. Algunos trabajos son más sobre integración de datos y arquitectura de datos. Esto sería adecuado para alguien interesado en el lado de TI de los datos. Algunos se centran más en informar métricas simples de un servidor SQL o una interfaz de BI. Estos se adaptan a las personas enfocadas en los negocios con habilidades más limitadas (e interés) en ciencia de datos. Otros están más centrados en el modelado complejo. Estos trabajos tendrían más estadísticas y habilidades de aprendizaje automático. En todos los casos, la capacidad de comunicar valor y demostrar potencial de liderazgo sería importante para el progreso profesional. Entonces, ¿cuál de estos te parece interesante?
3. La organización. Algunas organizaciones están bien equipadas para análisis. Requiere una cultura de compromiso de datos y una inversión adecuada en infraestructura de TI. Las peores posiciones son aquellas en las que carece de ambas y se espera que hagan como MacGyver y creen algoritmos a partir de datos basura y los vendan a las partes interesadas sin interés en aplicarlos.

Para ponerlo en contexto, trabajo en un entorno de investigación de mercado como analista. Trabajo con datos de encuestas y hago todo, desde ponderar conjuntos de datos para ser representativos hasta ejecutar modelos estadísticos y de aprendizaje automático en SPSS y R. Me gustaría profundizar en el lado de la ciencia de datos (más trabajo en R y cierta exposición a Python como así como más experiencia con el modelado de texto, etc.) pero eso no quiere decir que me faltan desafíos en el trabajo. La organización tiene una cultura de compromiso de datos y yo trabajo con colegas talentosos que me impulsan a dar lo mejor de mí. Esto me queda bien, ya que me encanta el desafío de la analítica, especialmente comunicar resultados de modelado complejos a personas que luchan por comprenderlos. Entonces, ciertamente es un buen ajuste.

¿Quieres entrar en el espacio de análisis / ciencia de datos? Comprueba tus intereses. Ciertamente NO es la carrera profesional ideal para todos, pero es gratificante si se alinea con lo que le interesa.

Siempre depende de las preferencias personales de un individuo y “interesante” o “aburrido” tienen diferentes definiciones para diferentes personas. Entonces, hablar específicamente sobre los trabajos de ciencia de datos o análisis de datos y si son interesantes, depende de los siguientes factores:

1. Usted / Individual: si tiene una mentalidad analítica y le encanta resolver problemas difíciles y si la analítica y el análisis son lo suyo y le encanta jugar con los números, entonces definitivamente la ciencia de datos / análisis de datos es el mejor dominio para usted. Aprenderá constantemente nuevas materias en los dominios y el alcance del desarrollo profesional es realmente enorme en estos dominios.

2. Empresas: la naturaleza de estos trabajos es un poco diferente entre sí de una empresa a otra. Existe una gran posibilidad de que un científico de datos en la compañía A esté involucrado en proyectos innovadores, mientras que lo mismo puede no ser cierto para otro científico de datos en la compañía B. Además, el conjunto de responsabilidades de los científicos de datos también varía de una compañía a otra. Algunas compañías tienen las herramientas y la tecnología y los requisitos correctos y la infraestructura para soportar el músculo de la ciencia de datos / análisis, pero muchas compañías tienen uno u otros factores y eso puede crear una experiencia diferente para los científicos de datos. Algunos de estos roles en algunas empresas son muy exigentes, mientras que otros no lo son tanto.

Por lo tanto, no es un entorno laboral ideal para todos, pero es extremadamente gratificante y lucrativo para las personas adecuadas.

El papel de un analista de datos / científico de datos puede sonar aburrido si no está interesado en crear algoritmos y predicciones o en encontrar oportunidades nuevas y existentes en el modelo comercial para obtener el máximo rendimiento.

¡A mí me parece muy interesante! La función de un analista de datos es recopilar datos sin procesar, clasificarlos y luego presentarlos a la empresa. Puede encontrar oro en los datos que recopila. Luego use el software de visualización de datos como Tableau para presentar frente a la empresa. En la mayoría de los casos, las empresas aún no conocen el tipo de conclusiones e información que puede encontrar. Tienen datos que son muy complejos y les lleva tiempo entenderlos y concluir algo de ellos.

Pero con sus habilidades como analista de datos profesional, puede darles resultados al instante y ayudar a tomar las decisiones clave de la empresa. Y es por eso que también se llama Business Intelligence .

Data Scientist es un rol completamente diferente. El trabajo de un científico de datos es tomar los datos en bruto, analizarlos y, además de eso, utilizar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para tomar decisiones futuras para la empresa. También implica mejorar algoritmos complejos para dar resultados aún mejores. Solo una pequeña mejora en estos algoritmos puede ayudar a las grandes compañías a ahorrar toneladas de dinero.

Estos dos roles son diferentes y pueden no parecer muy interesantes para todos, pero tiene un gran alcance por delante y realmente debería considerarlo como una opción profesional.

