Los científicos de datos son expertos analíticos que extraen significado e interpretan datos para resolver problemas complejos. Utilizan el conocimiento de la industria, la comprensión contextual y el escepticismo de las suposiciones existentes para descubrir soluciones a los desafíos comerciales.
El rol de un científico de datos combina ciencias de la computación, estadísticas y matemáticas para recopilar y organizar datos de muchas fuentes de datos diferentes, traducir los resultados en planes procesables y comunicar sus hallazgos a sus organizaciones. Los científicos de datos exitosos deben ser comunicadores efectivos, líderes, miembros del equipo y pensadores analíticos de alto nivel.
Los científicos de datos trabajan en diversas industrias, incluidas nuevas empresas tecnológicas, agencias gubernamentales, atención médica, fabricación e instituciones de investigación. Los científicos de datos son muy buscados en la economía actual de datos y tecnología, y sus salarios y crecimiento laboral lo reflejan.
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Pasos para convertirse en científico de datos en 2023
Aquí hay seis pasos comunes a considerar si está interesado en seguir una carrera en ciencia de datos:
Paso 1. Obtener una licenciatura en ciencia de datos o un campo estrechamente relacionado
Paso 2. Considere una especialización
Paso 3. Obtenga su primer trabajo de nivel inicial como científico de datos
Paso 4. Mejora tus habilidades con un bootcamp de ciencia de datos
Paso 5. Revisar certificaciones adicionales de científicos de datos y aprendizaje de posgrado
Paso 6. Obtenga una maestría en ciencia de datos
Paso 1. Obtener una licenciatura en ciencia de datos o un campo estrechamente relacionado
Por lo general, necesitará al menos un Grado en Ciencia de Datos o un campo relacionado con la informática para poner el pie en la puerta como científico de datos de nivel de entrada. Sin embargo, algunas carreras de ciencia de datos requieren una maestría o doctorado. Los títulos agregan estructura, pasantías, redes y calificaciones académicas reconocidas a su currículum. Sin embargo, si ha recibido una licenciatura en un campo diferente, es posible que deba centrarse en desarrollar las habilidades necesarias para el trabajo a través de la educación continua, como cursos cortos en línea o bootcamps.
Paso 2. Considere una especialización
Los científicos de datos pueden especializarse en una industria en particular o desarrollar habilidades sólidas en áreas como inteligencia artificial, aprendizaje automático, investigación o administración de bases de datos. La especialización es una buena manera de aumentar su potencial de ingresos y hacer un trabajo que sea significativo para usted.
Paso 3. Obtenga su primer trabajo de nivel inicial como científico de datos
Una vez que haya adquirido las habilidades y la especialización adecuadas, ¡debería estar listo para su primer rol de ciencia de datos! Crear un portafolio en línea es una herramienta valiosa para mostrar algunos proyectos y mostrar sus logros a posibles empleadores. También es posible que desee considerar una empresa con espacio para el crecimiento, ya que su primer trabajo de ciencia de datos puede no tener el título de científico de datos, pero podría ser más un papel analítico. Aprenderá rápidamente cómo trabajar en equipo y las mejores prácticas que lo prepararán para puestos más altos.
Paso 4. Mejora tus habilidades con un bootcamp de ciencia de datos (opcional)
Los bootcamps de ciencia de datos son programas educativos inmersivos a corto plazo que enseñan habilidades críticas de ciencia de datos y lenguajes de programación como Pitón, Ry .SQL. Muchos bootcamps están en línea; Algunos pueden tardar un par de semanas en completarse, mientras que otros pueden tardar hasta un par de meses. Los bootcamps pueden ayudarlo a expandir su red y pueden ofrecer servicios profesionales dedicados para ayudarlo con las colocaciones laborales después de la graduación. Los bootcamps de ciencia de datos generalmente cubren varios temas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de datos, la visualización de datos y más.
Paso 5. Revisar certificaciones adicionales de científicos de datos y aprendizaje de posgrado (opcional)
Aquí hay algunas certificaciones que se centran en habilidades valiosas:
Profesional Certificado en Análisis (CAP)
- CAP fue creado por el Instituto de Investigación Operativa y Ciencias de la Gestión (INFORMS) y está dirigido a científicos de datos. Durante el examen de certificación, los candidatos deben demostrar su experiencia en el proceso de análisis de extremo a extremo. Esto incluye el encuadre de problemas empresariales y analíticos, datos y metodología, creación de modelos, implementación y gestión del ciclo de vida.
SAS Certified Predictive Modeler con SAS Enterprise Miner 14
- Esta certificación está diseñada para usuarios de SAS Enterprise Miner que realizan análisis predictivos. Los candidatos deben tener una comprensión profunda y práctica de las funcionalidades para el modelado predictivo disponibles en SAS Enterprise Miner 14.
