Hoy en día, habitamos en un ambiente de Big Data y los científicos de datos son la columna vertebral de este mundo digital. La acción del cliente, el comportamiento del consumidor, las operaciones comerciales y la toma de decisiones ahora se rigen por datos y estadísticas para las empresas. Conoce los 9 roles más interesantes en ciencia de datos.
Todos arrojamos datos a lo largo de nuestra trayectoria de comunicación y de consumo. Los clientes que interesan a una empresa dejan huellas de datos a través de redes neuronales en varias plataformas y dispositivos. Generan así una referencia de información medible, en masa. ¿Sabías que se proyecta que la creación de datos a nivel mundial crecerá en más de 180 zettabytes para 2025?
No es de extrañar que las empresas dependan de profesionales de la ciencia de datos para obtener información útil para ellos. Esto ha impulsado enormemente las carreras y especialidades relacionados con la ingeniería, arquitectura e interpretación de datos.
La brecha de demanda, oferta y talento
La capacidad de recopilar datos ha generado negocios, productos y servicios. Estos prosperan en tecnologías como la inteligencia artificial (IA), el análisis predictivo y el aprendizaje automático (ML).
La pandemia ha acelerado el desarrollo de las materias de ciencias de datos
Se estima que el 55% de las empresas han comenzado a utilizar el análisis de datos para mejorar su eficiencia, como consecuencia del COVID-19. Es natural que estas empresas e industrias demanden talento capacitado en ciencia de datos.
Además, un informe reciente de LinkedIn muestra que los especialistas en ciencia de datos, los ingenieros de ML y los especialistas en IA son algunos de los 15 mejores trabajos en demanda y de más rápido crecimiento en este momento. ¿La razón? ¡Hay una gran brecha en la demanda de científicos de datos y su oferta! Según una encuesta de Times India realizada en 2021, el 92% de los gerentes de contratación sienten que hay una escasez de talento cuando se trata de carreras de científicos de datos.
¿Cuáles son las trayectorias profesionales que puede incursionar un científico de datos?
Ya sabemos que los mejores cheques de pago y las oportunidades de trabajo son ventajas que acompañan a la carrera de científico de datos.
Sin embargo ¿conoces las funciones o roles que hay que cumplir?
El trabajo de un científico de datos no es como un guante ajustable o a la medida. Los perfiles dentro de este campo a menudo tienen matices que requieren habilidades o experiencia en ciertas áreas. Pudiendo trabajar como codificadores, científicos, estrategas y muchas otras opciones.
Nunca eres únicamente un ingeniero de datos, programador, analista o arquitecto. Estos roles a menudo se intercalan y son requeridos en términos de su alcance.
Varias funciones de ciencia de datos trabajan juntas para construir marcos, desarrollar software y crear algoritmos ML. La ciencia de datos ofrece a las profesionales oportunidades para pasar a roles de liderazgo, de consultor y de analista en varias industrias.
Una mirada a la comparación de salarios de los científicos de datos en la escala salarial de Estados Unidos muestra que un científico de datos de nivel inicial con menos de un año de experiencia comienza con US$ 85,096 por año. A medida que se suman los años de experiencia, los salarios pueden ascender a US$135,961.
Con esto en mente, los roles más interesantes para quienes incursionan en la ciencia de datos son:
Funciones nivel junior: experiencia de 1 a 4 años.
1. Pasante de ciencia de datos (Data Science Intern)
En este nivel debes poseer excelentes habilidades de programación SQL, R y Python. Suponiendo que tuvieras dominio en el uso de estos lenguajes de programación, el mejor lugar para comenzar a trabajar sería como pasante y/o científico de datos de nivel básico, en la industria de tu elección.
2. Científicos de datos júnior (Junior Data Scientists)
Estos profesionales trabajan en volúmenes de datos sin procesar desde el principio de los procesos. Recopilan, organizan, validan, limpian y estructuran
datos mediante códigos, con el fin de transmitirlos a los científicos de datos sénior de la organización. En este nivel están expuestos a la mayoría de las funciones de trabajo de datos, mientras perfeccionan las habilidades de programación y los conocimientos de matemáticas aplicadas.
3. Desarrollador de Business Intelligence y Analistas de Mercado (Business Intelligence Developer and Market Analysts)
Los profesionales de datos de nivel básico también reciben los roles de trabajo de analistas de mercado y desarrolladores de Business Intelligence (BI). En un nivel básico trabajan activamente con varios departamentos en datos de la empresa y de la industria en tiempo real. Deben identificar problemas, tendencias de mercado, evaluar procesos comerciales y descubrir información comercial valiosa. Por lo tanto, deben ser expertos en modelado de datos y herramientas de visualización como es el Excel avanzado.
Funciones nivel medio: experiencia de 4 a 8 años.
4. Ingenieros y arquitectos de datos sénior (Senior Data Engineers and Architects)
Estos perfiles trabajan juntos para crear infraestructuras de datos, software y marcos para recopilar y administrar terabytes de datos sin procesar.
Estos datos provienen de diversas fuentes en una ubicación centralizada. Y son clave para garantizar un flujo de datos, modelado y arquitectura impecables permitiendo su captura de forma confiable y selectiva para la gestión de bases de datos.
