Trayectoria profesional en ciencia de datos: 8 roles exigentes y diversos

Una breve reseña

"Ciencia de datos" es la nueva palabra de moda entre los millennials, ya que este campo multidisciplinario de la informática ofrece una amplia gama de oportunidades profesionales. Antes de entrar en detalles, veamos qué es Data Science. En pocas palabras, Data Science es un estudio integrador del desarrollo de datos, identificando patrones y, finalmente, convirtiéndolo en un recurso importante para crear estrategias comerciales para que una empresa pueda mantenerse a la vanguardia en el mercado competitivo. Es una fusión de visualización de datos, aprendizaje automático, estadísticas, estrategias de resolución de problemas y análisis de datos.

Diversas carreras en Data Science:

Los científicos de datos son profesionales altamente calificados que pueden analizar el tipo de datos para encontrar nuevas soluciones, oportunidades y también hacer suposiciones sobre el futuro de los datos. En su mayoría ayudan en la construcción de modelos de aprendizaje automático. Las estadísticas muestran que la demanda de científicos de datos es alta ya que no hay suficientes profesionales calificados que puedan trabajar en este campo. Con su vívido conocimiento, pueden experimentar con las tendencias de datos y realizar nuevos cambios en la programación y la gestión. Debe tener habilidades integrales como la visualización de datos, comprender la probabilidad y puede trabajar en varias herramientas de datos para ser un científico de datos. El salario de un científico de datos también es alto; por lo tanto, es una buena elección de carrera en este campo.

La mayoría de las personas que dominan el análisis de datos comienzan sus carreras como analistas de datos y luego suben de nivel gradualmente. La tarea principal de un analista de datos es revisar los datos de un proyecto dado e identificar las fortalezas y fallas. Uno necesita tener habilidades en lenguajes de programación como Python, visualización y limpieza de datos. Esta es la carrera más elegida ya que, con el tiempo, uno puede ascender a analista de datos sénior o ampliar sus conocimientos y convertirse en un profesional de un campo asociado.

La ingeniería de datos es otra carrera codiciada en esta corriente. El enfoque principal de un ingeniero de datos es el desarrollo de software. Un analista de datos asignado tiene el trabajo de evaluar las ventas, el desempeño del mercado y reportarlos a los científicos de datos para solucionar los problemas que pueden afectar las ventas o los ingresos. El conocimiento de consultas SQL avanzadas y Python, la capacidad de construir canalizaciones de datos son algunos de los criterios para ser un ingeniero de datos. Con más experiencia y habilidad, uno puede ser ascendido a ingeniero de datos senior.

Arquitecto de datos es un puesto profesional importante en el campo en cuestión. Si le gusta la ingeniería de datos y tiene un gran interés en controlar el sistema de almacenamiento de datos de su empresa, entonces la arquitectura de cableado de datos puede ser una muy buena carrera para usted. Para ser seleccionado como uno, debe tener un sólido dominio de los conocimientos de SQL y experiencia en la gestión de datos y otras habilidades técnicas basadas en su especialización.

El especialista en aprendizaje automático puede ser una excelente opción de carrera en el dominio de la ciencia de datos. En términos simples, el ingeniero o especialista en aprendizaje automático es un científico de datos que se ha especializado en el campo del aprendizaje automático. Algunas empresas también contratan ingenieros de software que pueden ayudar a implementar los cambios o actualizaciones realizados por un científico de datos. Uno debe tener un control firme de Python, Cloud Computing, Spark y habilidades básicas de ingeniería de software para trabajar en este campo.

Business Analysis es otra opción de carrera que tiene una gran demanda. La tarea principal de un analista de datos comerciales es examinar las tendencias comerciales actuales. Un analista de negocios debe tener habilidades de programación y un buen dominio de la ciencia de datos junto con habilidades comerciales.

Los analistas cuantitativos son expertos en ciencia de datos que se centran principalmente en el análisis estadístico donde el aprendizaje automático se puede utilizar para resolver problemas financieros y otros riesgos del mercado.

Conviértete en Analista de Sistemas con tus conocimientos en ciencia de datos. Resuelva problemas relacionados con la administración y la organización mediante un examen cuidadoso de los problemas y envíe los detalles a los científicos de datos para resolverlos.

Uno también puede convertirse en analista de marketing y revisar los datos de marketing para verificar su efectividad y también trabajar para promocionar sus productos en el mercado y proporcionar información relacionada con la posición de la empresa en el mercado.

Estadísticas y estudios muestran que hay un repunte de oportunidades de carrera en la rama de Data Science ya que tiene un futuro prometedor. Los expertos en datos independientes también están contribuyendo al crecimiento, la popularidad y la innovación en esta área, al mismo tiempo que obtienen más experiencia.

Conclusión

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