Análisis

7 trayectorias profesionales en ciencia de datos

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Big data en estos días significa grandes oportunidades de trabajo si tiene o está en el proceso de adquirir habilidades en ciencia de datos. Dado que los datos son la moneda de influencia colectiva de los ejecutivos, tecnólogos y consumidores de hoy, vale la pena saber cómo recopilar, limpiar, clasificar y analizar datos. Ya sea que esté siguiendo una carrera como científico de datos o en uno de los campos relacionados, considere qué expectativas traerá el puesto.

Aquí proporcionamos los requisitos laborales típicos, el salario promedio, la educación formal requerida y la experiencia requerida para siete trabajos diferentes en ciencia de datos: científico de datos, científico de datos senior, analista de datos, ingeniero de datos, analista de inteligencia empresarial, ingeniero de aprendizaje automático y analista empresarial. .

Científico de datos

Requisitos de trabajo típicos: Un científico de datos recopila, analiza, limpia e interpreta cantidades extremadamente grandes de datos. Los equipos de ciencia de datos utilizan tecnologías analíticas avanzadas, incluido el aprendizaje automático y el modelado predictivo. Las tareas básicas incluyen la recopilación y análisis de datos y el uso de varios tipos de herramientas de análisis e informes para descubrir patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos.

Salario promedio: $ 113,309 Salario base, Glassdoor (diciembre de 2020)

Se requiere entrenamiento formal: Si bien algunas vacantes establecen requisitos mínimos de educación a nivel de licenciatura, la mayoría de los trabajos de científico de datos requieren al menos una maestría en ingeniería, informática, matemáticas, estadística informática, investigación industrial, aprendizaje automático o campos técnicos relacionados. Algunos trabajos requieren un doctorado. en áreas cuantitativas como bioestadística, matemáticas o informática.

Experiencia requerida: La experiencia como analista de datos es una excelente preparación para el éxito como científico de datos. Se requieren conocimientos de R, Python, estadísticas, análisis de datos, visualización de datos y aprendizaje automático. La ciencia de datos requiere el conocimiento de varias plataformas y herramientas de big data, incluidas Hadoop, Pig, Hive, Spark y MapReduce. También se requiere conocimiento de lenguajes de programación como SQL, Python, Scala y Perl.

Las habilidades necesarias para el trabajo incluyen minería de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y la capacidad de integrar datos estructurados y no estructurados. La experiencia con técnicas de investigación estadística como el modelado, la agrupación en clústeres, la visualización y segmentación de datos y el análisis predictivo también juegan un papel importante. Muchos trabajos requieren al menos dos o más años de experiencia en un entorno empresarial como científico de datos, analista empresarial o analista cuantitativo. Del mismo modo, muchos puestos requieren de tres a cinco años de experiencia trabajando con técnicas avanzadas de aprendizaje automático, teoría de la probabilidad, análisis bayesiano o métodos de inferencia causal.

Científico de datos sénior

Requisitos de trabajo típicos: Lo que distingue a los científicos de datos de alto nivel de sus contrapartes más jóvenes es una capacidad comprobada para convertir los datos en soluciones viables para impulsar el negocio. El científico de datos senior toma la iniciativa de desarrollar modelos analíticos avanzados para resolver problemas y buscar nuevas oportunidades comerciales, trabajando en estrecha colaboración con los prospectos comerciales en el proceso.

Se requiere entrenamiento formal: Al menos una maestría en ciencias de la computación o un título relacionado. Algunos trabajos requieren un doctorado. en áreas cuantitativas como bioestadística, matemáticas o informática.

