Científico de datos: definición y calificaciones

Por el equipo editorial de Indeed

1 de abril de 2022

Como científico de datos, tiene la capacidad de mejorar el funcionamiento de una empresa. Ya sea que ayude a analizar flujos de trabajo o ayude al personal senior a tomar decisiones bien formadas, este campo permite a las personas hacer contribuciones positivas en varias industrias. En este artículo, definimos la profesión de científico de datos y enumeramos sus deberes principales y las principales calificaciones de científico de datos que necesita para obtener un puesto en este campo.

¿Quiénes son los científicos de datos?

Los científicos de datos se refieren a los expertos analíticos que recopilan e interpretan grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. Usando su conocimiento de la informática, las matemáticas y la ciencia, ayudan a crear planes y soluciones viables para las empresas en función de sus hallazgos.

Si bien la ciencia de datos y el análisis de datos usan datos, la ciencia de datos se enfoca en conocimientos más amplios que determinan qué preguntas se deben hacer, mientras que el análisis de datos destaca la importancia de encontrar respuestas a las preguntas que se hacen. Dado que la ciencia de datos tiene muchas aplicaciones, es una carrera versátil que se encuentra en muchas industrias.

Por ejemplo, puede encontrar científicos de datos que trabajen en atención médica, banca, comercio electrónico o para el gobierno federal. Independientemente de dónde trabajen, a menudo colaboran con otros equipos dentro de una organización, como el departamento de operaciones o marketing de una empresa, para resolver problemas complejos a los que se enfrenta una empresa.

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¿Qué hacen los científicos de datos?

Los científicos de datos tienen varios deberes que les permiten usar habilidades matemáticas, científicas e informáticas a diario. Sus deberes específicos dependen de su nivel de experiencia y su posición particular. Por ejemplo, un científico de datos de nivel de entrada puede pasar gran parte de su día limpiando datos, mientras que un empleado de alto nivel puede crear nuevos productos o estructurar proyectos de big data.

Aquí hay un vistazo a algunos de los deberes generales de un científico de datos:

  • Determinar los principales problemas de análisis de datos que enfrentan las empresas y ayudar a resolverlos

  • Identificar conjuntos de datos precisos e inexactos

  • Extraiga grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados de diferentes fuentes

  • Desarrollar y aplicar algoritmos para minar big data

  • Use herramientas de análisis e informes para identificar tendencias, relaciones y patrones

  • Limpie los datos para garantizar que sean precisos y completos

  • Reúnase con las partes interesadas de la empresa, la administración y los departamentos de TI para comunicar los hallazgos a través de visualizaciones e informes.

  • Recomendar cambios en las prácticas y estrategias existentes de la empresa.

¿Cómo se utiliza la ciencia de datos?

La ciencia de datos tiene varios propósitos en la fuerza laboral. Comprender la importancia de la ciencia de datos puede ayudarlo a determinar si se ve trabajando en este campo. Estos son algunos de los usos de la ciencia de datos:

Publicidad y Marketing

La ciencia de datos utiliza los datos existentes y los combina con otros puntos de datos para recopilar información y comprender mejor al cliente, la audiencia y las campañas de una empresa. Con esta información, las empresas pueden crear planes de marketing más estratégicos para atraer a su audiencia, vender productos y, por lo tanto, aumentar su margen de beneficio.

En lugar de confiar en su intuición, las empresas pueden lograr mejor sus objetivos publicitarios mediante la investigación. Además, si bien la ciencia de datos puede dirigirse a la audiencia de una marca, puede ayudar a estas empresas a controlar la historia de su marca.

Productos y servicios personalizados

Gracias a la información que brinda la ciencia de datos, las empresas pueden adaptar sus productos, servicios y experiencias a sus clientes con la esperanza de lograr mayores ganancias. Por ejemplo, cuando un consumidor visita un sitio web minorista, se pueden rastrear sus movimientos en el sitio web.

Las empresas pueden utilizar la actividad del sitio web de un consumidor para presentarles sugerencias de productos la próxima vez que visiten su sitio web. Esta experiencia personalizada ayuda a los clientes a sentirse vistos y comprendidos por la empresa con la que están comprando.

