Por qué los científicos de datos están en alta demanda y cuáles son sus roles

Los científicos de datos siguen siendo muy solicitados, ocupando el codiciado puesto número 3 en la lista de los mejores empleos en Estados Unidos de 2022 de Glassdoor, con 10.071 ofertas de trabajo, y la demanda continúa creciendo. En 2012, la revista Harvard Business Review nombró a los científicos de datos como "el empleo más sexy del siglo XXI", y ese estatus parece mantenerse.

Resumen ejecutivo

• ¿Por qué hay una mayor demanda de científicos de datos? Casi todas las empresas tienen la capacidad de recopilar datos, y la cantidad de datos sigue creciendo. Esto ha llevado a una mayor demanda de empleados con habilidades específicas que puedan organizar y analizar de manera efectiva estos datos para obtener información empresarial.
• ¿Cuáles son algunos roles laborales en la ciencia de datos? Científico de datos principal, investigador y especialista en grandes datos son algunos de los principales títulos laborales en el campo de la ciencia de datos.
• ¿Qué habilidades se requieren para ser un científico de datos? El conjunto de habilidades comunes para un científico de datos incluye aprendizaje automático, estadísticas, Python, procesamiento del lenguaje natural y Hadoop SPARK, según Glassdoor.
• ¿Cuáles son las ciudades con los mercados laborales tecnológicos más calientes? Las ciudades con los salarios tecnológicos más rápidos entre 2020 y 2021, según el Informe Salarial de Tech 2022 de DICE, incluyen Seattle (+11,2%) y Silicon Valley (+5,0%). Además, Nueva York (1,1%) y Boston (3,5%) experimentaron un aumento, al igual que Atlanta, Filadelfia, Miami y Detroit.
• ¿Cuál es el salario promedio de un científico de datos? El salario total estimado para los científicos de datos fue de $ 121,228 en marzo de 2022, según Glassdoor. Sin embargo, Indeed ubicó el salario base promedio nacional en $ 109,100 para marzo de 2022. Los salarios varían mucho según la ubicación; las posiciones con los salarios más altos, según Indeed, son Nueva York, Austin, San Diego, Irvine y Atlanta.
• ¿Cuáles son las preguntas típicas de entrevista para una carrera en ciencia de datos? "En una entrevista, espera responder preguntas técnicas sobre tu capacidad para realizar pruebas cuantitativas, así como para crear visualizaciones claras de conjuntos de datos grandes y complejos. Prepárate para discutir proyectos pasados en los que hayas trabajado y cómo comunicas los hallazgos de datos de manera clara y concisa para ayudar a resolver problemas relacionados con el negocio", sugiere Glassdoor.
• ¿Dónde puedo encontrar recursos para una carrera en ciencia de datos? La Data Science Association, el Instituto de Investigación de Operaciones e Investigación en Ciencias de la Dirección (INFORMS) y el Instituto Internacional de Analítica son organizaciones nacionales e internacionales donde puedes encontrar información sobre la profesión, así como opciones de certificación y capacitación. Muchos proveedores ofrecen una serie de cursos en línea en lenguajes de programación como Python, R y SQL.
• ¿Cuáles son algunas herramientas principales para los científicos de datos? La creciente necesidad empresarial de herramientas de análisis de datos e inteligencia empresarial ha llevado a un tremendo crecimiento en las opciones de plataformas para los científicos de datos. Estas ofertas van desde herramientas básicas de visualización de datos hasta sistemas altamente sofisticados diseñados para ayudar a las organizaciones a obtener inteligencia accionable y tomar decisiones comerciales acertadas.

¿Por qué hay una mayor demanda de científicos de datos?

A medida que cada empresa se convierte en una empresa de tecnología en cierta medida, aumenta la necesidad de profesionales capacitados que puedan analizar esos datos y obtener información empresarial.

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A medida que el tamaño de los datos en las empresas crece cada vez más, hay una mayor demanda de empleados con habilidades específicas que puedan organizar y analizar estos datos de manera efectiva", dijo Pablo Ruiz Junco, becario de investigación económica de Glassdoor. "Al mismo tiempo, la cantidad de personas con estas habilidades sigue siendo relativamente baja en comparación con la demanda, lo que resulta en salarios más altos".

Los avances tecnológicos y los grandes volúmenes de datos disponibles en línea afectan a todos los sectores y tienen un gran impacto en la economía, según Karen Panetta, miembro del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) y decana de ingeniería de posgrado en la Universidad de Tufts. Esta llamada "avalancha de datos" no se trata solo de la cantidad de datos, sino también de la velocidad a la que cambia y crece, y los diversos tipos de datos disponibles.

"Simplemente saber cómo usar una hoja de cálculo y una base de datos tradicional no es suficiente en la emergente revolución de Big Data", dijo Panetta. "Los análisis deben hacerse en tiempo real, donde las decisiones pueden ser críticas. Poder conocer simplemente cómo usar las herramientas de software es solo parte de este desafío. Comprender los datos en todas las disciplinas, poder comunicar su significado y utilizar la estadística serán los factores que diferenciarán a los 'contadores de números' tradicionales".

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¿Cuáles son algunos roles laborales en la ciencia de datos?

En general, los científicos de datos recopilan y analizan datos para intereses específicos de la empresa y luego trabajan con los departamentos de marketing para aprovechar ese conocimiento. Estos trabajadores deben estar familiarizados con el software de recopilación de datos, la programación y las técnicas de almacenamiento.

Los trabajos de científico de datos se dividen en 10 categorías, según Towards Data Science.

