Focos de atención

Descripción del trabajo

La invención de Internet y la creación de la World Wide Web iniciaron un Big Bang de la información que todavía está explotando. Aunque la ciencia de los datos es anterior a este fenómeno, lo cierto es que se ha visto drásticamente alterada por él. Los científicos de datos modernos dependen de (y ayudan a crear) herramientas analíticas de vanguardia que utilizan, en última instancia, para resolver problemas para sus empleadores.

Descritos por Glassdoor como "una mezcla entre matemático, informático y buscador de tendencias", los científicos de datos utilizan la tecnología principalmente para satisfacer las necesidades de las empresas. Para ello, recopilan, estudian e interpretan grandes cantidades de datos procedentes de diversas fuentes. Los conocimientos y las ideas extraídas del trabajo de los científicos de datos ayudan a las empresas a tomar decisiones bien informadas y basadas en datos que afectan a los servicios que ofrecen, los productos que fabrican, sus estrategias de marketing y mucho más. 

Aspectos gratificantes de la carrera
  • Siempre aprendiendo algo nuevo
  • Consiga ser pionero en un campo que sólo tiene una década de antigüedad
  • Mezcla de tecnología y ciencia
  • Puede utilizar sus habilidades para ayudar a otros, por ejemplo, datos sanitarios
  • Todas las grandes empresas necesitan científicos de datos, y las empresas medianas y pequeñas están trabajando para ajustarlos a su presupuesto
  • Profesión económicamente gratificante destinada a crecer en los próximos años

"Mis tareas varían cada día, lo que hace que esta carrera sea mucho más emocionante que otros trabajos en los que llegas y haces siempre lo mismo. Todo gira en torno a la resolución de problemas que ayudan a los responsables de la toma de decisiones dentro de la empresa a obtener información de los datos."

$122,840
La primicia
Responsabilidades del trabajo

Horario de trabajo
 

  • Los científicos de datos pueden esperar un trabajo a tiempo completo, con horarios rutinarios. Al tratarse de un campo exigente, es imperativo mantener las habilidades actualizadas, lo que puede requerir una formación de actualización "fuera de servicio", una certificación adicional y otras experiencias de aprendizaje no remuneradas. 

Tareas típicas

  • Aplicar los conocimientos y habilidades para diseñar nuevas tecnologías o para maximizar el uso de las existentes
  • Trabajar con la dirección, los ingenieros y los clientes externos para identificar los problemas 
  • Ayudar a las organizaciones en la elaboración de políticas y estrategias de consecución de objetivos
  • Colaborar con los equipos y gestionar las tareas y los suspensos
  • Dependiendo de las funciones específicas, los científicos de datos podrían trabajar con Python, R, SQL, bases de datos, herramientas analíticas, aprendizaje automático y Big Data
  • Desarrollar soluciones viables para problemas complejos de software o de negocio
  • Desarrollar nuevas teorías y modelos 
  • Identificar las necesidades de hardware y software hablando con los usuarios finales, los clientes, el personal y las partes interesadas 
  • Revisar los conceptos del proyecto y ofrecer sugerencias de mejora

Responsabilidades adicionales

  • Participar en proyectos multidisciplinares
  • Realización de pruebas de nuevos sistemas
  • Participar en organizaciones profesionales para compartir investigaciones y hallazgos
Habilidades necesarias en el trabajo

Habilidades blandas

  • Capaz de predecir los problemas 
  • Aprendizaje activo 
  • Analítica
  • Atención al detalle
  • Capacidad de contextualizar las ideas para los demás
  • Creativo y curioso
  • Pensamiento crítico (pero flexible)
  • Decisivo
  • Enfoque
  • Ordenado
  • Persistencia y resistencia
  • Resolución de problemas 
  • Buen juicio
  • Gran capacidad de comunicación

