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7 trayectorias profesionales de ciencia de datos a seguir

Big data significa grandes oportunidades de trabajo en estos días si tiene, o está en proceso de adquirir, habilidades en ciencia de datos. Dado que los datos son ahora la moneda de influencia colectiva entre los líderes empresariales, los tecnólogos y los consumidores, vale la pena saber cómo recopilar, limpiar, clasificar y analizar los datos. Ya sea que siga una carrera como científico de datos o trabaje en cualquiera de los campos relacionados, vale la pena considerar cuáles son las expectativas para el puesto.

Aquí, ofrecemos los requisitos laborales típicos, el salario promedio, la educación formal requerida y la experiencia necesaria para siete trabajos diferentes en ciencia de datos: científico de datos, científico de datos senior, analista de datos, ingeniero de datos, analista de inteligencia empresarial, ingeniero de aprendizaje automático y analista de negocios.

Científico de datos

Requisitos de trabajo típicos: Un científico de datos recopila, analiza, limpia e interpreta cantidades extremadamente grandes de datos. Los equipos de ciencia de datos utilizan tecnologías analíticas avanzadas, incluido el aprendizaje automático y el modelado predictivo. Las responsabilidades básicas incluyen recopilar y analizar datos, utilizando varios tipos de herramientas de análisis y generación de informes para detectar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos.

Salario promedio: Salario base de $ 113,309, según Glassdoor (diciembre de 2020)

Se requiere educación formal: Si bien algunos listados de trabajo colocan el requisito mínimo de educación a nivel de licenciatura, la mayoría de los trabajos de científico de datos requieren un mínimo de una maestría en ingeniería, ciencias de la computación, matemáticas, estadística computacional, investigación de operaciones, aprendizaje automático o campos técnicos relacionados. Algunos trabajos requieren un doctorado. en campos cuantitativos, como la bioestadística, las matemáticas o la informática.

Experiencia necesaria: La experiencia como analista de datos es una excelente preparación para el éxito como científico de datos. Se necesitan conocimientos de R, Python, estadísticas, análisis de datos, visualización de datos y aprendizaje automático. La ciencia de datos requiere el conocimiento de varias plataformas y herramientas de big data, incluidas Hadoop, Pig, Hive, Spark y MapReduce. También se necesitan conocimientos en lenguajes de programación como SQL, Python, Scala y Perl.

Las habilidades necesarias para el trabajo incluyen minería de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y la capacidad de integrar datos estructurados y no estructurados. La experiencia con técnicas de investigación estadística, como el modelado, la agrupación en clústeres, la visualización y segmentación de datos y el análisis predictivo también son una gran parte de los roles. Como mínimo, muchos trabajos requieren dos o más años de experiencia en un entorno empresarial como científico de datos, analista empresarial o analista cuantitativo. Del mismo modo, muchos puestos asumen de tres a cinco años de experiencia trabajando con técnicas avanzadas de aprendizaje automático, teoría de la probabilidad, análisis bayesiano o métodos de inferencia causal.

Científico de datos sénior

Requisitos de trabajo típicos: Lo que distingue a los científicos de datos senior de sus colegas junior es la capacidad probada de transformar los datos en soluciones procesables para impulsar el negocio. El científico de datos senior toma la iniciativa en el desarrollo de modelos analíticos avanzados para resolver problemas y buscar nuevas oportunidades comerciales, trabajando en estrecha colaboración con las partes interesadas del negocio.

Se requiere educación formal: Mínimo de una maestría en ciencias de la computación o un título relacionado. Algunos trabajos requieren un doctorado. en campos cuantitativos, como la bioestadística, las matemáticas o la informática.

