¡Las 5 mejores carreras en ciencia de datos para explorar en 2021!

En los últimos años, los avances en la tecnología han permitido que la ciencia de datos se expanda más allá de la purificación de datos y los métodos estadísticos para convertirse en un tema que cubre todo, desde el análisis de datos hasta el análisis predictivo y la inteligencia empresarial. Otros creen que la ciencia de datos es una tendencia pasajera. En esta situación, sin embargo, ocurre lo contrario. Un creciente interés en la ciencia de datos es la razón por la que todas las empresas (y organizaciones gubernamentales) dependen de los datos para mejorar lo que hacen y cómo lo hacen.

La ciencia de datos no es solo un eslogan para nuestras capacidades futuras; empresas en general lo están empleando actualmente. Desde estrategias basadas en datos hasta la toma de decisiones, se ha reconocido el valor real de la ciencia de datos, lo que se traduce en una multitud de interesantes oportunidades de empleo.

¿Qué es la ciencia de datos?

Como resultado de los grandes y crecientes volúmenes de datos adquiridos y creados por las organizaciones de hoy, la ciencia de datos es una técnica multidisciplinaria para obtener información significativa. Como parte de la ciencia de datos, debe preparar los datos para su análisis y procesamiento, realizar análisis de datos complejos y presentar los resultados de una manera que revele tendencias y permita a las partes interesadas sacar conclusiones informadas.

La ciencia de datos combina la informática y la estadística, dos campos relacionados pero diferentes, para convertir grandes cantidades de datos en predicciones y conocimientos prácticos. Permea nuestra vida diaria de formas que no se limitan al sector digital. Los científicos de datos están obteniendo beneficios en múltiples industrias al proporcionar a las organizaciones la información que necesitan para lograr sus objetivos e impulsar soluciones.

Oportunidades de ciencia de datos bajo demanda

Las habilidades y la experiencia en ciencia de datos siguen teniendo una gran demanda como una posible opción profesional. Los profesionales de datos exitosos se dan cuenta de que deben ir más allá de las habilidades convencionales para evaluar big data, minería de datos y habilidades de programación para tener éxito hoy. Como resultado, los científicos de datos deben comprender el espectro completo del ciclo de vida de la ciencia de datos para encontrar información relevante para su negocio.

1. Analista de datos

Como analista de datos, generalmente será responsable de:

  • Crear y mantener bases de datos y sistemas de datos, incluidos los errores de programación y otras dificultades relacionadas con los datos.
  • Reúna datos de fuentes primarias y secundarias y organícelos de manera que las personas y los robots puedan comprenderlos.
  • Las estadísticas se utilizan para analizar conjuntos de datos y encontrar patrones y tendencias que se pueden utilizar para análisis de diagnóstico y predictivos.
  • Describir cómo las tendencias locales, nacionales y globales afectan a su empresa e industria.
  • Preparar informes de gestión que incluyan tendencias, patrones y proyecciones basados ​​en datos pertinentes.
  • Identificar posibilidades de mejora de procesos, proponer mejoras de sistemas y desarrollar estrategias de gobernanza de datos con programadores, ingenieros y jefes de gestión.
  • Los informes de análisis finales se preparan para ayudar a las partes interesadas a comprender los procedimientos de análisis de datos y tomar decisiones críticas basadas en diversos hechos y tendencias.

Como analista de datos, debe estar familiarizado con lenguajes de bases de datos como SQL, R o Python, herramientas de hoja de cálculo como Microsoft Excel o Google Sheets y aplicaciones de visualización de datos como Tableau o Qlik. Las habilidades matemáticas y estadísticas también son útiles para recopilar, medir, organizar y analizar datos.

2. Ingeniero de datos

Como ingeniero de datos, generalmente será responsable de:

  • Determine cómo mejorar la precisión, la eficiencia y la calidad de los datos.
  • En los datos recopilados y almacenados, realice un procesamiento por lotes o en tiempo real.
  • Cree y mantenga canalizaciones de datos dentro de una organización para establecer un ecosistema de datos completo y vinculado.
  • Identifique patrones en conjuntos de datos y cree algoritmos para hacer que los datos sin procesar sean más valiosos

Como ingeniero de datos, se requieren habilidades, Python, Java, experiencia en diseño de bases de datos SQL, almacenamiento de datos y arquitectura de datos. Para aquellos con TI o experiencia similar (como matemáticas y análisis), un Bootcamp o una certificación pueden ayudarlo a personalizar su currículum para las oportunidades de ingeniería de datos.

