Las 8 mejores opciones de carrera para la ciencia de datos en los EE. UU. [2022]

En 2012, HBR proclamó al científico de datos como "el trabajo más sexy del siglo XXI", ¡y ahora estamos empezando a ver por qué!

La ciencia de datos es un poder omnipresente que ha impregnado casi todos los aspectos de nuestra vida diaria. Desde la educación hasta la atención médica, Data Science tiene aplicaciones en todos los paralelos de la industria moderna.

A medida que los internautas, las empresas y las organizaciones de todo el mundo continúan generando montones colosales de datos (¡mientras hablamos!), la importancia de las tecnologías de ciencia de datos se vuelve más pronunciada en los escenarios del mundo real. Tecnologías como AI, ML y Deep Learning están transformando el mundo que nos rodea, dando lugar a nuevas oportunidades en múltiples industrias, incluido el comercio electrónico, Fintech, Healthcare y EdTech.

Las empresas de todas las formas y tamaños aprovechan este vasto conjunto de datos para innovar soluciones únicas y centrarse en personalizar las experiencias de los clientes. Con un número cada vez mayor de empresas que aprovechan las tecnologías de ciencia de datos, la demanda de expertos en ciencia de datos capacitados y calificados se está disparando.

Mientras que IBM predice que para 2020 las ofertas de trabajo para todos los profesionales de Data Science y Analytics en los EE. UU. aumentarán en 364 000 a 2 720 000, la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. sostiene que surgirán 11,5 millones de nuevos trabajos en Data Science para 2026 .

Si hay algo que prueban estas estadísticas, es el hecho de que Data Science llegó para quedarse y, con el tiempo, surgirán nuevos trabajos en Data Science, lo que impulsará aún más la demanda de expertos en Data Science.

¿Qué compañía dedicada a la IA de IBM significa un auge en los trabajos de IA?

IBM ha estado durante mucho tiempo a la vanguardia de la ciencia de datos, en particular de la inteligencia artificial. IBM Watson es uno de los mejores ejemplos de sus logros en este dominio. Al estar en el negocio de la ciencia de datos durante tanto tiempo, IBM cree firmemente que la " IA fluida " es la necesidad del momento.

En palabras simples, la industria moderna necesita tecnología de inteligencia artificial que sea fluida, lo que significa que puede adaptarse rápidamente a la situación actual. Esta tecnología avanzada puede aplicar conocimientos y modelos para un dominio específico a nuevos casos de uso y desafíos. Necesitan IA que pueda combinar diferentes formas de conocimiento, desentrañar relaciones causales y aprender cosas nuevas de forma independiente.

Para lograr este objetivo, IBM ya comenzó a desarrollar herramientas de ingeniería de inteligencia artificial de la nueva era. Los cuatro flujos de trabajo principales que impulsan esta visión son:

• IA neurosimbólica

La IA neurosimbólica es una proyección superior y más avanzada del aprendizaje profundo. Su objetivo es aprovechar el poder de las redes neuronales con métodos simbólicos para mejorar y optimizar las capacidades de razonamiento de la IA.

• IA segura y confiable

IBM tiene como objetivo ofrecer una IA robusta, segura y confiable que se centre en la explicabilidad, la precisión y la reducción de sesgos.

• Ingeniería de IA

El objetivo es desarrollar herramientas y capacidades de ingeniería de IA para simplificar y automatizar tareas rutinarias como la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la gestión del ciclo de vida del software.

• Hardware de IA

IBM está trabajando para desarrollar una clase disruptiva de hardware de IA que sea energéticamente eficiente. Este hardware de IA puede ampliar la potencia y el potencial informático sin aumentar la demanda y el consumo de energía.

Gradualmente, a medida que estas tecnologías se implementen en el mercado, las empresas en los EE. UU. se presentarán para adoptarlas en su infraestructura de ciencia de datos. Naturalmente, estas tecnologías de la nueva era darán lugar a nuevos roles laborales, lo que impulsará aún más el auge laboral de la IA.

Esto impulsará la demanda de expertos en inteligencia artificial y ciencia de datos experimentados y talentosos que puedan aprovechar de manera eficiente estas tecnologías en todo su potencial. En el futuro, la IA creará una trayectoria profesional clara para los empleados al delinear conjuntos de habilidades específicas para trabajos de ciencia de datos.

Oportunidades profesionales para científicos de datos en los EE. UU.

