10 señales de que una carrera como científico de datos es para ti

Para maximizar su valor, las empresas necesitan científicos de datos que los ayuden a dar sentido a los datos que recopilan. Como resultado, la demanda de científicos de datos está en auge, lo que significa que el interés en seguir una carrera como científico de datos también está en auge.

Las carreras en ciencia de datos atraen a todo tipo de personas, desde estudiantes universitarios interesados ​​en tecnología hasta profesionales de TI que buscan un cambio de carrera hasta personas no técnicas que buscan un crecimiento profesional en un campo técnico.

¿Cómo sabes si serás feliz en una carrera en ciencia de datos? Estas 10 pistas pueden ayudarte a determinar si un rol como científico de datos es adecuado para ti. Si decides que sí, asegúrate de consultar los recursos de carrera al final de este artículo.

Con quién trabajarás en el mercado laboral de científicos de datos

Debido a la creciente importancia de la toma de decisiones basada en datos en diferentes industrias, la Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos proyectó un crecimiento del empleo de científicos de datos del 36% desde 2021 hasta 2031, con aproximadamente 13,500 oportunidades de trabajo por año. Estas oportunidades se verán impulsadas por el aumento de la producción de datos y la sustitución de trabajadores que cambian a otros empleos o se jubilan.

Aunque los Estados Unidos es uno de los principales empleadores de científicos de datos, otros países como Suiza, Reino Unido, Australia, Israel, Canadá, China, India, Países Bajos, Alemania, Francia y Sudáfrica también son principales empleadores de científicos de datos.

En cuanto a la demografía, el campo de la ciencia de datos ha estado dominado por hombres durante décadas, con los hombres representando el 79.6%, según Zippia. De manera similar, la diversidad racial y étnica en el campo de la ciencia de datos es baja, con individuos blancos representando el 64.2%, seguidos por asiáticos (18.8%), hispanos y latinos (6.9%), afroamericanos (4.2%) y nativos americanos y nativos de Alaska (0.5%).

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Investigaciones adicionales también revelan que la mayoría de los científicos de datos son de mediana edad: alrededor del 49% de los profesionales en el campo tienen más de 40 años. El grupo de edad de 30 a 40 años comprende aproximadamente el 30%, mientras que aquellos de 20 a 30 años representan alrededor del 22%.

Nota: Al momento de escribir este artículo, se ha realizado una investigación limitada sobre la perspectiva global del mercado laboral de la ciencia de datos. Por lo tanto, se han utilizado estadísticas de los Estados Unidos para resaltar las tendencias actuales del mercado laboral y las tendencias demográficas de la ciencia de datos.

1. No te gustan las estadísticas, las matemáticas y la programación

Los profesionales de la ciencia de datos dependen en gran medida de sus conocimientos en estadísticas, matemáticas y programación para analizar y manipular datos. Como científico de datos, debes ser capaz de utilizar lenguajes como Python y R para crear modelos de aprendizaje automático y trabajar con conjuntos de datos grandes.

Una gran comprensión de los conceptos estadísticos y las fórmulas estadísticas clave, además de la capacidad para interpretar y comunicar los resultados estadísticos, también es un requisito previo. Si estos temas no te interesan o luchas por comprender plenamente sus conceptos, puede ser una indicación de que perseguir un rol como científico de datos no es adecuado para ti.

2. No te gusta trabajar durante largos períodos de tiempo en soledad

Cuando estás aprendiendo un nuevo concepto, generalmente es una buena práctica aislarte ocasionalmente para enfocarte y sumergirte por completo en el tema. Esto es especialmente cierto para los científicos de datos, quienes a menudo necesitan pasar largas horas analizando datos y desarrollando modelos complejos.

La ciencia de datos puede requerir períodos prolongados de concentración. Este trabajo se realiza mejor solo y con interrupciones mínimas. Si eres una persona altamente sociable y deseas una interacción constante, una carrera en ciencia de datos podría resultar demasiado aislante para ti.

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3. No eres detallista

La atención al detalle es importante en la ciencia de datos porque constantemente estás trabajando con estadísticas, datos y los algoritmos matemáticos y lógicos que desarrollas. El trabajo en ciencia de datos puede requerir que analices conjuntos de datos complejos, lo cual requiere un alto nivel de atención.

Cuando no prestas atención incluso a los detalles más pequeños, puede llevar a resultados inexactos o conclusiones defectuosas, de ahí la importancia de analizar continuamente los resultados de tu trabajo. Una persona con una mente orientada a los detalles es la mejor opción para esta actividad.