5. Analistas de datos sénior (Senior Data Analysts)
Este perfil también puede ser analista comercial y de mercado con experiencia avanzada. Las organizaciones confían en este perfil para analizar Big Data, datos históricos, ejecutar pruebas A/B y trabajar con herramientas de visualización de datos como Tableau. Sus informes y análisis de datos ayudan a los líderes de C-suite a generar más ingresos, encontrar oportunidades de crecimiento y resolver problemas comerciales.
6. Científicos de datos sénior y gerentes de ciencia de datos (Senior Data Scientists and Data Science Managers)
Su rol implica la identificación y representación gráfica de tendencias y patrones en Big Data; la creación de canalizaciones ETL para el flujo lógico de datos; el aprovechamiento del aprendizaje profundo, y el uso de ML para pronosticar datos.
Acelera tu carrera con el programa adecuado
Comparte tus datos con nosotros y permite que nuestros asesores te guíen hacia la excelencia
También son responsables de la creación de marcos, de la escritura de códigos para la automatización de procesos y de la mejora de experiencias de consumo, como el caso de UBER, cuyo equipo de desarrollo de datos diseñó una caja de herramientas, todo en uno, a la que acceden diversas áreas de la organización para aprovechar la ciencia de datos en la fijación de precios, seguridad, detección de fraudes y atención al cliente, elementos fundamentales de la experiencia de viaje.
7. Funciones de dirección en carreras de científicos de datos (Data Scientist): experiencia de 8 a 12 años.
Para estar en este nivel, los profesionales deben agregar certificaciones avanzadas y programas de ciencia de datos a su conjunto de habilidades. Aquí se encuentran los científicos de datos líderes, científicos de datos principales y directores de ciencia de datos, quienes llegan a tener un salario base promedio de hasta US$155,166 por año.
Los analistas de datos sénior cambian de rol cuando ascienden a gerente sénior de análisis de negocios o cualquier otra gerencia. Gerente de análisis e información de negocios, director de gerentes de productos de análisis o roles específicos de científicos de datos. Por lo tanto, mucho depende de la industria en la que se desempeñen y el alcance de los proyectos que manejen, aquí los salarios oscilan entre US$102.000 y US$124.000 por año.
8. Ingenieros de aprendizaje automático (ML) (Machine Learning (ML) Engineers)
Muchos ingenieros, científicos de datos y programadores comienzan sus carreras como ingenieros de ML. Sin embargo, el papel es simbiótico. Para desarrollarse holísticamente como profesional en ML, se necesitan años de experiencia.
Los campos de ML e IA están creciendo exponencialmente. A medida que más y más organizaciones dependen de la automatización para adquirir clientes, retenerlos y brindarles experiencias. Los científicos de datos con habilidades expertas en C++, procesamiento de lenguaje natural (NLP), aprendizaje profundo e ingeniería de software ascienden para convertirse en ingenieros senior de ML y liderar proyectos.
En esta etapa, los ingenieros líderes de ML supervisan los equipos para crear productos mientras desarrollan sistemas y software de ML/AI con algoritmos avanzados. Como ingeniero de ML, ¡se espera que uno construya plataformas sólidas como Amazon y Netflix!
Alrededor del 35 % de lo que los consumidores compran en Amazon y el 75 % de lo que los clientes ven en Netflix provienen de recomendaciones de productos basadas en algoritmos altamente personalizados. De hecho, los modelos y herramientas de ML permitieron al equipo de Amazon eliminar 915,000 toneladas de material de embalaje en todo el mundo y reducir el uso de cajas del 69 % al 42 % en 2020.
9. Funciones avanzadas de científico de datos (Data Scientist Careers): experiencia de 12 a 16 años y más.
Dirigir la división de ciencia de datos de una empresa requiere fuertes habilidades en NLP, ML, BI, gestión de personas y análisis de Big Data. Director de datos (CDO) y jefe de ciencias de datos es el título de trabajo más avanzado en la trayectoria profesional de un científico de datos. Según las tendencias del mercado, el 59 % de los directores de datos reportan a un líder empresarial. Además, el 80 % del apoyo de los directores de datos de las principales partes interesadas son empresarios. Esto incluye al CEO, COO, CFO y jefe de transformación digital.
Desearíamos poder decir que, con más de 12 años de experiencia, ha dominado oficialmente la ciencia de datos; sin embargo, la naturaleza dinámica de la tecnología garantiza que siempre haya algo nuevo que aprender. Solo la calidad y la profundidad de la experiencia es vital para preparar a un científico de datos en la dirección y supervisión de organizaciones y empresas tecnológicas pioneras.
La ciencia de datos es un campo tecnológico en evolución y los profesionales necesitan mejorar y capacitarse continuamente para mantenerse relevantes. Deben crecer con el negocio y sus desafíos, así como equiparse con las últimas tecnologías e idiomas para resolver problemas críticos.
Emeritus ofrece múltiples programas de cursos de ciencia y análisis de datos en línea que equipan a los profesionales con conceptos y aplicaciones de análisis de negocios, visualización de datos, ML e IA de las mejores universidades de todo el mundo.
Por Janice Godinho