Habilidades técnicas

  • Software de desarrollo de plataformas web: SQL (Structured Query Language), Python, Tableau, R
  • Habilidades de comunicación: deben ser capaces de tomar las estadísticas derivadas de la recolección de datos y explicarlas en términos sencillos a otras ramas de la empresa, como la informática y las finanzas.
  • Trabajo en equipo: serás un intermediario para varios departamentos que necesitan la información obtenida de los datos para tomar decisiones.
  • Análisis de datos/estadística: Necesidad de analizar y aplicar los comentarios de los usuarios y la investigación
  • Buena visión 
  • Capaz de analizar y evaluar sistemas 
  • Conocimientos básicos de ventas y marketing, atención al cliente, telecomunicaciones, diseño, principios de gestión y ciencias de la ingeniería
  • Programas de inteligencia empresarial/análisis de datos, como IBM Cognos Impromptu, Oracle Business Intelligence Enterprise Edition, QlikView y Tableau
  • Software de compilación, como los compiladores de paralelización Polaris, los compiladores Ada de Greenhills y los compiladores LLVM
  • Programas de gestión de bases de datos y de interfaz de usuario/consulta
  • Software de entorno de desarrollo, como LabVIEW, Apache Kafka o Eclipse IDE
  • Imagen gráfica
  • Conocimiento de software analítico y científico, como Minitab, StataCorp Stata y MATLAB
  • Software de desarrollo orientado a objetos o componentes (C++, ActiveX, Java, Python)
  • Conocimientos sólidos de matemáticas, incluyendo álgebra, geometría, cálculo y estadística
Tipos de organización
  • Instituciones académicas
  • Sectores bancario y financiero
  • Servicios en la nube y alojamiento
  • Consultoría
  • Software como servicio (SAAS), web, móvil
  • Editores de programas informáticos
  • Empresas de reparto
  • Agencias del gobierno federal/militar
  • Grandes empresas
  • Empresas minoristas
  • Agencias de seguros
  • Telecomunicaciones
  • Otras organizaciones de investigación y desarrollo
  • Empresas privadas especializadas
  • Búsqueda/redes sociales
Tendencias actuales del sector
  • Conocimiento del aprendizaje automático: un método de análisis de datos que automatiza la creación de modelos analíticos. El aprendizaje automático permite a los ordenadores encontrar ideas ocultas mediante algoritmos que aprenden de los datos sin necesidad de una programación explícita.
  • La fusión entre la ciencia de los datos y el IoT: la creciente red de objetos físicos que cuentan con una dirección IP para conectarse a Internet, y la comunicación que se produce entre estos objetos y otros dispositivos y sistemas con acceso a Internet.
  • Capacidad para trabajar con RIL (capa de interfaz de radio), que va de la mano con IoT
  • Uso de la ciencia de los datos en la asistencia sanitaria: los datos obtenidos por estos científicos pueden utilizarse para predecir las tendencias de las enfermedades, por ejemplo, el resurgimiento del ébola.
Expectativas y sacrificios

La mayoría de las organizaciones que emplean a científicos de datos lo hacen porque dependen en gran medida de las habilidades y la información que estos trabajadores aportan. En algunos casos, los científicos de datos desarrollan literalmente los productos o servicios que se venden, mientras que en otras situaciones ayudan a las empresas a determinar qué vender, a quién venderlo y cómo vender más. En consecuencia, las expectativas son altas, pero la compensación económica también lo es.

Según la Universidad de Wisconsin, los trabajadores principiantes ganan hasta 95.000 dólares, los trabajadores de nivel medio ganan una media de 128.750 dólares, los directivos de nivel medio pueden ganar hasta 185.000 dólares, y los salarios medios de los directivos con experiencia pueden llegar a los 250.000 dólares. Está claro que las organizaciones que pagan estas cantidades exigen una experiencia de alto nivel y un trabajo de valor añadido. Por lo tanto, un gran sacrificio, si es que puede llamarse así, es que los científicos de datos alcancen y mantengan la competencia en todas las áreas, y se mantengan al día (o por delante) de las tecnologías nuevas y en desarrollo. Esto puede requerir un compromiso masivo y a largo plazo, con mucho trabajo realizado "fuera de horario" en el propio tiempo. 

¿Qué tipo de cosas disfrutaba la gente de esta carrera cuando era joven...

Es casi seguro que los científicos de datos se interesaron por los ordenadores a una edad temprana, así como por los rompecabezas y los problemas que tenían que resolver o solucionar de otro modo. Les encantan los retos intelectuales en los que descubrir información y cómo utilizarla son las claves para ganar. A algunos les gusta leer o ver historias de misterio y de detectives. Les interesa la psicología, cómo piensan las personas, qué las motiva y cómo los ordenadores pueden encontrar formas de entender mejor a las personas en diferentes niveles, desde los individuos hasta los grupos e incluso sociedades enteras.