Salario promedio: $ 134,222 base Glassdoor (diciembre de 2020)

Experiencia requerida: La experiencia requerida variará en cierta medida dependiendo de la industria del empleador. Sin embargo, las descripciones de trabajo típicas en este nivel requieren experiencia con varios de los siguientes:

  • Hadoop
  • Algoritmos avanzados de aprendizaje automático
  • Estadísticas
  • Análisis de regresión, aprendizaje automático, algoritmos y estructuras de datos
  • Python con NumPy, Pandas, SciPy y paquetes similares
  • Modelos predictivos estructurados

Analista de datos

Requisitos de trabajo típicos: Los analistas de datos suelen estar más cerca de las operaciones diarias que los científicos de datos. Ambos son expertos independientes en ciencia de datos. Trabaja con algoritmos y modelos que se enfocan en temas comerciales específicos o tienen un enfoque en el cliente. Por el contrario, los científicos de datos impulsan el negocio con conocimientos a largo plazo, como se describe anteriormente.

Se requiere entrenamiento formal: Se requiere una licenciatura o maestría con experiencia en estadística, ciencias de la computación, investigación de operaciones o campos similares.

Salario promedio: $ 62,453 base Glassdoor (diciembre de 2020)

Experiencia requerida: Muchos empleadores esperan que haya trabajado con inteligencia empresarial de alguna manera. Además, se espera que tenga una sólida experiencia en:

  • Bases de datos relacionales y SQL
  • Conceptos de análisis de marketing como el modelado de LTV y el análisis de ROI
  • Extraer, cargar, transformar (ELT) procesos de integración de datos como Pentaho o Talend

Le irá bien si también tiene experiencia práctica con conceptos estadísticos avanzados como análisis de conglomerados, descomposición de valores singulares, descenso de gradiente estocástico y métodos bayesianos.

Ingeniero de datos

Requisitos de trabajo típicos: Los ingenieros de datos preparan datos para uso analítico, crean canalizaciones de datos y consolidan y limpian datos. El rol incluye el desarrollo de aplicaciones que adquieren y derivan significado de grandes cantidades de datos. Esto requiere trabajar con una amplia gama de partes interesadas, incluidos colegas comerciales y de productos no técnicos. Debido a que los ingenieros de datos trabajan con conjuntos de datos estructurados y no estructurados, deben estar familiarizados con diferentes enfoques de la arquitectura y las aplicaciones de datos, y estar familiarizados con los marcos de código abierto para la adquisición y el procesamiento de datos. Como ingeniero de datos, debe estar familiarizado con C #, Java, Python, Ruby, Scala y SQL. También debe saber cómo usar las herramientas ETL y las API RESTful para crear y administrar la integración de datos, además de facilitar que los analistas de datos y los usuarios comerciales accedan a conjuntos de datos preparados.

Se requiere entrenamiento formal: Maestría en informática, estadística o cualquier otra área cuantitativa.

Salario promedio: $ 102,864 base Glassdoor (diciembre de 2020)

Experiencia requerida: Muchos empleadores esperan que tenga cinco o más años de experiencia en un puesto de ingeniería de datos, ya sea que tenga ese título o no. Al igual que con otras profesiones técnicas, el diablo está en los detalles y las herramientas de software necesarias varían. Sin embargo, es una apuesta justa que:

  • Cree y optimice las canalizaciones de datos, arquitecturas y conjuntos de datos
  • Experiencia con técnicas y herramientas de visualización de datos como Redash y Tableau
  • Sepa cómo utilizar herramientas de gestión de flujo de trabajo como Airflow y Luigi
  • Domine las herramientas de big data como Hadoop
  • Conocer lenguajes de scripting orientados a objetos / funciones de objetos como Python y Scala
  • Familiarícese con los servicios en la nube como RC2 y Redshift

Analista de inteligencia empresarial

Requisitos de trabajo típicos: Los analistas de inteligencia empresarial (BI) se han acercado un paso más a la fuente de datos en la gran cadena alimentaria, la ciencia de datos. Se espera que ayuden a garantizar la precisión de los datos recopilados y almacenados, analicen los datos en busca de tendencias y patrones del mercado, creen narrativas a partir de los datos y ayuden a los profesionales que no son de datos a comprender los conocimientos de los datos. A menudo, se solicita a los analistas de BI que creen visualizaciones para ayudar a los usuarios comerciales a comprender el comportamiento de los clientes. Las herramientas de BI que alguna vez fueron utilizadas principalmente por profesionales de BI y TI ahora son más utilizadas por analistas de negocios, ejecutivos y empleados gracias a las herramientas de descubrimiento de datos y BI de autoservicio. En entornos de inteligencia empresarial de autoservicio, los usuarios empresariales pueden consultar datos de BI, crear visualizaciones de datos y diseñar paneles de control ellos mismos.

