Diferentes especializaciones de ciencia de datos y cuál debería elegir [2022]

Comprender las oportunidades profesionales en ciencia de datos

La ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA) se han convertido en una opción profesional popular. Los aspirantes consideran que esta es un área en auge, ya que su implementación se extiende a la investigación, la ingeniería, la ciberseguridad, el análisis y el marketing. Profesionales de varias disciplinas están profundizando en los dominios especializados de la ciencia de datos para implementar varios análisis y hacer que los sistemas aprendan por sí mismos.

Los profesionales pueden crear algoritmos o usar herramientas para organizar y administrar estos enormes datos. Este dominio ha traído nuevas oportunidades de carrera. El rol laboral del científico de datos es uno de los más destacados de todos. En este artículo, aprenderá sobre las diversas especializaciones en ciencia de datos disponibles para optar por un mejor crecimiento profesional.

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Áreas de especialización en ciencia de datos en las que puede concentrarse

Los algoritmos de IA pueden impulsar varios sistemas con análisis, predicciones y recomendaciones avanzados. Los datos son el habilitador que hace posible que estos algoritmos brinden mejores y mejores resultados. Por lo tanto, hay varios roles y especializaciones en ciencia de datos por los que los aspirantes pueden optar para desarrollar una comprensión más específica de ese subdominio.

Las empresas contratan a dichos empleados con habilidades especializadas en cualquiera de las verticales de la ciencia de datos. Tenga en cuenta que debe ser muy específico al elegir su especialización (según su interés o experiencia previa).

1. Minería de datos y análisis estadístico

Tanto la minería de datos como el análisis estadístico representan el enfoque de aprender de los datos. En este rol especializado, los aspirantes aprenden a descubrir e identificar estructuras significativas a partir de datos y mapearlas todas juntas para producir información significativa.

Nos permite proporcionar análisis de datos exploratorios con modelos predictivos para extraer patrones y tendencias en los datos. Luego, el profesional analizará los problemas comerciales y los interpretará como una pregunta de datos. Las herramientas estadísticas y los algoritmos alimentados con la enorme cantidad de datos ayudan a crear modelos predictivos para responder a todas las consultas relacionadas con el negocio.

Funciones laborales: Estadístico, Analista de datos, Analista comercial

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2. Inteligencia empresarial y elaboración de estrategias

Esta es otra especialización en auge de la ciencia de datos, ya que la mayoría de las empresas prefieren tener algunos profesionales de BI. Business Intelligence es un dominio en el que el analista tiene que transformar los datos en conocimientos que pueden ayudar a impulsar un negocio con el máximo potencial. Este dominio especializado permite cultivar fuentes de datos back-end con alta precisión y simplicidad.

También proporciona soluciones de análisis personalizadas para problemas críticos para el negocio y puede identificar y predecir la competencia en el mercado. Este dominio especializado de la ciencia de datos también es responsable de descubrir áreas críticas de pérdida de ingresos y reconocer dónde la empresa necesita mejorar. Se hace posible mediante la extracción de conjuntos de datos complejos mediante el uso de software de BI y el análisis de las tendencias comerciales de los competidores.

Funciones laborales: ingeniero de BI, estratega de datos, analista de BI, desarrollador de BI

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3. Ingeniería de datos y almacenamiento de datos

La ingeniería de datos es el enfoque de convertir datos en un formato significativo para que los profesionales puedan usar esos datos para un análisis intenso. Los ingenieros de datos integran los datos de múltiples fuentes heterogéneas y los estructuran con consultas ad hoc para proporcionar patrones significativos para la toma de decisiones.

Esta especialización en ciencia de datos implica administrar la fuente, la disposición, el tono, el almacenamiento y la recuperación de datos para otros analistas de datos y profesionales de la ciencia de datos. Lea sobre cómo convertirse en un ingeniero de datos.

Funciones laborales: analista de datos, profesionales de bases de datos, ingenieros de datos

4. Visualización de datos

La cultura de la civilización humana es principalmente visual, lo que incluye todo, desde el arte y la publicidad hasta el entretenimiento y el aprendizaje. Se vuelve muy impactante y fácil de entender cuando visualizamos cualquier cosa. La visualización de datos es el dominio de especialización de la ciencia de datos que es responsable de representar datos e información en una representación gráfica.

Utiliza herramientas de visualización como gráficos, tablas, cuadros, diagramas, infografías y mapas. Estas herramientas brindan una manera mucho mejor de comprender tendencias, competencias, valores atípicos, tasas de crecimiento, patrones de datos y situaciones con combinaciones de colores y diseños gráficos. Presentar los datos en una forma visualmente atractiva es un dominio especializado de analistas de negocios y científicos de datos. En la visualización de datos, los profesionales pueden ajustar fácilmente los datos para modificar las imágenes, lo que hace que la visualización de datos sea un campo esencial del análisis de datos. Lea sobre proyectos de visualización de datos.