Lo más probable es que un buen científico de datos sea alguien que, al crecer, pueda ver el "panorama general" y cómo pequeños elementos, factores o decisiones pueden tener grandes consecuencias. Pueden parecer muy organizados, pero en sus cabezas la información no es estática, es maleable y flexible. En otras palabras, generalmente pueden "pensar fuera de la caja" para utilizar los datos de forma creativa de maneras que a otros no se les habrían ocurrido. También es probable que sean buenos explicando cosas técnicas en términos sencillos. 

Educación necesaria
  • La mayoría de los investigadores informáticos necesitan un máster en informática o en un campo relacionado, como la ingeniería informática
    • Según Burtch Works, "el 91% [de los científicos de datos] tiene al menos un máster y el 48% tiene un doctorado"
  • LinkedIn menciona las siguientes carreras de licenciatura fundamentales: bioestadística, química, informática, ingeniería, matemáticas/matemáticas aplicadas, meteorología/astrofísica, física o estadística
  • Otras carreras comunes son las matemáticas, la estadística, las ciencias naturales y otros tipos de ingeniería.
  • Muchos científicos de datos se especializan en un área determinada, por lo que es importante tener experiencia académica y laboral relevante. Habla con los directores de programa y los asesores académicos para construir un programa de grado adaptado a tus objetivos laborales específicos.
  • Hay muchas certificaciones opcionales, entre ellas:
    • Adobe - Analytics Business Practitioner; Adobe Campaign Classic Business Practitioner    
    • Broadcom - Administración de Symantec ProxySG 7.2 con Secure Web Gateway    
    • Dell - Especialista - Científico de Datos, Análisis Avanzado Versión 1.0; Asociado - Ciencia de Datos Versión 2.0    
    • IBM - Certificado profesional en ciencia de datos
    • Instituto para la Certificación de Profesionales de la Informática - Informático Asociado; Informático Certificado    
    • Microsoft - Diseño e implementación de una solución de ciencia de datos en Azure   
    • SAP - Asociado certificado de aplicaciones, SAP Predictive Analytics  
    • SAS - Científico de Datos Certificado
Cosas que hay que buscar en una universidad
  • Algunas universidades ofrecen programas de titulación híbridos para que los estudiantes terminen su licenciatura y su máster a un ritmo acelerado, ahorrando tiempo y dinero.
  • La ciencia de los datos es un campo muy amplio, con muchas áreas de especialización. Cuanto antes sepas en qué quieres especializarte, mejor podrás elegir la especialidad y el programa adecuados
  • Los científicos de datos trabajan en la vanguardia de un campo floreciente, por lo que los estudiantes deben tratar de entrar en los programas mejor financiados que puedan
  • Las escuelas con una gran financiación suelen tener mejor profesorado, instalaciones, oportunidades de investigación y vínculos con la industria que pueden ayudar a los graduados a conseguir trabajo más rápidamente
  • Mira las tasas de colocación de cada programa después de la graduación y otros puntos de jactancia
  • Asegúrese de que la institución está plenamente acreditada
    • Los programas de informática acreditados por la ABET también tienen ciertas ventajas 
  • La ciencia de los datos es una especialidad adecuada para la educación en línea, para aquellos que necesitan flexibilidad. Ten en cuenta que las clases en línea pueden ser tan rigurosas como las presenciales
  • Casi la mitad de los científicos de datos tienen un doctorado, por lo que hay que tenerlo en cuenta si se espera permanecer en una institución 
Cosas que hacer en el instituto y la universidad
  • Lee todo lo que puedas sobre este campo. La guía de U.S. News sobre cómo aprender ciencia de datos es un buen punto de partida
  • Realizar cursos de matemáticas y programación de preparación para la universidad
  • Apúntate a cursos online cortos, gratuitos o de pago, como por ejemplo
    • Analizar datos con Python de Codecademy
    • Habilidades matemáticas en ciencia de datos o especialización en aprendizaje profundo de Coursera
    • Certificado profesional de IBM Data Science de edX
    • Álgebra lineal computacional de fast.ai
    • Livestream de Introducción a la Ciencia de los Datos de la Asamblea General
