Aprender ciencia de datos puede ser intimidante. Especialmente cuando estás comenzando tu viaje. ¿Qué herramienta aprender – R o Python? ¿En qué técnicas enfocarse? ¿Cuántas estadísticas hay que aprender? ¿Necesito aprender codificación? Estas son algunas de las muchas preguntas que debe responder como parte de su viaje.
Por eso pensé que crearía esta guía, que podría ayudar a las personas que comienzan en Analytics o Data Science. La idea era crear una guía simple, no muy larga, que pueda establecer su camino para aprender ciencia de datos. Esta guía establecería un marco que puede ayudarlo a aprender ciencia de datos a través de este período difícil e intimidante.
Si bien la esfera de la ciencia de datos está creciendo a un ritmo exponencial, muchas personas todavía se rascan la cabeza preguntándose qué hace exactamente un científico de datos o cómo pueden convertirse en uno.
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Para empezar, la gran mayoría de los científicos de datos tienen una maestría, y muchos también tienen un doctorado.
La ciencia de datos es un campo multidisciplinario que gira en torno a la lectura y el procesamiento de datos, extrayendo el conocimiento de esos datos y siendo capaz de analizar y explicar la información de manera integral.
Los científicos de datos necesitan cerebros analíticos y matemáticos para analizar datos. También necesitan habilidades técnicas en informática, desarrollo integral y codificación. Un científico de datos también debería sentirse cómodo con bases de datos como MySQL y Oracle.
Según Glassdoor , el salario promedio de un científico de datos con menos de cinco años de experiencia en 2016 fue de $ 92,000.
Más de la mitad de los científicos de datos trabajan como investigadores, pero hay otros roles disponibles como desarrolladores o en la gestión empresarial.
Una vez que tenga las habilidades requeridas, es fácil pensar que los científicos de datos simplemente analizan los datos, pero ¿qué significa eso exactamente? ¿Cómo sería tu trabajo diario?
Algunas de sus responsabilidades pueden incluir realizar investigaciones, extraer grandes volúmenes de datos y limpiar esos datos para excluir información irrelevante o inutilizable.
Las habilidades de programación de computadoras entran en juego cuando está construyendo nuevos sistemas y algoritmos para resolver problemas de datos.
Una de las habilidades más suaves que necesitará, una que a menudo se olvida, son las habilidades de comunicación. Parte de su trabajo diario será presentar y comunicar de manera efectiva los datos que ha analizado.
Con la mayoría de los científicos de datos trabajando en el sector de la tecnología, puede ser fácil para los candidatos potenciales descuidar estas habilidades blandas, pero son esenciales para la ciencia de datos. Los datos que analiza son tan buenos como lo bien que se presentan y se comunican. Sin las habilidades necesarias, le resultará difícil progresar en este campo.
Tendencias de carrera del científico de datos
Las personas interesadas en seguir una carrera en esta línea de trabajo deben estar preparadas para llegar lejos en términos de su educación. Si observamos el grupo actual de especialistas en datos, veremos que casi la mitad de ellos tienen un doctorado del 48%. Otro 44% ha obtenido su maestría, mientras que solo el 8% tiene una licenciatura. Está claro que una sólida formación académica ayudará inmensamente tanto a obtener el conocimiento requerido para esta carrera como a impresionar a los guardianes importantes en varias compañías.
Responsabilidades comunes
Hay muchos problemas que aún no se han resuelto con datos que posiblemente proporcionen una respuesta clara de una vez por todas. En este campo, a menudo se confía en los profesionales para realizar investigaciones sobre preguntas abiertas de la industria y la organización. También pueden extraer grandes volúmenes de datos de varias fuentes, lo cual es una tarea no trivial. Luego deben limpiar y eliminar información irrelevante para que sus colecciones sean utilizables.
Una vez que todo ha sido preparado, los científicos comienzan su análisis para verificar las debilidades, tendencias y oportunidades. Las pistas están todas en sus manos. Simplemente tienen que buscar los marcadores y hacer conexiones inteligentes. Aquellos que están en desarrollo pueden crear algoritmos que resolverán problemas y construirán nuevas herramientas de automatización. Después de haber compilado todos sus hallazgos, deben comunicar efectivamente los resultados a los miembros no técnicos de la gerencia.
Sueldo esperado
Los científicos de datos están bien compensados por sus habilidades técnicas. Sus ganancias promedio dependerán de sus años de experiencia en el campo. Los trabajadores de nivel de entrada con menos de 5 años en su haber pueden ganar alrededor de $ 92,000 al año. Con casi una década en análisis de datos, una persona puede llevarse a casa $ 109,000 por año. Los científicos experimentados con casi dos décadas en esta carrera obtienen alrededor de $ 121,000. Los pioneros más respetados ganan $ 145,000 al año o más. Se encontró que el salario promedio fue de $ 116,840 en 2016.
Posibilidades de carrera
Hay varias industrias con alta demanda de científicos de datos. No debería sorprendernos que el mayor empleador sea el sector tecnológico con aproximadamente el 41%. Le sigue el 13% que trabaja en marketing, el 11% en entornos corporativos, el 9% en consultoría, el 7% en atención médica y el 6% en servicios financieros. El resto está disperso en el gobierno, la academia, el comercio minorista y los juegos.
Roles de trabajo
En el lugar de trabajo elegido, a menudo asumen más de una función laboral. Alrededor del 55,9% actúa como investigador de su empresa, extrayendo los datos para obtener información valiosa. Otra tarea común es la gestión empresarial, con un 40,2% que dice que trabaja en esta capacidad. Su empleador les pide a muchos que usen sus habilidades como desarrolladores y creativos en 36.5% y 36.3%.
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