Las 6 razones principales por las que debería convertirse en científico de datos

La ciencia de datos se ha convertido en uno de los campos más buscados en el mercado laboral del siglo XXI. Es el estudio multidisciplinario de datos que combina conocimientos de estadística, matemáticas e informática. Las herramientas científicas extraen y descubren información útil a partir de datos estructurados y no estructurados.

Por lo tanto, esta tecnología revolucionaria está transformando el panorama laboral y brindando un inmenso valor comercial. Siguiendo las tendencias de la industria, no es ningún secreto que una carrera en ciencia de datos puede resultar extremadamente beneficiosa. ¿Quieres más pruebas? Consulte el salario de ciencia de datos en la India.

Además, las aplicaciones de la ciencia de datos llegan a lo largo y ancho. Los especialistas en el campo pueden seguir diversas trayectorias profesionales, razón por la cual los cursos de ciencia de datos han acelerado el ritmo en los últimos tiempos. Desde aquellos que están en transición a roles avanzados hasta aquellos que simplemente buscan perfeccionar sus habilidades para ingresar a la fuerza laboral, la disciplina ofrece algo para todos.

Además del salario lucrativo y la multitud de puestos de trabajo, puede haber varias razones por las que la ciencia de datos como carrera tiene sentido para usted. Pero, antes de comprometer su tiempo y dinero, considere todos los pros y los contras. ¡A continuación se presentan algunos factores en los que puede basar su decisión!

Ventajas de la ciencia de datos

1. Campo de alta demanda

La ciencia de datos es uno de los trabajos más solicitados para 2020. La ciencia y el análisis de datos crearían aproximadamente 11,5 millones de puestos de trabajo para el año 2026. Y la India es el segundo centro más destacado de tales puestos después de Estados Unidos. Por lo tanto, la ciencia de datos es un sector altamente empleable y atractivo según las tendencias actuales de la industria.

2. Disponibilidad de roles diversos y altamente remunerados

No solo está en auge la demanda de científicos de datos, sino que también abundan los tipos de puestos de trabajo. A medida que los análisis ocupan un lugar central en la toma de decisiones, cada vez más empresas contratan científicos de datos. Dado que es un área relativamente menos saturada con una oferta moderada de talento, hoy en día se encuentran disponibles oportunidades que requieren diversos conjuntos de habilidades y competencias. Según Glassdoor, un científico de datos puede ganar una media de 116.100 dólares al año.

3. Entornos de trabajo en evolución

La ciencia de datos está dando forma al lugar de trabajo del futuro. Con la llegada de la inteligencia artificial y la robótica, cada vez se automatizan más tareas rutinarias y manuales. Las tecnologías de ciencia de datos han hecho posible entrenar máquinas para realizar tareas repetitivas a medida que los humanos asumen roles de pensamiento más crítico y resolución de problemas. Estos son puestos prestigiosos y altamente remunerados que aprovechan las disrupciones tecnológicas para simplificar el trabajo arduo.

4. Mejorar los estándares de los productos

El uso del aprendizaje automático ha permitido a las empresas personalizar sus ofertas y mejorar las experiencias de los clientes. Los sitios de comercio electrónico son el mejor ejemplo de este desarrollo. Los sitios web utilizan sistemas de recomendación para referir productos y brindar asesoramiento personalizado a los usuarios en función de sus compras anteriores. Al comprender el comportamiento humano y respaldar las decisiones con datos, las empresas pueden adaptar sus productos y servicios a las necesidades de los clientes y realizar las mejoras necesarias.

5. Dinamizar los negocios

Las empresas requieren científicos de datos capacitados para ayudar a los miembros superiores del personal a tomar medidas corporativas importantes. Estos especialistas extraen información oculta de grandes cantidades de datos para proporcionar información adicional para la toma de decisiones. Los grandes conjuntos de datos también deben limpiarse y enriquecerse. Por lo tanto, hay varias razones por las que la ciencia de datos es valiosa para las empresas hoy en día. Algunos de los sectores industriales que se están beneficiando incluyen atención médica, finanzas, banca, administración, consultoría y comercio electrónico.

6. Ayudar al mundo

El análisis predictivo y el aprendizaje automático han revolucionado la industria de la salud. La ciencia de datos está salvando vidas al permitir la detección temprana de tumores, anomalías de órganos y más. De manera similar, está ayudando a los agricultores del mundo al introducir nuevas formas de tratar científicamente las plagas agrícolas y los insectos dañinos.

Contras de la ciencia de datos

1. Ambigüedad

'Científico de datos' es un término amplio. Cuando alguien se presenta como científico de datos, puede parecer difícil determinar qué es lo que realmente hace. Esto se debe a que el rol real depende del área de especialización. Dependiendo de las habilidades y calificaciones de uno, uno puede ser investigador de ciencia de datos, desarrollador, analista de negocios o incluso ingeniero de producto. Por lo tanto, muchos expertos suelen calificar a la ciencia de datos como un campo ambiguo. ¡Al mismo tiempo, otros lo consideran el cuarto paradigma de la ciencia!

2. Complejidad

La ciencia de datos es un campo de estudio complejo que toma prestados conceptos de otras disciplinas académicas, científicas y matemáticas. Recientemente, han surgido muchos cursos en línea para llenar el vacío de habilidades en el sector de la ciencia de datos. Pero es un desafío preparar una fuerza laboral que sea igualmente competente en las tres materias que la constituyen: Matemáticas, Computación y Estadística. Alguien con experiencia en Estadística puede tener dificultades para dominar la informática. Por lo tanto, los científicos de datos deben seguir aprendiendo y mejorando sus habilidades para aprovechar al máximo las oportunidades.

3. Expansividad

Los roles de ciencia de datos requieren un dominio firme del conocimiento del dominio. Por ejemplo, un estudio de investigación sobre el análisis de secuencias genómicas preferiría a alguien con experiencia en genética y biología molecular. Del mismo modo, los roles de análisis de negocios pueden esperar un conocimiento previo de economía y finanzas. Es por esta razón que a los científicos de datos a veces les resulta complicado hacer la transición de una industria a otra.

4. Arbitrariedad

Las predicciones basadas en datos minimizan en gran medida los riesgos comerciales. Pero en algunos casos, cuando se proporcionan datos arbitrarios, es posible que no se obtengan los resultados esperados. Estos casos pueden reducir la confianza en los sistemas de ciencia de datos. Por lo tanto, es igualmente importante tener conjuntos de datos y puntos de datos relevantes para obtener información útil y significativa para la toma de decisiones. También es una buena práctica que los científicos de gestión y de datos establezcan objetivos en colaboración antes de dedicar tiempo y recursos al proceso.

5. Problemas de privacidad

Los datos del consumidor impulsan las principales estrategias comerciales en las organizaciones modernas. Las empresas tienen consigo grandes volúmenes de datos identificables, lo que ha generado preocupaciones éticas en torno a la privacidad de los datos. Un solo fallo de seguridad puede comprometer los datos personales y, por lo tanto, representar una amenaza para las personas. Como resultado, se ha vuelto pertinente integrar medidas de ciberseguridad y privacidad dentro de las técnicas de ciencia de datos.

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Terminando

Cuando intenta desarrollar una carrera en ciencia de datos , elegir el siguiente paso correcto puede ser difícil. Existen varios cursos de ciencia de datos que pueden complicar su proceso de toma de decisiones. ¡Entonces, evalúe sus opciones considerando todas las ventajas y limitaciones antes de sumergirse!

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