    • Fundamentos de la ciencia de datos de LinkedIn Learning: Fundamentos
    • Comprender el aprendizaje automático con Python, de Pluralsight
    • Programa de nanotecnología para convertirse en científico de datos de Udacity
    • Curso de Ciencia de Datos 2020 de Udemy: Curso completo de ciencia de datos
    • Ética de la Ciencia de los Datos de la Universidad de Michigan
  • También puedes buscar en YouTube, Khan Academy y MIT OpenCourseWare vídeos y cursos relevantes que te ayuden a entender los conceptos clave
  • Devorar libros, practicar habilidades de codificación y unirse a organizaciones escolares relacionadas con el campo
    • Únase a clubes de informática, comparta conocimientos y ponga en práctica sus habilidades
  • Consiga una publicación profesional. Escriba artículos para sitios o revistas revisados por pares, frente a sitios que permiten a cualquiera publicar cualquier cosa.
Hoja de ruta típica
Hoja de ruta del científico de datos Gladeo
Cómo conseguir tu primer trabajo
  • El puesto de científico de datos ocupa el tercer lugar en la lista de los mejores empleos tecnológicos de U.S. News, lo que significa que podría haber mucha competencia en el mercado laboral
    • Muchos de los puestos de trabajo en el ámbito de la ciencia de los datos se encuentran en empresas establecidas y agencias gubernamentales, pero las empresas tecnológicas de nueva creación, las universidades y las instituciones de investigación también realizan muchas contrataciones.
      Pide ayuda a los gestores del programa de Ciencia de los Datos de tu escuela o al centro de carreras para localizar reclutadores y ferias de empleo.
  • Poseer un máster es la mejor apuesta para conseguir el trabajo soñado en Ciencia de Datos. Incluso si encuentras trabajo con una licenciatura, con el tiempo necesitarás ese título de posgrado para ascender
  • Durante la universidad, céntrate en obtener buenas notas y en cursos que puedas utilizar en tu área de especialización
  • Únase a organizaciones y clubes profesionales que le permitan adquirir experiencia práctica mientras establece contactos.
  • Pedir a los profesores y a los compañeros consejos para la búsqueda de empleo y sugerencias sobre las vacantes
  • Ponga a trabajar al centro de carreras de su escuela y obtenga ayuda para pulir su currículum y sus habilidades para las entrevistas
  • Pregunta al departamento de tu programa sobre las ferias de empleo y las conexiones con los reclutadores. Muchas organizaciones se asocian con buenas escuelas para reclutar talento justo después de la graduación
  • Empieza a buscar en los portales de empleo con antelación para hacerte una idea de los requisitos actuales que los empleadores anuncian
    • Glassdoor, Indeed, USAJobs, ZipRecruiter, Kaggle, Amazon, Dice y LinkedIn son todos ellos excelentes lugares para encontrar oportunidades de empleo en la ciencia de los datos. Configura las alertas para estar al tanto de los nuevos anuncios
  • Roba algunas de las ideas de plantillas de currículum de científicos de datos de Monster
  • Obtenga consejos sobre los portafolios de ciencia de datos de Dataquest que le permitirán obtener el trabajo
  • Echa un vistazo a algunas preguntas y respuestas de la entrevista y prepárate para cuando los responsables de la contratación te llamen.
Cómo subir la escalera
  • Seguir perfeccionando las habilidades relacionadas con la estadística, la programación, el aprendizaje automático, la gestión de datos y las comunicaciones
  • Conseguir certificaciones profesionales
  • ¡A lo grande! Obtenga su doctorado cuando se adapte a su agenda profesional
  • Sea creativo y encuentre formas de aumentar los resultados de su empresa
  • Sigue publicando y construye una reputación para ti
  • Seguir siendo un miembro activo y colaborador en las organizaciones profesionales
Lenguajes de programación para aprender
Plan B
  • Ingeniero de software
  • Analista de negocios
  • Analistas informáticos
  • Arquitectos de datos
  • Consultores de TI/Software
  • Ingeniero de Big Data
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Científico de datos de GladeoGraphix

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Fuente: Entrevistas, Oficina de Estadísticas Laborales, ONET, Glassdoor, Quora

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