Los 5 tipos de trabajos de ciencia de datos más populares

Diariamente se producen 2,5 quintillones de bytes de datos en este planeta. Pero, ¿quién es el gran ser detrás de analizar la mayoría de esos datos y ayudar a todas las industrias al proporcionar soluciones comerciales? ¡Sí, es un científico de datos (los héroes anónimos muy célebres)! Ha sido declarado el trabajo más candente del siglo XXII, pero ¿conoces el tipo de trabajo que ofrece Data Science? ¡Bien, estamos aquí para pasarte la antorcha de la iluminación, alma curiosa!

Pero antes de comenzar con este esfuerzo, comencemos con un consejo esencial: la ciencia de datos combina varias disciplinas, incluido el análisis de datos, las estadísticas, la informática y el aprendizaje automático. Puede ser desalentador y abrumador cuando eres nuevo en el campo, pero es importante recordar que diferentes empresas esperan diferentes funciones del mismo perfil. Esto significa que un "científico de datos" a menudo se usa como un término general donde el JD es drásticamente diferente, y el conjunto de habilidades necesarias también difiere.

Aquí hay algunos trabajos de ciencia de datos que podría considerar:

• El ingeniero de datos

Con Internet conquistando el mundo, un negocio es prácticamente inexistente si no puede afirmar tener un resultado de búsqueda de Google a su nombre. Algunas empresas tienen la suerte de recibir mucho tráfico, pero esto conlleva un problema completamente diferente al tener que lidiar con muchos más datos. Pero, ¿qué haces con esos datos? Bueno, los datos pueden ser su traslador al éxito, si se usan sabiamente. La infraestructura de datos se puede configurar para que la empresa siga avanzando. Aquí, el aprendizaje automático y las estadísticas pesadas son menos importantes que las sólidas habilidades de ingeniería de software. Solo recuerde que en las empresas que buscan aprovechar cantidades incesantes de datos pueden resultar menos abundantes para las oportunidades de tutoría para los científicos de datos junior.

Uno puede crecer exponencialmente en esta área, pero el riesgo de estancarse y fracasar también es alto si la suerte lo abandona y no recibe suficiente orientación.

Experiencia profesional y técnica
Informatica 9, secuencias de comandos de Unix Shell, Pl/SQL
Lenguajes de programación: Java / Python / Scala

• El analista de datos

A menudo, sinónimo de ser un científico de datos en la mayoría de las empresas, la descripción de su trabajo o el perfil de su trabajo pueden requerir que se convierta en un maestro de Tableau o Excel, o que extraiga datos de las bases de datos SQL, los paneles de informes y la producción de visualizaciones de datos esenciales.

Una técnica que ha ganado popularidad a lo largo de los años es la prueba A/B, donde se realiza un experimento aleatorio con dos variantes, A y B; la hipótesis estadística se incluye en su aplicación, y la prueba de hipótesis de dos muestras se utiliza luego en las estadísticas de trabajo de la empresa o emprendimiento. Su trabajo también puede esperar que analice los resultados de una prueba A/B o tome la iniciativa en la cuenta de Google Analytics de la empresa.

Experiencia profesional y técnica
Informatica 9, secuencias de comandos de Unix Shell, Pl/SQL
Lenguajes de programación: Java / Python / Scala

• El arquitecto de datos

La importancia de los arquitectos de datos aumenta cada minuto. Su función laboral consiste en crear planos para toda la gestión de los sistemas de datos que una empresa debe integrar, proteger, centralizar y mantener. Los arquitectos en este campo necesitan tecnologías maestras como Spark, Hive, Pig, además de estar a la par con las tendencias de innovación en curso en la industria.

Se espera que los arquitectos de datos sean expertos en el modelado de datos físicos, el modelado de datos lógicos, la estrategia de datos, los lenguajes de consulta de datos, el desarrollo de políticas de datos, el almacenamiento de datos y la identificación y elección de un sistema que esencialmente demostrará ser el mejor para abordar el almacenamiento y la recuperación de datos. y gestión.

• El ingeniero de aprendizaje automático

El enfoque de los ingenieros de aprendizaje automático a menudo se centra en producir productos extraordinarios basados ​​en datos más que en responder preguntas operativas para una empresa. Su atributo no es saber cómo funcionan los algoritmos sino cómo usarlos. Si uno sabe cómo manipular el código, podrá batir y cp=omb a través de los diversos conjuntos de datos y podrá encontrar exactamente lo que busca.

Puede resultar ser una situación ideal para alguien que ha profundizado formalmente en las matemáticas, la estadística o la física, y aún tiene el mismo entusiasmo por seguir un camino más académico. Aproximadamente, el papel de un ingeniero de aprendizaje automático incluye la optimización de soluciones para el rendimiento y la escalabilidad, asegurando un flujo de datos funcional entre la base de datos y los sistemas back-end, e implementando un código personalizado de aprendizaje automático.

• Estadístico

Si bien todos los roles antes mencionados exploran alegremente los datos, hay un rol que se comporta como la toalla húmeda en la fiesta: el de un estadístico. Eso no quiere decir que el rol sea de ninguna manera aburrido, sino porque estas son las personas que ayudan a la empresa a tomar decisiones más allá de los datos. Lanzar su sistema de aprendizaje automático implica más que el hecho de que haya funcionado perfectamente en un conjunto de datos en particular, por ejemplo, cómo funciona cuando se ejecuta en producción, etc. Aquí es donde entran en juego las habilidades de un estadístico. Ayudan a tomar decisiones y llegar a conclusiones con seguridad cuando uno no tiene todos los hechos perfectamente alineados.

El campo de la ciencia de datos requiere mucha “formación y curiosidad” para poder hacer descubrimientos sólidos en Big Data. Con la predicción de que los datos alcancen la asombrosa cifra de 40 Zegabytes para 2020, definitivamente habrá una escasez de profesionales capacitados que se ocupen de esos datos. Súbete al tren de la ciencia de datos y es posible que te veas recompensado por salvar el mundo con tu forma de manejar los datos.