Sin embargo, estos son algunos de los mejores trabajos para un analista de datos en Instahyre. Recomiendo un portal de trabajo llamado Instahyre. Le brinda trabajos relevantes de muy alta calidad, y lo mejor es que no hay spam, solo obtendrá los trabajos que coincidan exactamente con su perfil.

De hecho, esa es una pregunta difícil porque depende totalmente de persona a persona. Algo aburrido para mí podría ser interesante para el otro o viceversa. Según mi experiencia personal, estoy trabajando en este campo durante los últimos 2 años y nunca sentí el sentimiento de ‘Aburrido’ porque me encanta jugar con los números y encontrar las mismas soluciones con múltiples formas, por lo tanto, siempre trato de imaginar nuevas formas con los mismos números.

Personalmente, los trabajos de análisis de datos no son aburridos porque obtienes diferentes tipos de datos y tus análisis / estrategias cambian todo el tiempo porque el trabajo de análisis de datos se trata de comprender los datos de una manera diferente / significativa.

Por favor, siéntase libre de preguntar cualquier cosa 🙂

Muchas gracias

¡Hola! Trabajo para Conseris, una aplicación de recopilación de datos y, aunque no soy un científico de datos, me relaciono a menudo con el científico de datos y trabajo mucho en el campo de los datos. Lo que puedo decir honestamente es que, trabajando con Conseris, he aprendido mucho sobre el público objetivo de la aplicación, los científicos de datos. Es casi como si fuera imposible para la ciencia de datos ser aburrida porque los datos son increíblemente aplicables a casi todo lo que hacemos. Independientemente de lo que sea, puede encontrar algún uso para los datos y la información. Esto significa que ningún trabajo es igual.

Aunque, de manera realista, ningún trabajo es aburrido si te apasiona sinceramente.

Depende de la industria en la que trabaje. Es decir, cuál es el dominio en el que está aplicando los análisis. Trabajé como analista de datos para una empresa de software de relaciones públicas, y en realidad fue algo divertido. Pude analizar las redes sociales y otros datos web / digitales. Si fuera analista de datos para Dunder Mifflin y tuviera que analizar o pronosticar las tendencias de la industria en la industria del papel, probablemente estaría aburrido. Entonces, todo depende de la industria en la que trabajas.

Cualquier trabajo es aburrido si no eres bueno en eso. Para tener un interés continuo, debe desarrollar sus habilidades que le permitan asumir desafíos laborales.

Una buena comprensión del tema por parte de formadores expertos ayuda a que este campo sea interesante. SAS es uno de los pocos cursos de ciencia de datos en la India que proporciona un entorno que cultiva el interés y le permite abordar problemas comerciales.

Entonces, si está entrenado correctamente, su interés aumentará y el trabajo siempre será interesante para usted. La ciencia de datos es un dominio altamente desafiante pero igualmente gratificante.

Cualquier cosa que hagas, día a día y si no te gusta mientras haces esas cosas, ¡es obvio que es aburrido! Hablando de trabajos de ciencia de datos o análisis, la única persona puede disfrutar que ama los números y quiere dar el resultado significativo.
A veces es muy frustrante cuando no entiendes los datos, pero una vez que sabes lo que significan esos números, es decir, columnas y filas, sería muy interesante obtener el resultado y obtener el resultado significativo.
En general, las personas dedican tiempo a aprender cosas nuevas en lugar de profundizar en el tema en particular.
Si está jugando con los conjuntos de datos en vivo día a día en el comienzo de su carrera, entonces créame que es el analista de datos más afortunado en esta vertical.

Depende de ti, pero la mayoría de la gente dice que es un trabajo aburrido.

Principalmente depende de dos cosas básicas.

1. Usted Si su pasión es convertirse en un campo profesional, le encantará su trabajo y si no está interesado en un campo en particular, se sentirá aburrido.
2. La organización. Algunas organizaciones están bien equipadas para análisis. Requiere una cultura de compromiso de datos y una inversión adecuada en infraestructura de TI. Tratan a sus empleados de manera adecuada para que los empleados amen su trabajo en una organización en particular.

El portal líder para carreras de ciencia de datos

Es bueno, desafiante, te hace pensar y no monótono: al menos una vez que tengas algo de experiencia, de lo contrario, inicialmente se te podría dar la misma tarea una y otra vez.

Vaya a Analytics Leap (www.a-leap. Com) y encontrará una guía para principiantes que encontrará realmente útil.

Mejor,

UNA

Sí, es bastante aburrido si no te interesa.

Esto es lo que puede hacerlo aburrido:

1. Usualmente no usas tu análisis, hay otro equipo que toma las decisiones
2. Tiene que gustarle codificar en Python, Java, etc. Eso es bastante aburrido si se ve obligado a entrar en este campo.
3. Por lo general, se convierte en un trabajo de informes
4. Trabajo de escritorio