Salario promedio: $ 134,222 base Glassdoor (diciembre de 2020)

Experiencia necesaria: La experiencia requerida varía hasta cierto punto según la industria del empleador. Pero las descripciones de trabajo típicas en este nivel requieren experiencia con varios de los siguientes:

  • Hadoop
  • Algoritmos avanzados de aprendizaje automático
  • Estadísticas
  • Análisis de regresión, aprendizaje automático, algoritmos y estructuras de datos
  • Python, usando NumPy, Pandas, SciPy y paquetes similares
  • Modelos de predicción estructurados

Analista de datos

Requisitos de trabajo típicos: Los analistas de datos suelen estar más cerca del negocio diario que los científicos de datos. Ambos son expertos en ciencia de datos por derecho propio. Trabajan con algoritmos y modelos que se enfocan en problemas comerciales específicos o tienen un enfoque en el cliente. Por el contrario, los científicos de datos dirigen el negocio con conocimientos a largo plazo, como se describe anteriormente.

Se requiere educación formal: Se requiere título de licenciatura o maestría, con experiencia en estadística, ciencias de la computación, investigación de operaciones o campos similares.

Salario promedio: $ 62,453 base Glassdoor (diciembre de 2020)

Experiencia necesaria: Muchos empleadores esperan que haya trabajado de alguna manera con inteligencia empresarial. Más allá de eso, se espera que tenga una sólida experiencia en:

  • Bases de datos relacionales y SQL
  • Conceptos de análisis de marketing, como el modelado de LTV y el análisis de ROI
  • Extraer, cargar, transformar (ELT) procesos de integración de datos, como Pentaho o Talend

Le irá bien si también tiene experiencia práctica con conceptos estadísticos avanzados, como análisis de conglomerados, descomposición de valores singulares, descenso de gradiente estocástico y métodos bayesianos.

Ingeniero de datos

Requisitos de trabajo típicos: Los ingenieros de datos preparan datos para uso analítico, crean canalizaciones de datos y consolidan y limpian datos. El rol implica desarrollar aplicaciones que puedan acumular y derivar significado de grandes conjuntos de datos. Para hacerlo, es necesario trabajar con un amplio espectro de partes interesadas, incluidos colegas de productos y negocios no técnicos. Debido a que los ingenieros de datos se ocupan de conjuntos de datos estructurados y no estructurados, deben estar versados ​​en diferentes enfoques de la arquitectura y las aplicaciones de datos y ser hábiles con los marcos de procesamiento y la ingestión de datos de código abierto. Como ingeniero de datos, se espera que tenga habilidades en C #, Java, Python, Ruby, Scala y SQL. También debe saber cómo usar las herramientas ETL y las API orientadas a REST para crear y administrar la integración de datos, y para proporcionar a los analistas de datos y usuarios comerciales un acceso simplificado a conjuntos de datos preparados.

Se requiere educación formal: Máster en informática, estadística u otro campo cuantitativo.

Salario promedio: $ 102,864 base Glassdoor (diciembre de 2020)

Experiencia necesaria: Muchos empleadores esperan que tenga cinco o más años de experiencia en un puesto de ingeniería de datos, tenga o no ese título. Al igual que con otros trabajos de tecnología, el diablo está en los detalles y las herramientas de software necesarias variarán. Sin embargo, es una apuesta justa que necesitará:

  • Cree y optimice las canalizaciones de datos, las arquitecturas y los conjuntos de datos
  • Tener experiencia con técnicas y herramientas de visualización de datos como Redash y Tableau.
  • Sepa cómo utilizar herramientas de gestión de flujo de trabajo como Airflow y Luigi
  • Sea competente con herramientas de big data, como Hadoop
  • Conocer lenguajes de scripting orientados a objetos / funciones de objetos como Python y Scala
  • Familiarícese con los servicios en la nube, como RC2 y Redshift