Seguridad y detección de fraude

Uno de los principales beneficios del análisis de datos y la ciencia de datos es la capacidad de manejar cantidades masivas de datos. No solo ayuda a determinar qué es normal dentro de un conjunto de información, sino que también detecta irregularidades. Cuando los científicos de datos detectan estas anomalías, pueden exponer las debilidades en un sistema de seguridad.

Si bien podría encontrar estas anomalías sin el uso de tecnología, la ciencia de datos le permite rastrear tendencias y problemas potenciales infinitamente más rápido. En términos de fraude, la ciencia y el análisis de datos ayudan al Servicio de Impuestos Internos a detectar discrepancias en los formularios de impuestos.

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Salario y perspectiva laboral del científico de datos

La ciencia de datos no solo tiene muchos usos, sino que también es una carrera lucrativa. El salario que ganas en esta profesión depende de tu nivel de experiencia y conocimientos. Para obtener la información salarial más actualizada de Indeed, haga clic en cada enlace salarial a continuación:

Científico de datos júnior

Salario promedio nacional: $86,053 por año

Científico líder de datos

Salario promedio nacional: $ 133,346 por año

Científico de datos sénior

Salario promedio nacional: $ 150,981 por año

A diferencia de otros sectores de TI que están muy saturados, la ciencia de datos ofrece excelentes perspectivas laborales para personas calificadas. Según la Oficina de Estadísticas y Trabajo (BLS, por sus siglas en inglés), se prevé que las perspectivas laborales para los científicos de investigación informática y de información experimenten un crecimiento del 15 por ciento para 2029. En general, hay una gran demanda para esta profesión y una gran cantidad de puestos disponibles.

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Calificaciones de científico de datos

Si está interesado en convertirse en un científico de datos, debe tener el conocimiento y la pasión para sobresalir en este campo. Esto implica tener la educación adecuada, habilidades y otras calificaciones. Estos son algunos de los requisitos para convertirse en un científico de datos:

Educación

Para convertirse en científico de datos, necesita al menos una licenciatura en ciencia de datos o un campo relacionado, como estadísticas, informática, ingeniería informática o sistemas de información. Mientras que un título en informática te enseña sobre sistemas informáticos, matemáticas, lenguajes de programación y gestión de bases de datos, la ingeniería informática se centra en la ingeniería de sistemas, la ciberseguridad y la arquitectura de red en general.

Si planea hacer un cambio de carrera hacia la ciencia de datos, es posible que pueda omitir un título relacionado si desarrolla las habilidades técnicas requeridas para el puesto a través de clases en línea. Además, si bien no se requiere necesariamente una maestría para esta profesión, algunos trabajos pueden requerir algún tipo de título avanzado en una disciplina cualitativa. Vale la pena señalar que la mayoría de los científicos de datos tienen una maestría y un doctorado, por lo que tener un título avanzado en este campo puede ayudarlo a competir con otros solicitantes de empleo.

Mientras trabaja en su educación como científico de datos, también puede considerar una especialización como inteligencia artificial, investigación, administración de bases de datos o aprendizaje automático. Esto no solo aumenta su conocimiento dentro de un área de la ciencia de datos, sino que también puede aumentar su potencial de ingresos si los gerentes de contratación desean contratar científicos de datos con habilidades especializadas.

Habilidades técnicas

Los científicos de datos deben tener varias habilidades técnicas para ayudarlos a desempeñar sus funciones de manera eficiente. Su conjunto de habilidades técnicas les permite recopilar conocimientos que pueden ayudarlos a resolver problemas complejos. Estas son algunas de las habilidades técnicas que necesita como científico de datos:

  • Habilidades de programación: los científicos de datos necesitan un sólido conocimiento de los lenguajes de programación como Python, SQL y C++ para convertir los datos sin procesar en información procesable.