3. Analista de BI

Como analista de BI, generalmente será responsable de:

  • Aprender y comprender el entorno de datos en bases de datos y aplicaciones es esencial.
  • Usar y mejorar los métodos de recopilación de datos
  • Validar y revisar datos
  • Obtenga una idea de lo que quieren los usuarios finales en términos de informes y paneles
  • Crear paneles e informes, así como ayudar a los usuarios con ellos.
  • Compartir información con la alta dirección y el resto de la empresa.

Los analistas de BI a menudo utilizan las bases de datos internas de la empresa o los datos almacenados en un almacén de datos central para el análisis y el diseño de modelos de datos. Las habilidades difíciles como la programación, el modelado de datos y las estadísticas se combinan con habilidades básicas como la comunicación, el pensamiento analítico y la resolución de problemas para establecer esta profesión. El candidato debe tener una amplia experiencia en TI y negocios para equilibrar las líneas entre los dos.

4. Científico de datos

Como científico de datos, generalmente será responsable de:

  • El proceso de descubrimiento comienza con hacer las preguntas correctas.
  • Investigación de datos inicial y análisis de datos exploratorios
  • Elija uno o más modelos y algoritmos potenciales
  • Utilice enfoques de ciencia de datos como el aprendizaje automático, el modelado estadístico y la inteligencia artificial.
  • Los resultados deben medirse y mejorarse.
  • Presentar los resultados finales a las partes interesadas
  • Repita el método para resolver un nuevo problema.

Para este puesto necesitarás conocer algunos lenguajes de programación como SQL y C / Java. También necesitará tener habilidades sólidas de codificación y diseño de bases de datos. Generalmente, se requiere un título en matemáticas, ingeniería, ciencias de la computación o un campo relacionado con las ciencias. Aún así, si tienes aptitudes matemáticas y algo de experiencia en programación, otros cursos como negocios, economía, psicología o salud pueden ser útiles.

5. Arquitecto de datos

Como arquitecto de datos, generalmente será responsable de:

  • Desarrolle soluciones centradas en datos, trabajando en colaboración con equipos para recopilar e interpretar las necesidades de información en los datos.
  • Para cumplir con los objetivos técnicos y comerciales, asegúrese de que los principios y estándares de la arquitectura de datos aceptados por la industria se integren y se sigan para el modelado, los procedimientos almacenados, la replicación, las regulaciones y la seguridad, entre otras ideas.
  • Mejorar continuamente la calidad, consistencia, accesibilidad y seguridad de nuestras actividades de datos en todas las demandas corporativas.

Si es un graduado reciente y desea trabajar como arquitecto de datos, comience con pasantías en administración de redes y diseño de aplicaciones antes de pasar a administradores de bases de datos. Al mejorar sus habilidades de administración de bases de datos, modelado de datos y almacenamiento de datos, puede avanzar en su carrera hacia el perfil de un arquitecto de datos.

Para trabajar como arquitecto de datos, debe tener una licenciatura en ciencias de la computación, ingeniería informática o un campo similar. El plan de estudios debe incluir gestión de datos, programación, diseño de aplicaciones, avances en big data, análisis de sistemas y arquitecturas tecnológicas.

Pensamientos finales

Si desea ingresar a la ciencia de datos, hay algunas cosas que puede hacer para prepararse para estos puestos exigentes pero interesantes. Quizás lo más importante es que deberá impresionar a los posibles empleadores mostrando sus conocimientos y experiencia. Seguir un programa de grado avanzado en su área de interés es una forma de obtener esa especialización. Ahora que conoce las opciones de trabajo de ciencia de datos, el siguiente paso es descubrir el proyectos de ciencia de datos para estudiar y actualizar. ProjectPro puede ayudarlo a comenzar con varios proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático resueltos para ayudarlo a fortalecer su cartera y ser contratado.

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