Paso 6. Obtenga una maestría en ciencia de datos
Las calificaciones académicas pueden ser más importantes de lo que imaginas. Cuando se trata de la mayoría de los trabajos de ciencia de datos, ¿se requiere una maestría? Depende del trabajo; Algunos científicos de datos que trabajan tienen una licenciatura o se graduaron de un campo de entrenamiento de ciencia de datos. Según un 2022 Estudio de Burtch Works, más del 90% de los científicos de datos encuestados tienen un título de posgrado.
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¿Qué hace un científico de datos?
Las responsabilidades diarias de un científico de datos pueden variar. Algunas de las diferentes tareas de las que son responsables los científicos de datos pueden incluir las siguientes:
- Resolver problemas comerciales a través de la investigación no dirigida y enmarcar preguntas abiertas de la industria
- Extraiga grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Consultan datos estructurados de bases de datos relacionales utilizando lenguajes de programación como SQL. Recopilan datos no estructurados a través de web scraping, API y encuestas.
- Emplear métodos analíticos sofisticados, aprendizaje automático y métodos estadísticos para preparar datos para su uso en modelos predictivos y prescriptivos
- Limpie a fondo los datos para descartar información irrelevante y preparar los datos para el preprocesamiento y el modelado
- Realizar análisis exploratorio de datos (EDA) para determinar cómo manejar los datos faltantes y buscar tendencias y / u oportunidades
- Descubrir nuevos algoritmos para resolver problemas y crear programas para automatizar el trabajo repetitivo
- Comunique predicciones y hallazgos a los departamentos de administración y TI a través de visualizaciones e informes de datos efectivos
- Recomendar cambios rentables a los procedimientos y estrategias existentes
Cada empresa tendrá una visión diferente de una descripción de trabajo de científico de datos. Algunos tratan a sus científicos de datos como Analistas de datos o combinar sus funciones con Ingenieros de datos; Otros necesitan expertos en análisis de alto nivel capacitados en aprendizaje automático intenso y visualizaciones de datos.
A medida que los científicos de datos alcanzan nuevos niveles de experiencia o cambian de trabajo, sus responsabilidades cambian invariablemente. Por ejemplo, una persona que trabaja sola en una empresa mediana puede pasar una buena parte del día en la limpieza de datos y masticación. A un empleado de alto nivel en una empresa que ofrece servicios basados en datos se le puede pedir que estructure proyectos de big data o cree nuevos productos.
Características de un profesional científico de datos exitoso
Los científicos de datos no necesitan solo entender lenguajes de programación, Gestión de bases de datos y cómo transponer datos en visualizaciones: deben sentir curiosidad por naturaleza sobre su mundo circundante a través de una lente analítica. Al poseer rasgos de personalidad que se asemejan a los departamentos de control de calidad, los científicos de datos pueden ser meticulosos al revisar grandes cantidades de datos y buscar patrones y respuestas. También son creativos en la creación de nuevos algoritmos para rastrear datos o diseñar almacenes de bases de datos organizados.
En general, los profesionales en el campo de la ciencia de datos deben saber cómo comunicarse de varias maneras diferentes, es decir, con su equipo, partes interesadas y clientes. Puede haber muchos callejones sin salida, giros equivocados o caminos llenos de baches, pero los científicos de datos deben poseer impulso y determinación para mantenerse a flote con paciencia en su investigación.
«Los científicos de datos exitosos tienen una sólida formación técnica, pero los mejores científicos de datos también tienen una gran intuición sobre los datos. ¿Son significativas las características y reflejan lo que crees que deberían significar? Dada la forma en que se distribuyen sus datos, ¿qué modelo debería utilizar? ¿Qué significa si falta un valor y qué debe hacer con él? Los mejores científicos de datos también son excelentes para comunicarse, tanto con otros científicos de datos como con personas no técnicas. Para ser efectivos en Airbnb, nuestros análisis deben ser técnicamente rigurosos y presentarse de manera clara y procesable a otros miembros de la empresa».
Ejemplo de habilidades requeridas para un científico de datos
Programación: Python, SQL, Scala, Java, R, MATLAB
Aprendizaje automático: Procesamiento del lenguaje natural, clasificación, agrupación, métodos de conjunto,
aprendizaje profundo
Visualización de datos: Bibliotecas de Tableau, SAS, D3.js, Python, Java y R
Plataformas de big data: MongoDB, Oracle, Microsoft Azure, Cloudera
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Perspectivas laborales y salario de Data Science
Según la Oficina de Trabajo y Estadísticas (BLS), el crecimiento del empleo de los científicos de la información informática y de la investigación, que incluyen a los científicos de datos, de 2021 a 2031 es del 21%. La demanda de científicos de datos experimentados es alta, pero debe comenzar en alguna parte. Algunos científicos de datos ponen su pie en la puerta trabajando como analistas de datos de nivel básico, extrayendo datos estructurados de bases de datos MySQL o sistemas CRM, desarrollando visualizaciones básicas en Tableau o analizando los resultados de las pruebas A / B. Si desea ir más allá de su función analítica, piense en lo que podría hacer con una carrera en ciencia de datos:
Empresas de todos los tamaños e industrias, desde Google (en inglés), LinkedIn (en inglés)y Amazona A la humilde tienda minorista: busque expertos que los ayuden a luchar contra Big Data para que se sometan. En ciertas empresas, los científicos de datos de «nueva imagen» pueden encontrarse responsables de la planificación financiera, la evaluación del ROI, los presupuestos y una serie de otras tareas relacionadas con la gestión de una organización.