Funciones laborales: ingeniero de visualización de datos, desarrollador de software, científico de datos

5. Gestión de bases de datos y arquitectura de datos

En esta era de ciencia de datos y big data, las empresas y organizaciones necesitan tener una arquitectura de datos centralizada alineada con los estándares de la industria. Después de limpiar o depurar con éxito, los datos se implementan y mantienen en bases de datos para transacciones de datos complejas que admiten aplicaciones, servicios o grupos de servicios.

Funciones laborales: profesionales de bases de datos, administrador de bases de datos, especialista en datos

6. Análisis de datos relacionados con las operaciones

Esta es otra especialización en ciencia de datos que no requiere altas habilidades técnicas. Entonces, si te consideras un apasionado de la resolución de problemas, este podría ser el trabajo adecuado para ti.

El análisis de datos relacionados con las operaciones utiliza directamente herramientas y datos proporcionados por otros empleados y miembros de la organización. Las herramientas alimentadas con datos encuentran posibilidades de mejora dentro de las diversas operaciones (como logística, tecnología, recursos humanos, finanzas) del negocio.

Funciones laborales: analista de planificación, analista de decisiones

7. Especialista en Aprendizaje Automático y Cognitivo

El aprendizaje automático y el desarrollo de algoritmos cognitivos son algunas de las especializaciones mejor calificadas de la ciencia de datos. A través de esto, los aspirantes y profesionales pueden desarrollar algoritmos y soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA).

Podemos considerar esto como un dominio más grande y complejo de minería de datos y análisis estadístico. Aquí, los profesionales se enfocan en alimentar la entrada de datos a través de los algoritmos para entrenar el modelo, construir canalizaciones de datos, pruebas A/B, fuentes de datos convenientes y sistemas base de evaluación comparativa. Los algoritmos alimentados con conjuntos de datos ayudan a preparar las máquinas para aprender la respuesta cognitiva y la toma de decisiones.

Las empresas y empresas están incorporando cada vez más algoritmos entrenados basados ​​en IA para una mejor eficiencia y previsibilidad. Las empresas contratan profesionales de ML para construir los algoritmos y modelos reales, así como para utilizar herramientas y técnicas estadísticas estándar de la industria. Un algoritmo de aprendizaje automático puede multiplicar la facturación al reducir de manera inteligente las tareas repetitivas realizadas anteriormente por el tedioso trabajo humano.

Funciones laborales: ingeniero de aprendizaje automático, científico de datos, investigadores, especialista en IA

8. Análisis de datos de mercado

Este rol viene con diferentes verticales de experiencia en diferentes niveles para una empresa. Aquí, la fuente de datos es externa, como datos de ventas y marketing, datos de clientes y sus experiencias, seguimiento del rendimiento en comercio electrónico y logística, búsqueda de nuevas oportunidades y clientes.

Los analistas de datos de marketing son responsables de medir, analizar y gestionar el rendimiento del marketing para lograr la eficacia y optimizar el retorno de la inversión. Comprender las características del mercado y las necesidades de los clientes reducirá el desperdicio de dinero en marketing web y resaltará los conocimientos sobre las preferencias y tendencias de los clientes.

El análisis de datos de marketing utiliza herramientas y técnicas como marketing de búsqueda pagado, productos de software de marketing, optimización de motores de búsqueda, etc. y utiliza esos datos para aprovechar el análisis.

Funciones laborales: analista de productos, analista de mercado, analista web

9. Análisis de datos de ciberseguridad

El analista de datos de ciberseguridad es otra especialización en ciencia de datos en combinación con la ciberseguridad. Aquí el análisis de datos se realiza en contenido para la ciberseguridad. El análisis de datos cibernéticos depende de los datos recibidos de diferentes herramientas de seguridad.

Las empresas contratan analistas de datos de ciberseguridad para diseñar e implementar algoritmos utilizando grandes conjuntos de datos para detectar errores y vulnerabilidades, predecir futuros ataques y amenazas, así como producir inteligencia útil para mejorar la seguridad y la privacidad de los datos dentro de esa organización.

Estos análisis son responsables de proteger los recursos y planes de la organización de amenazas y delitos externos e internos.

Funciones laborales: analista de ciberseguridad, científico de datos, analista de datos

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Conclusión

La ciencia de datos es un término que puede escapar fácilmente a cualquier definición específica debido a su naturaleza versátil y una amplia gama de áreas de implementación. Hay otros dominios interdisciplinarios como la nube, la atención médica, las finanzas, el diseño, etc., donde la ciencia de datos se utiliza para proporcionar información para el crecimiento de la organización.