Analista de inteligencia empresarial

Requisitos de trabajo típicos: Los analistas de inteligencia empresarial (BI) están un paso más cerca de la fuente de datos en la gran cadena alimentaria que es la ciencia de datos. Como tales, se espera que ayuden a garantizar la precisión de los datos recopilados y almacenados, analicen los datos en busca de tendencias y patrones del mercado, creen narrativas a partir de los datos y ayuden a los expertos que no son expertos a comprender los conocimientos de los datos. A menudo, se solicita a los analistas de BI que creen visualizaciones para ayudar a los usuarios empresariales a comprender el comportamiento de los clientes. Las herramientas de BI, antes utilizadas principalmente por profesionales de BI y TI, ahora son utilizadas más ampliamente por analistas de negocios, ejecutivos y trabajadores, gracias a las herramientas de BI de autoservicio y de descubrimiento de datos. Los entornos de inteligencia empresarial de autoservicio permiten a los usuarios empresariales consultar datos de BI, crear visualizaciones de datos y diseñar paneles de control por su cuenta.

Se requiere educación formal: Como mínimo, una licenciatura o una experiencia laboral impresionante.

Salario promedio: $ 76,402 base Glassdoor (diciembre de 2020)

Experiencia necesaria: Los empleadores a menudo buscan analistas de BI que tengan experiencia trabajando con usuarios comerciales. Debe poder identificar los datos relevantes y recomendar una solución técnica para hacer el mejor uso de estos datos. Dado todo esto, es probable que se le solicite su experiencia en la creación y el mantenimiento de paneles de Tableau e informes de Salesforce. También querrá tener experiencia trabajando con paquetes estadísticos, como R, Python y MATLAB. Tampoco está de más tener una sólida formación en aprendizaje automático.

Ingeniero de aprendizaje automático

Requisitos de trabajo típicos: Los ingenieros de aprendizaje automático realizan investigaciones originales sobre grandes conjuntos de datos de código abierto, crean modelos para comprender grandes cantidades de datos, prueban la solidez y confiabilidad de los modelos de producción y trabajan en estrecha colaboración con ingenieros de software.

Se requiere educación formal: Algunos empleadores publican este puesto solicitando solo una licenciatura. Pero el campo es competitivo y la mayoría de los trabajos requieren títulos de posgrado en aprendizaje automático, ciencias de la computación, ingeniería eléctrica o un campo relevante.

Salario promedio: $ 114,121 base Glassdoor (diciembre de 2020)

Experiencia necesaria: Se espera que los ingenieros de aprendizaje automático sean expertos en implementar la visión por computadora y algoritmos de aprendizaje automático y trabajen con ingenieros de software para dar vida a los algoritmos en productos comerciales. Se espera que tenga experiencia en programación básica, como Python, NumPy, SciPy, Pandas, MATLAB o R y que tenga experiencia con métodos avanzados de aprendizaje automático. También se espera que tenga experiencia en el modelado de datos reales y fuertes habilidades de investigación.

Analista de negocios

Requisitos de trabajo típicos: Los analistas de negocios sirven como enlace entre los negocios y la tecnología. A menudo, deben trabajar en un equipo de desarrollo ágil y estar familiarizados con las mejores prácticas ágiles. Se espera que lidere nuevos procesos comerciales a través de soluciones tecnológicas, trabajando en estrecha colaboración con arquitectos y desarrolladores de datos para traducir los requisitos comerciales en diseños y soluciones tecnológicas.

Se requiere educación formal: Algunos empleadores buscan candidatos para tener una maestría o una licenciatura en ciencias de la computación, investigación de operaciones, matemáticas, ciencias de la computación, contabilidad de costos o una disciplina científica o técnica relacionada. Sin embargo, debido a que los parámetros de esta descripción del trabajo varían ampliamente, los empleadores también buscan candidatos con un título en negocios y sólidas habilidades de liderazgo empresarial, incluida la experiencia en entornos ágiles.

Salario promedio: $ 68,346 base Glassdoor (diciembre de 2020)

Experiencia necesaria: A quienes buscan un puesto junior como analista de negocios generalmente se les pide que tengan de uno a tres años de experiencia relevante, incluido el trabajo en desarrollo de software en alguna capacidad. Se puede esperar que aquellos que buscan un puesto senior tengan al menos cinco años como analista de negocios, incluida la participación activa en procesos ágiles y visualización de datos.

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