  • Visualización de datos: los científicos de datos utilizan la visualización de datos para traducir los datos a un formato que sea fácilmente comprensible para otras audiencias. Los científicos de datos visualizan datos mediante el uso de herramientas como Tableau, SAS y las bibliotecas R. Estas herramientas les permiten crear varias visualizaciones, como histogramas, diagramas de dispersión, mapas de relaciones y gráficos circulares.

  • Estadísticas: los científicos de datos utilizan varios tipos de matemáticas para obtener una mayor comprensión de los datos que analizan. Por ejemplo, usan estadísticas para realizar cálculos matemáticos para identificar las relaciones subyacentes entre dos variables, para encontrar anomalías en los datos o para predecir tendencias futuras basadas en tendencias de datos anteriores.

  • Plataformas de big data: los científicos de datos usan plataformas de big data para procesar grandes volúmenes de datos que no puede procesar a través de aplicaciones tradicionales. Algunas plataformas de big data que los científicos de datos pueden usar incluyen Oracle, MongoDB y Cloudera.

  • Disputa de datos: los científicos de datos usan la disputa de datos para manejar las imperfecciones de los datos. Esencialmente, les permite preparar datos para un análisis posterior mediante la transformación de datos sin procesar de un formato a otro.

  • Computación en la nube: por lo general, los científicos de datos analizan los datos que se encuentran en la nube. Utilizan herramientas de computación en la nube para acceder a los recursos utilizados para administrar y procesar una variedad de datos. La computación en la nube también les ayuda con la adquisición, extracción y análisis de datos.

  • Análisis de riesgos: los científicos de datos utilizan el análisis de riesgos para identificar peligros potenciales y determinar cómo mitigarlos a su llegada. El análisis de riesgos también ayuda a los científicos de datos a actuar más rápido cuando se presentan estos peligros.

  • Aprendizaje automático: aunque no todos los científicos de datos conocen el aprendizaje automático, tener esta habilidad puede ayudarlo a diferenciarse. Por lo general, las empresas que administran y operan grandes cantidades de datos requieren esta habilidad. Algunas técnicas de aprendizaje automático que utilizan los científicos de datos incluyen la regresión logística, la detección de valores atípicos, los árboles de decisión, el procesamiento del lenguaje natural, la agrupación, el aprendizaje profundo y la clasificación.

Habilidades blandas

Además de las habilidades técnicas, los científicos de datos necesitan un sólido conjunto de habilidades interpersonales que los ayuden a interactuar con sus colegas, resolver problemas y administrar su trabajo. Las habilidades interpersonales que necesitan los científicos de datos incluyen las siguientes:

  • Comunicación: los científicos de datos usan sus habilidades de comunicación para explicar de forma clara y fluida sus hallazgos a equipos no técnicos. La presentación clara de sus conocimientos permite a las empresas tomar decisiones estratégicas para el futuro de la empresa.

  • Adaptabilidad: gracias a la abundancia de innovaciones tecnológicas, es importante que los científicos de datos se adapten rápidamente a cualquier cambio en su campo. Tener la capacidad de responder rápidamente a las nuevas tendencias y tecnologías comerciales le garantiza mantenerse a la vanguardia en su campo.

  • Pensamiento crítico: los científicos de datos analizan datos y evalúan los diversos problemas que enfrenta una empresa. Cuando hacen esto, utilizan sus habilidades de pensamiento crítico para encontrar soluciones viables para presentar a los puestos de liderazgo de una empresa.

  • Trabajo en equipo: los científicos de datos usan sus habilidades de trabajo en equipo cuando trabajan con varios departamentos de la empresa. Por ejemplo, cuando colaboran con los ejecutivos de la empresa, ayudan a crear estrategias eficaces y productos mejorados. También trabajan con el equipo de marketing de una empresa para crear campañas estratégicas.

  • Habilidades analíticas: los científicos de datos deben analizar los datos para encontrar patrones, tendencias y relaciones dentro de los conjuntos de datos. Comprender cómo analizar grandes conjuntos de datos les permite crear soluciones efectivas para muchos problemas complejos. Por ejemplo, cuando se trata de informes financieros, los científicos de datos usan sus habilidades analíticas para aplicar la lógica y el razonamiento para analizar el conjunto correcto de datos.

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