El perfil de trabajo del científico de datos ocupó el primer lugar entre los trabajos más prometedores de LinkedIn en los EE. UU . en 2019, con un aumento interanual de más del 56 % en las vacantes. Las estadísticas sugieren que los puestos de trabajo de los científicos de datos han crecido más del 650 % desde 2012 .

Pero, ¿quiénes son los científicos de datos?

Según HBR, un científico de datos es “un profesional de alto rango con la capacitación y la curiosidad para hacer descubrimientos en el mundo de los grandes datos”.

Un científico de datos es un experto con múltiples talentos bien versado en matemáticas, estadísticas, informática y ciencias de la información. Se especializan en recopilar datos de fuentes dispares y analizar grandes conjuntos de datos que contienen datos estructurados y no estructurados para obtener información significativa.

Una vez que extraen estos conocimientos y patrones de datos, utilizan una combinación de métodos científicos, estadísticos y analíticos avanzados para interpretar los hallazgos y convertirlos en decisiones comerciales procesables.

Los científicos de datos combinan lo mejor de ambos mundos: negocios y TI. Su enfoque principal es estudiar y analizar Big Data para ayudar a las empresas y organizaciones a tomar decisiones altamente específicas, específicas y basadas en datos.

Gracias a la amplia gama de aplicaciones industriales de Data Science, los científicos de datos pueden trabajar en casi cualquier industria de EE. UU. Pueden encontrar oportunidades de empleo con una compensación salarial alta y crecimiento laboral en educación, comercio electrónico, comercio minorista, TI, BFSI, atención médica, productos farmacéuticos, fabricación, cadena de suministro y logística, transporte, medios y entretenimiento, investigación aeroespacial/aeronáutica y militar.

Como mencionamos anteriormente, los científicos de datos pueden trabajar para empresas de todos los tamaños, desde nuevas empresas hasta grandes corporaciones, multinacionales y centros de investigación.

Trayectoria profesional para convertirse en científico de datos

Aquí hay un bosquejo aproximado de cómo puede progresar para convertirse en un científico de datos:

1. Obtener una licenciatura

La mejor vía de ingreso a Data Science es obtener una licenciatura en un campo estrechamente relacionado con Data Science. Puede elegir matemáticas, estadística, informática/ingeniería, TI y tecnología de la información como sus especialidades de pregrado, ya que estos campos están íntimamente relacionados con la ciencia de datos.

2. Obtén una maestría

La ciencia de datos es un campo de estudio altamente complejo y, por lo tanto, requiere que los aspirantes completen sus estudios de posgrado en cualquiera de los temas mencionados anteriormente. La mayoría de las empresas buscan candidatos que tengan una maestría o un título superior (Ph.D.) para puestos de trabajo de ciencia de datos.

3. Adquirir las habilidades adecuadas

Los aspirantes a Data Science deben desarrollar habilidades de nicho, incluida la programación; estructuras de datos; extracción, limpieza y manipulación de datos; visualización de datos e informes; análisis estadístico; análisis de riesgos y almacenamiento de datos. Además de estas habilidades, también deben adquirir habilidades blandas como comunicación efectiva, pensamiento crítico, resolución de problemas, organización y habilidades de gestión.

4. Consiga un trabajo de nivel de entrada

Después de completar los primeros tres pasos, debería estar listo para asumir un puesto de nivel de entrada en ciencia de datos (por ejemplo, analista de datos junior, analista de inteligencia comercial, ingeniero de datos, etc.). Asegúrese de elegir un puesto de trabajo en una empresa que permita a los estudiantes de primer año crecer y aprender. Le ayudará si crea un portafolio en línea detallado que destaque sus habilidades, áreas de especialización y proyectos. Esto te ayudará a atraer la atención de posibles empleadores.

5. Opte por certificaciones de ciencia de datos

Las certificaciones de ciencia de datos son una excelente manera de obtener conocimientos de la industria y habilidades de nicho. Aprende el meollo de las habilidades de la ciencia de datos, como la programación y el análisis de datos, utilizando herramientas de Big Data como Hadoop, Hive, Spark, etc. Las empresas generalmente tienden a preferir candidatos que tienen certificaciones adicionales junto con una maestría, ya que muestra su voluntad de mejorar. y enriquecer sus conocimientos.

Los mejores trabajos de ciencia de datos en los EE. UU.

