¿Qué es un científico de datos?

Si tiene interés en resolver problemas complejos e identificar patrones, considere aplicar sus habilidades como científico de datos. Ya sea que desee centrarse en la investigación médica, la salud pública, el desarrollo de software o una serie de otras industrias, trabajar en ciencia de datos podría conducir a una carrera gratificante. En este artículo, discutimos qué hace un científico de datos y cómo obtener este trabajo.

¿Qué hace un científico de datos?

Los científicos de datos analizan grandes conjuntos de datos y escriben aplicaciones que analizan datos e identifican patrones. Determinan lo que necesitan aprender de los datos y crean algoritmos que organizan y administran la información. Colaboran con informáticos y profesionales de la tecnología de la información (TI) para recopilar grandes cantidades de datos, resolver problemas complejos e identificar tendencias comerciales. Por lo general, usan lenguajes de programación de computadoras como Ruby, Python y SQL.

Salario promedio de un científico de datos

La mayoría de los científicos de datos trabajan a tiempo completo. Su potencial de ingresos depende de su nivel de experiencia, industria, empleador y ubicación. El salario común para los científicos de datos en los EE. UU. es . Algunos salarios oscilan entre $ 39,000 y $ 250,000 por año.

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Requisitos del científico de datos

Los empleadores generalmente requieren que los científicos de datos tengan una combinación de educación postsecundaria, certificaciones profesionales, capacitación en el trabajo y habilidades especializadas:

  • Educación

  • Capacitación

  • Certificaciones

  • Habilidades

Educación

Debido a los requisitos avanzados de sus trabajos, los científicos de datos generalmente necesitan un título de posgrado antes de buscar un puesto en su campo. La mayoría comienza con una licenciatura, que generalmente toma cuatro años en completarse. A continuación, obtienen un título de maestría, que suele tardar de dos a tres años en completarse. Las carreras más comunes para los científicos de datos incluyen:

  • Ciencias de la computación: este programa enseña a los estudiantes cómo crear sistemas e infraestructuras informáticas, conceptos básicos de matemáticas y lógica, administración de bases de datos y lenguajes de programación de computadoras. La mayoría de los programas de informática requieren clases de arquitectura informática, lenguajes de programación, estructuras de datos e ingeniería de software.

  • Ingeniería informática: esta especialización ayuda a los estudiantes a dominar la arquitectura de redes, la ciberseguridad y la ingeniería de sistemas. Las clases generalmente incluyen programación de computadoras, sistemas integrados, microprocesadores y desarrollo de aplicaciones.

  • Sistemas de información: este título enseña a los candidatos cómo diseñar y administrar sistemas informáticos y también ayuda a los estudiantes a construir una base en negocios y liderazgo. El trabajo de curso típico incluye modelado de datos, diseño de bases de datos, seguridad de la información y arquitectura empresarial.

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Capacitación

Los científicos de datos suelen dominar las habilidades y los conceptos básicos que necesitan para hacer su trabajo mientras obtienen títulos y certificaciones. Sin embargo, estos profesionales generalmente completan programas breves de capacitación en el trabajo para aprender los flujos de trabajo, las políticas y los procedimientos de sus empleadores. La duración del programa depende del empleador y generalmente se paga. También pueden realizar pasantías mientras están en la universidad o después de graduarse para recibir más capacitación.

Certificaciones

Muchos empleadores requieren que los científicos de datos tengan una certificación profesional que demuestre su competencia en ciertas áreas. Las certificaciones de ciencia de datos más comunes incluyen:

  • Asociado científico de datos de Azure: esta certificación de Microsoft muestra que los candidatos pueden usar las herramientas de aprendizaje automático de Microsoft Azure para desarrollar modelos basados ​​en datos que pueden resolver problemas comerciales complejos. Los candidatos deben aprobar un examen para obtener esta credencial.

  • Arquitecto de datos certificado: esta credencial de IBM muestra que los candidatos pueden traducir las necesidades comerciales en soluciones basadas en datos utilizando aplicaciones de IBM. Los candidatos deben conocer los lenguajes de programación Hadoop y BigSQL y deben aprobar un examen para obtener la credencial.

  • Científico de datos certificado: esta certificación SAS indica que los científicos de datos saben cómo usar la tecnología SAS para manipular grandes datos. Para obtener esta certificación, los candidatos deben tener las credenciales de SAS Certified Big Data Professional y SAS Certified Advanced Analytics Professional, que requieren aprobar un total de cinco exámenes.

  • Científico de datos sénior o principal: emitidas por el Consejo de ciencia de datos de América, estas certificaciones demuestran que los candidatos tienen una amplia experiencia en análisis e ingeniería de datos. La certificación senior requiere seis años de experiencia profesional y un examen de 100 minutos, mientras que la credencial principal requiere 10 años de experiencia y un examen de 100 minutos.

Habilidades

Para sobresalir en este rol, los científicos de datos necesitan las siguientes habilidades:

  • Habilidades analíticas: para identificar problemas, investigar estrategias y recomendar soluciones efectivas, los científicos de datos necesitan fuertes habilidades de pensamiento analítico.

  • Atención al detalle: Debido a que incluso los errores menores pueden descarrilar por completo un gran proyecto, los científicos de datos deben prestar mucha atención a los pequeños detalles.

  • Creatividad: para buscar nuevas formas de pensar y diseñar soluciones innovadoras, los científicos de datos deben ejercitar su creatividad constantemente.

  • Pensamiento lógico: dado que los sistemas informáticos y las aplicaciones de software dependen de la lógica, los científicos de datos deben tener excelentes habilidades de pensamiento lógico.

  • Lenguajes de programación: para desarrollar algoritmos y crear aplicaciones, los científicos de datos utilizan lenguajes de programación como Python, Ruby y SQL.

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¿Dónde puede trabajar un científico de datos?

Los científicos de datos generalmente trabajan en entornos de oficina, donde usan computadoras para hacer su trabajo. Algunos trabajan de forma remota y colaboran con colegas a través de chat en línea y aplicaciones de video. Dependen de programas especializados para procesar datos y crear algoritmos, y necesitan acceso a Internet para colaborar con los equipos.

Cómo convertirse en un científico de datos

Para convertirse en un científico de datos, siga estos cuatro pasos:

  1. Obtener una licenciatura

  2. Obten un grado de maestría

  3. Completar una certificación profesional

  4. Desarrolla habilidades esenciales

1. Obtener una licenciatura

Primero, complete una licenciatura y especialícese en informática o ingeniería informática para desarrollar una base en ciencia de datos, programación y arquitectura de sistemas. La mayoría de los programas de licenciatura tardan cuatro años en completarse.

2. Obtén una maestría

Luego, obtenga una maestría en informática o sistemas de información para adquirir habilidades avanzadas en modelado de datos, diseño de bases de datos, negocios y liderazgo. La mayoría de los programas de maestría tardan de dos a tres años en completarse.

3. Completar una certificación profesional

Para demostrar su competencia en áreas especializadas, obtenga una certificación profesional. Use los requisitos de los posibles empleadores como guía o busque una de las certificaciones más comunes de SAS, IBM, Microsoft o Data Science Council of America.

4. Desarrolla habilidades esenciales

Antes de solicitar un puesto de nivel de entrada, asegúrese de tener habilidades básicas como la lógica y el pensamiento analítico. Considere tomar un curso en línea para mejorar las habilidades blandas o técnicas.

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