4. No te gustan las tareas tediosas

Se consume mucho tiempo en la preparación de datos, una actividad tediosa que implica estandarizar los términos de los datos y limpiarlos para que puedan usarse. No hay nada glamoroso en este trabajo, pero si no lo haces, no tendrás un buen conjunto de datos para ejecutar tus algoritmos. Debes preguntarte si un trabajo con mucha preparación de datos te hará feliz.

5. No tienes una sólida formación técnica o ingenieril

Una sólida formación en ingeniería, TI, estadísticas y modelado de datos es importante para los científicos de datos. La ciencia de datos implica trabajar con algoritmos complejos, modelos estadísticos, lenguajes de programación y conjuntos de datos grandes.

Aunque no es imposible, si provienes de un campo diferente, es posible que te resulte difícil comprender y aplicar los conceptos y metodologías requeridos en este campo sin un entrenamiento adicional.

6. No puedes aceptar el fracaso

La ciencia de datos es un trabajo experimental. Estás probando diferentes algoritmos con diferentes combinaciones de datos. Al igual que la mayoría de los investigadores, los científicos de datos encuentran muchos fracasos porque no todos los algoritmos o teorías funcionan.

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Los buenos científicos de datos saben cuándo rendirse y cuándo probar otro enfoque. Cuando fracasan, lo intentan de nuevo. Si sientes que no tienes la resistencia para aceptar fracasos repetitivos, un trabajo en ciencia de datos puede que no sea para ti.

7. Te gusta el trabajo predecible

La ciencia de datos es todo menos predecible. Los científicos de datos a menudo trabajan en proyectos variados, analizando conjuntos de datos diferentes y aplicando diversas técnicas. A veces, se pueden encontrar ideas únicas de la nada. En otros casos, lo que creías que era una buena fórmula o algoritmo para aplicar a los datos no produce nada.

Un trabajo como científico de datos no es adecuado para alguien a quien le gusta venir al trabajo cada mañana ya entendiendo cómo será su día. Si prefieres rutinas estrictas o encuentras que las tareas repetitivas son más atractivas, es posible que la naturaleza dinámica de la ciencia de datos no se alinee con tus preferencias.

8. No te gusta el trabajo de escritorio

Si te gusta la tecnología pero también te gusta moverte físicamente y tomar un descanso de tu escritorio, puede que un trabajo en redes, telefonía u operaciones sea más adecuado para ti. Debido a la naturaleza detallada del trabajo, los científicos de datos pasan largas horas en sus escritorios analizando y manipulando datos, programando e implementando algoritmos. Si no te gusta el trabajo de escritorio y prefieres ser más activo físicamente o participar en tareas prácticas, es posible que un trabajo como científico de datos no sea la mejor opción para ti.

9. Los datos te aburren

La ciencia de datos se trata completamente de los datos. Tienes que limpiar datos, juntarlos, procesarlos, analizarlos y luego hacer más de lo mismo.

Es útil si disfrutas de los desafíos que conlleva trabajar con datos. Si manejar y explorar datos no te entusiasma o si lo encuentras tedioso y poco interesante, indica que es posible que no tengas la curiosidad innata y la pasión necesaria para resolver problemas basados ​​en datos que se requieren en este rol.

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10. No entiendes cómo traducir problemas empresariales en algoritmos de datos

Necesitarás más que un título en ciencia de datos para un puesto como científico de datos. Tus clientes internos esperarán que comprendas el negocio, así como los problemas empresariales problemáticos que desean resolver con la ayuda de la ciencia de datos.

Un científico de datos habilidoso sabe cómo llegar al núcleo de un problema empresarial y encontrar los datos adecuados. Si sientes que careces de este conocimiento y habilidad empresarial, es posible que una carrera en ciencia de datos no sea adecuada para ti.

¿La carrera de científico de datos parece ser adecuada para ti? Estos recursos pueden ayudar

Si te identificas con las cualidades y habilidades requeridas para ser un científico de datos, es posible que estés en el camino correcto para seguir una carrera en este campo. Explora nuestra hoja de trucos de científico de datos, así como nuestra guía sobre qué preguntas hacer durante una entrevista de trabajo en ciencia de datos.

Estas guías te permitirán explorar más a fondo y mejorar tu comprensión de la ciencia de datos, y determinar qué tipo de empresa sería la mejor opción para ti como científico de datos.

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