El científico de datos no es el único perfil laboral de moda en la ciencia de datos. Hay toda una gama de puestos de trabajo de ciencia de datos desafiantes y bien remunerados que vale la pena considerar. Aquí están los ocho mejores trabajos de ciencia de datos en los EE. UU.:

1. Ingeniero de aprendizaje automático

Los ingenieros de aprendizaje automático son expertos altamente calificados que se especializan en aprendizaje automático. Diseñan, construyen, operan y administran modelos/sistemas inteligentes que pueden realizar una amplia gama de tareas aprendiendo de la experiencia. Los ingenieros de ML desarrollan algoritmos de ML para entrenar estos modelos para realizar tareas similares a las humanas con poca o ninguna supervisión humana. Trabajan con científicos de datos y analistas de datos.

Los ingenieros de aprendizaje automático deben estar bien versados ​​en conceptos matemáticos, estadísticos e informáticos. Deben ser competentes en múltiples lenguajes de programación como Python, Java, Scala, R, C, C++, etc.

Salario

El salario promedio anual de los ingenieros de ML en los EE. UU. es de $125 000, y el rango de salario típico se encuentra entre $114 121 y $147 134 por año.

2. Arquitecto de datos

Un arquitecto de datos evalúa y analiza las necesidades de datos de una empresa, describe la hoja de ruta para cumplir con estos requisitos, determina los estándares y objetivos para la gestión de datos y garantiza que todos los objetivos y necesidades se alineen perfectamente con la estrategia general y la arquitectura empresarial de la empresa.

Desarrollan e implementan soluciones de bases de datos para almacenar y recuperar datos comerciales y supervisar las actividades de migración de datos. Los arquitectos de datos también utilizan diferentes técnicas analíticas y estadísticas para analizar la información y presentar sus hallazgos a través de informes detallados para la alta dirección y las partes interesadas de la empresa.

Los arquitectos de datos deben dominar las matemáticas aplicadas y las estadísticas. Deben tener un amplio conocimiento de visualización de datos, migración de datos, RDMS, diseño de bases de datos, administración de bases de datos y computación en la nube.

Salario:

El salario promedio anual de los arquitectos de datos en los EE. UU. es de $119 011, y el rango de salario típico se encuentra entre $86 013 y $140 836 por año.

3. Estadístico

Los estadísticos recopilan, analizan e interpretan datos numéricos para identificar tendencias y detectar patrones que pueden ayudar a las empresas a comprender los datos comerciales cuantitativos y tomar decisiones informadas. Utilizan técnicas matemáticas, metodologías estadísticas y software de computadora para dar sentido a datos complejos y hacer predicciones comerciales precisas.

Los estadísticos deben saber cómo emplear términos estadísticos, conceptos y metodologías para diferentes situaciones y casos de negocios. Deben poseer habilidades analíticas, de resolución de problemas y de comunicación.

Salario:

El salario promedio anual de los estadísticos en los EE. UU. es de $ 99,986, y el rango de salario típico se encuentra entre $ 52,690 y $ 146,770 por año.

4. Desarrollador de pila completa

Como sugiere el nombre, los desarrolladores de pila completa están altamente capacitados en la tecnología de pila completa, lo que significa que pueden manejar la programación tanto del lado del servidor como del lado del cliente. Desarrollan la lógica central que se ejecuta en segundo plano (impulsando el sitio web o la aplicación) y también diseñan la interfaz de usuario (UI) con la que interactúan los usuarios. Los desarrolladores de pila completa administran el ciclo de vida de las aplicaciones de software de extremo a extremo.

Los desarrolladores de pila completa deben ser expertos en codificación HTML/CSS/JavaScript. Deben tener un conocimiento profundo de la base de datos y la arquitectura web, el diseño de la arquitectura de aplicaciones, los sistemas de control de versiones. Además, deben tener un don en la escritura técnica.

Salario:

El salario promedio anual de los desarrolladores Full-Stack en los EE. UU. es de $ 95,308, y el rango de salario típico se encuentra entre $ 81,210 y $ 107,541 por año.

6. Desarrollador de inteligencia empresarial (BI)

Los desarrolladores de BI son profesionales responsables de diseñar, implementar y mantener las interfaces de BI de una empresa, incluidas las herramientas de consulta, los tableros de visualización de datos y las herramientas de modelado de datos. Los desarrolladores de BI son conscientes de las peculiaridades y los desafíos del dominio comercial, lo que les permite comprender los requisitos comerciales e implementar soluciones de BI en consecuencia.