Un Salario de científico de datos Depende de años de experiencia, conjunto de habilidades, educación y ubicación. Según El estudio de Burtch Works, Los empleadores valoran más a los científicos de datos con habilidades especializadas, como el procesamiento del lenguaje natural o la inteligencia artificial. El BLS afirma que los científicos calificados en investigación informática e información, que incluyen científicos de datos, disfrutan de excelentes perspectivas de trabajo debido a la alta demanda. Los datos salariales a continuación provienen de Datos de 2021 de la Oficina de Estadísticas Laborales.
Científico de datos
Salario promedio del científico de datos: $ 131,490 por año
10% más bajo: $74,210
10% más alto: $ 208,000
Cómo los bootcamps de ciencia de datos pueden ayudarte a convertirte en un científico de datos
Bootcamps tecnológicos son una forma rápida de adquirir experiencia con la ciencia de datos y adquirir conocimientos en lenguajes de programación como Pitón, Ry .SQL. Los bootcamps de ciencia de datos son programas cortos que se ofrecen en varios formatos, incluidos a tiempo parcial, tiempo completo, en línea o en el campus. Algunos bootcamps pueden tardar un par de semanas en completarse, mientras que otros pueden tardar hasta un par de meses. Los bootcamps pueden ayudarlo a expandir su red y pueden ofrecer servicios profesionales dedicados para ayudarlo con las colocaciones laborales después de la graduación.
Durante el bootcamp, trabajarás en proyectos y crearás un portafolio para demostrar tus habilidades a posibles empleadores. Los bootcamps de ciencia de datos generalmente cubren diversos temas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, Diferentes tipos de análisis de datos, visualización de datos y más. Algunos programas de bootcamp relacionados son:
Al investigar bootcamps, es importante considerar sus objetivos profesionales y lo que le gustaría obtener del programa. Algunos bootcamps están dirigidos a principiantes, mientras que otros son más adecuados para aquellos con alguna experiencia en programación o informática. También es posible que desee considerar los antecedentes de los instructores que enseñan el bootcamp y el costo. ¿Puedes tomarte un tiempo libre y comprometerte con una experiencia inmersiva a tiempo completo? ¿El bootcamp ofrece becas o descuentos? Asegúrese de preguntar sobre todas sus opciones de financiamiento.
Preguntas frecuentes sobre la carrera de científico de datos
El primer paso para convertirse en un científico de datos suele ser obtener una licenciatura en ciencia de datos o un campo relacionado, pero hay otras formas de aprender habilidades de ciencia de datos, como un bootcamp. También puede considerar obtener una especialización o certificación u obtener una maestría en ciencia de datos antes de obtener su primer trabajo de científico de datos de nivel de entrada.
Los científicos de datos utilizan una variedad de habilidades dependiendo de la industria en la que trabajan y sus responsabilidades laborales. La mayoría de los científicos de datos están familiarizados con lenguajes de programación como R y Python, análisis estadístico, visualización de datos, técnicas de aprendizaje automático, limpieza de datos, investigación y almacenes y estructuras de datos.
El tiempo que lleva convertirse en un científico de datos depende de sus objetivos profesionales y de la cantidad de dinero y tiempo que prefiera dedicar a su educación. Hay títulos de licenciatura de cuatro años en ciencia de datos disponibles, así como bootcamps de tres meses. Si ya obtuvo una licenciatura o completó un bootcamp, es posible que desee considerar obtener una maestría, que puede tardar tan poco como un año en completarse. Como se muestra en el estudio de Burtch Works antes mencionado, la mayoría de los científicos de datos tienen un título avanzado.
Es posible convertirse en un científico de datos sin experiencia; Sin embargo, el camino que tome puede variar dependiendo de si su experiencia está en un campo relacionado. Puede poner el pie en la puerta a través de un puesto de científico de datos de nivel de entrada si tiene habilidades traducibles, como programación, aprendizaje automático o visualización de datos. Otro camino es aprender conocimiento sistemático a través de un programa de grado o bootcamp, que ofrece experiencia con ciencia de datos y lenguajes de programación como Python, R y SQL.