Se requiere entrenamiento formal: Al menos una licenciatura o una experiencia laboral impresionante.

Salario promedio: $ 76,402 base Glassdoor (diciembre de 2020)

Experiencia requerida: Los empleadores a menudo buscan analistas de BI que tengan experiencia trabajando con usuarios comerciales. Debe poder identificar los datos relevantes y recomendar una solución técnica para aprovecharlos al máximo. Teniendo esto en cuenta, es probable que se le pregunte sobre su experiencia en la creación y administración de paneles de Tableau e informes de Salesforce. También desea tener experiencia trabajando con paquetes de estadísticas como R, Python y MATLAB. Tampoco está de más tener una sólida formación en aprendizaje automático.

Ingeniero de aprendizaje automático

Requisitos de trabajo típicos: Los ingenieros de aprendizaje automático realizan una investigación exhaustiva sobre grandes conjuntos de datos de código abierto, crean modelos para comprender grandes cantidades de datos, prueban la solidez y confiabilidad de los modelos de producción y trabajan en estrecha colaboración con los ingenieros de software.

Se requiere entrenamiento formal: Algunos empleadores emiten este puesto y solo solicitan una licenciatura. Sin embargo, el tema es competitivo y la mayoría de las profesiones requieren títulos en aprendizaje automático, ciencias de la computación, ingeniería eléctrica o un tema relevante.

Salario promedio: $ 114,121 base Glassdoor (diciembre de 2020)

Experiencia requerida: Se espera que los ingenieros de aprendizaje automático puedan implementar la visión por computadora y algoritmos de aprendizaje automático y trabajar con ingenieros de software para dar vida a los algoritmos en productos comerciales. Se espera que tenga habilidades básicas de programación como Python, NumPy, SciPy, Pandas, MATLAB o R y experiencia con métodos avanzados de aprendizaje automático. También se espera que tenga experiencia en el modelado de datos reales y sólidas habilidades de investigación.

Analista de negocios

Requisitos de trabajo típicos: Los analistas comerciales actúan como vínculo entre el negocio y la tecnología. A menudo, necesitan trabajar en un equipo de desarrollo ágil y estar familiarizados con las mejores prácticas ágiles. Se espera que impulse nuevos procesos comerciales a través de soluciones tecnológicas y trabaje en estrecha colaboración con arquitectos y desarrolladores de datos para traducir las necesidades comerciales en diseños y soluciones tecnológicos.

Se requiere entrenamiento formal: Algunos empleadores buscan candidatos para una maestría o una licenciatura en ciencias de la computación, investigación empresarial, matemáticas, ciencias de la computación, contabilidad de costos o una disciplina científica o técnica relacionada. Sin embargo, debido a que los parámetros de esta descripción de trabajo varían ampliamente, los empleadores también buscan candidatos con un título en negocios y fuertes habilidades de liderazgo, incluida la experiencia en entornos ágiles.

Salario promedio: $ 68,346 base Glassdoor (diciembre de 2020)

Experiencia requerida: A quienes buscan un puesto de analista de negocios junior generalmente se les pide que tengan de uno a tres años de experiencia relevante, incluido algún tipo de trabajo de desarrollo de software. Se espera que aquellos que buscan un puesto gerencial hayan trabajado como analistas de negocios durante al menos cinco años, incluida la participación activa en procesos ágiles y visualización de datos.

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