Los desarrolladores de BI deben tener experiencia en bases de datos/administración de bases de datos y experiencia en el trabajo con herramientas de BI. Además de habilidades excepcionales de análisis de datos y análisis de negocios, los desarrolladores de BI deben ser expertos en depuración/resolución de problemas. Deben estar familiarizados con los sistemas de administración de bases de datos, el procesamiento analítico en línea (OLAP) y el marco ETL (Extraer, transformar, cargar).

Salario :

El salario promedio anual de los desarrolladores de BI en los EE. UU. es de $ 94,897, y el rango de salario típico se encuentra entre $ 80,150 y $ 107,575 por año.

7. Ingeniero de Big Data

Los ingenieros de Big Data se ocupan específicamente de todo lo relacionado con Big Data. En este sentido, realizan una serie de funciones. Diseñan, construyen, prueban, implementan y mantienen soluciones de Big Data.

También desarrollan sistemas de procesamiento de datos a gran escala utilizando herramientas de Big Data como MapReduce, Hadoop, Spark, MongoDB, Cassandra, etc. Los ingenieros de Big Data evalúan las necesidades de software y hardware de una empresa. En esencia, son expertos que gestionan la arquitectura y la infraestructura de datos completa de una organización.

Los ingenieros de Big Data suelen ser competentes en ingeniería de software/datos. Además de eso, también están bien versados ​​en codificación, desarrollo de software, diseño orientado a objetos, minería de datos, visualización de datos y análisis estadístico y cuantitativo.

Salario:

El salario promedio anual de los ingenieros de Big Data en los EE. UU. es de $ 89,838, y el rango de salario típico se encuentra entre $ 141,797 y $ 181,332 por año.

8. Analista de datos

Los analistas de datos recopilan, organizan, procesan y analizan grandes volúmenes de datos. Utilizan diferentes herramientas analíticas y estadísticas para estudiar datos y extraer patrones relevantes de conjuntos de datos masivos.

Los analistas de datos deben presentar sus hallazgos en informes consolidados y visualizaciones de manera que sean legibles para los miembros técnicos y no técnicos de una organización. Por lo tanto, el análisis de datos y la visualización de datos son las dos responsabilidades laborales más importantes de los analistas de datos. A través de sus hallazgos, ayudan a las empresas a idear soluciones centradas en datos para problemas comerciales.

Los analistas de datos deben poseer una gran perspicacia comercial junto con otras habilidades técnicas como programación, extracción de datos, limpieza y manipulación, visualización de datos, almacenamiento de datos e inteligencia comercial.

Salario

El salario promedio anual de los analistas de datos en los EE. UU. es de $ 76,920 y el rango de salario típico se encuentra entre $ 67,585 y $ 85,873 por año.

Aprenda ciencia de datos en línea: la ventaja upGrad

A estas alturas, es evidente que la ciencia de datos es uno de los dominios más interesantes y prometedores del siglo XXI. Los trabajos de Data Science cuentan con un rápido crecimiento profesional y grandes paquetes anuales. Por lo tanto, cualquier persona que desee capitalizar esta fantástica oportunidad debe inscribirse en cursos de ciencia de datos o programas de certificación.

upGrad ofrece tres fantásticos cursos de ciencia de datos en asociación con IIIT-Bangalore que pueden ayudarlo a iniciar una carrera exitosa en ciencia de datos:

1. Diploma PG en ciencia de datos

Este diplomado es un programa de 12 meses que amplía cinco opciones de especialización: aprendizaje profundo, PNL, inteligencia comercial/análisis de datos, análisis comercial e ingeniería de datos. El curso incluye 14 herramientas/lenguajes de programación y más de 60 proyectos de la industria.

2. Certificación PG en Data Science

Este es un curso de ciencia de datos a corto plazo de 7 meses que cubre la programación de Python, el análisis predictivo con Python, la visualización con Python, SQL básico y avanzado, algoritmos de ML básicos y avanzados y EDA. Incluye más de 7 casos de estudio y proyectos de la industria.

3. Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos

Este es un programa de maestría de 18 meses en Data Science que también ofrece cinco especializaciones: Deep Learning, NLP, Business Intelligence/Data Analytics, Business Analytics e Data Engineering. El curso incluye más de 60 estudios de casos y proyectos.

Estos programas están diseñados para profesionales que trabajan y, por lo tanto, estos cursos son la opción perfecta si está buscando un punto de inflexión emocionante en su carrera. Los cursos upGrad vienen con la promesa de asistencia profesional dedicada, tutoría personalizada, resolución oportuna de dudas y oportunidades de acceso global.

¡Esperamos que esto ayude!