Desde que se acuñó el término en 2008, la demanda de Científicos de datos es alta y la oferta es relativamente baja. Si bien Científico de datos ha sido calificado como el trabajo más atractivo del siglo XXI, los críticos argumentan que el Data Science es un término de moda sin una definición clara y simplemente ha reemplazado a “análisis de negocios”, que en realidad reemplazó a “minería de datos” como el término elegido para describir el análisis de datos.
Nate Silver, destacado estadístico y editor en jefe de FiveThirtyEight.com, dice: “Creo que Científico de datos es un término eufemístico para un estadístico…. La estadística es una rama de la ciencia. ‘Científico de datos’ es un poco redundante y la gente no debería despreciar el término estadístico.”
Cualquiera sea el caso, no hay duda de que las empresas de tecnología de todo el mundo están encontrando pocos Científicos de datos. Según LinkedIn, los trabajos como Científicos de datos tienen un crecimiento de contratación del 37% entre 2016 y 2019. Las habilidades en demanda incluyen aprendizaje automático, data science, Python, R y Apache Spark. Sigue leyendo para obtener más información sobre cómo las carreras relacionadas con Python pueden llevarte al Data Science.
¿Qué es Data Science?
Data Science es un campo interdisciplinario que rodea a los sistemas y procesos para extraer conocimientos o perspectivas de los datos en numerosas formas. Hay varios tipos de Científicos de datos:
Empresarios de datos: líderes, gerentes y emprendedores enfocados en las utilidades, solo con un fuerte lado técnico.
Creativos de datos: multiuso, capaces de utilizar una amplia gama de herramientas y datos para sobresalir en la visualización de datos.
Desarrolladores de datos: programadores acostumbrados a trabajar con Big data para centrarse en la creación de software con el fin de completar tareas analíticas, estadísticas y de aprendizaje automático.
Investigadores de datos: grandes mentes, generalmente con doctorados, capaces de aplicar las herramientas y técnicas aprendidas a los datos organizacionales para proporcionar información valiosa.
¿Cuánto ganan los Científicos de datos?
Data Science puede ser el nuevo término más atractivo de Silicon Valley por una razón. En el mundo de hoy, loco por los macrodatos, los Científicos de datos pueden ser los trabajadores más codiciados de la industria TI. Según Glassdoor.com, el salario promedio de los Científicos de datos en todo Estados Unidos es de alrededor de $113 mil dólares al año, con un sueldo de entrada de aproximadamente $83 mil en promedio.
¿Qué habilidades necesitas para convertirte en Científico de datos?
El conjunto de habilidades de un Científico de datos incluye:
– conocimiento de los fundamentos de la informática en programación;
– estadísticas y habilidades de optimización del aprendizaje automático;
– habilidades de comunicación (storytelling);
– conocimiento de big data y computación en la nube;
– conocimiento del dominio empresarial; y
– capacidad intuitiva de visualización de datos.
Cómo Python puede ayudarte a dar el primer paso
No nos sentaremos aquí y actuaremos como si la mayoría de los Científicos de datos no tuvieran un nivel avanzado de estudios (el 88% tiene una maestría y el 46% tiene un doctorado). Si bien tener una sólida experiencia analítica es sin duda una ventaja, Python puede ayudarte a dar el primer paso en muchas empresas con oportunidades de Data Science. Python es intuitivo y fácil de aprender, y su ecosistema ha crecido drásticamente en los últimos años, lo que lo convierte en uno de los lenguajes de análisis estadístico más capaces disponibles. Python también se ha vuelto cada vez más popular en el Data Science en los últimos años. Las empresas de todo el mundo están utilizando Python para la ciencia de datos a fin de recopilar conocimientos de sus datos y obtener una ventaja competitiva.
Entonces, ¿necesito un postgrado?
Para conseguir los roles principales de Data Science en Facebook y Twitter, necesitarás algo más que Python en tu currículum. Sin embargo, Python también se ha vuelto cada vez más popular para el Data Science en los últimos años y las tendencias muestran que las empresas de todo el mundo contratan personas todo el tiempo para Data Science, la mayoría de los cuales requieren un conocimiento general de Python para recopilar información a partir de los datos.
Dave Holtz, Científico de datos de Airbnb, describe su búsqueda de trabajo de esta manera: “No se necesita un dominio completo de muchos campos para trabajar en Data Science, como son el desarrollo de software, la recopilación de datos, las bases de datos, las estadísticas, el aprendizaje automático y visualización de datos. En su lugar, aprende a leer detenidamente las descripciones de puestos de Data Science. Eso te permitirá postular a trabajos para los que ya tienes las habilidades necesarias o desarrollar nuevas habilidades específicas de datos para que coincidan con los trabajos que deseas.”
Para obtener más información sobre Data Science y el bootcamp de Coding Dojo específico para Científicos de datos, revisa nuestra página.
Autor original: Josh Breiger