Científico de datos: Un científico de datos sabe un poco de todo y puede ofrecer ideas sobre las mejores soluciones para un proyecto específico. Son responsables de investigar y desarrollar nuevos algoritmos y enfoques. En las grandes empresas, supervisan proyectos de principio a fin.

Analista de datos: Los analistas de datos son responsables de visualizar, transformar y manipular los datos. A menudo se encargan de preparar los datos para su comunicación mediante la creación de informes que muestran tendencias e ideas.

Ingeniero de datos: Los ingenieros de datos son responsables de diseñar, construir y mantener tuberías de datos. Se aseguran de que los datos estén listos para ser procesados y analizados. Necesitan mantener el ecosistema y la tubería optimizados y eficientes.

Arquitecto de datos: Un arquitecto de datos es similar a un ingeniero de datos. Ambos deben asegurarse de que los datos estén bien formateados y sean accesibles. Los arquitectos de datos también diseñan, crean y mantienen nuevos sistemas de bases de datos que se ajustan a los requisitos de un modelo empresarial específico.

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Contador de datos: Este es el puesto laboral más nuevo de la lista. La narración de datos no se trata solo de visualizar los datos y crear informes y estadísticas; más bien, se trata de encontrar la narrativa que mejor describe los datos y utilizarla para expresarla. El contador de datos ayuda a las personas a comprender los datos.

Científico de aprendizaje automático: Un científico de aprendizaje automático investiga nuevos enfoques de manipulación de datos y diseña nuevos algoritmos que se puedan utilizar.

Ingeniero de aprendizaje automático: Los ingenieros de aprendizaje automático deben estar muy familiarizados con los diversos algoritmos de aprendizaje automático, como agrupamiento, categorización y clasificación, y estar actualizados con los últimos avances en investigación en el campo. Los ingenieros de aprendizaje automático deben tener sólidas habilidades en estadísticas y programación, además de conocimientos fundamentales de ingeniería de software.

Desarrollador de inteligencia empresarial: Los desarrolladores de inteligencia empresarial diseñan y desarrollan estrategias que permiten a los usuarios comerciales encontrar la información que necesitan para tomar decisiones de manera rápida y eficiente. Los desarrolladores de BI deben tener al menos una comprensión básica de los fundamentos de los modelos comerciales.

Administrador de bases de datos: Un administrador de bases de datos se encargará de monitorear la base de datos, asegurarse de que funcione correctamente, realizar un seguimiento del flujo de datos y crear copias de seguridad y recuperaciones.

Roles especializados en tecnología: A medida que crece el campo de la ciencia de datos, surgirán tecnologías más específicas. A medida que se desarrolla el campo, se crearán nuevos roles laborales especializados. Estos roles se aplican tanto a científicos de datos como a analistas.

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¿Qué habilidades necesitas para ser un científico de datos?

Aquí tienes 12 habilidades comercializables que un científico de datos podría necesitar, según un informe de Indeed:

1. Computación en la nube
2. Estadísticas y probabilidad
3. Matemáticas avanzadas
4. Aprendizaje automático
5. Habilidades de visualización de datos
6. Lenguajes de consulta
7. Gestión de bases de datos
8. Visualizaciones
9. Codificación en Python
10. Microsoft Excel
11. Programación en R
12. Manipulación de datos

Si estás interesado en ingresar al campo de la ciencia de datos y construir una base sólida de experiencia que destaque a los ojos de los futuros empleadores, hay tres habilidades clave que necesitas: Python, R y SQL", dijo Pablo Ruiz Junco, becario de investigación económica de Glassdoor. "Con estas habilidades, serás elegible para postularte a más del 70% de todas las ofertas de trabajo en línea para roles de científico de datos. Además, ampliar tus habilidades más allá de estos lenguajes fundamentales puede llevarte a un salario más alto y permitirte alcanzar un rango más amplio al postularte".

¿Cuál es el salario promedio de un científico de datos?

Las cifras salariales promedio difieren ligeramente para los científicos de datos en los Estados Unidos dependiendo del sitio de trabajo que consultes. Por ejemplo, Indeed dice que el salario base promedio es de $ 109,100, y Glassdoor dice que el salario base promedio para el puesto es de $ 121,228.

Según Indeed, los científicos de datos en la ciudad de Nueva York tienen el salario más alto, con $ 151,536, seguidos de Austin, con $ 124,712 y San Diego, con $ 121,685.

La Oficina de Estadísticas Laborales informó que la remuneración media para un científico de datos con una maestría en 2020 fue de $ 126,830 al año.

Como se puede ver en las diferencias salariales entre los principales científicos de datos, los investigadores y los especialistas en grandes datos, las habilidades que los científicos de datos individuales aportan pueden tener un gran impacto en el salario. Los solicitantes de empleo deben considerar en qué rol están más interesados ​​y realizar un análisis de costo-beneficio de qué habilidades vale la pena aprender.

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¿Qué roles laborales de ciencia de datos pagan los salarios más altos?

Aunque los analistas predijeron que la demanda de científicos de datos se dispararía para el año 2020, esa demanda se redujo en 2020 debido a la pandemia de COVID-19. Pero el campo ha estado recuperándose y el mercado parece estar calentándose.

Según un informe de Indeed, los 15 trabajos de datos que pagan salarios más altos según el salario promedio nacional en 2021 son:

1. Ingeniero de aprendizaje automático: $ 149,847
2. Arquitecto empresarial: $ 144,013
3. Arquitecto de datos: $ 133,840
4. Ingeniero de big data: $ 132,571
5. Modelador de datos: $ 93,476
6. Científico de datos: $ 122,519
7. Ingeniero de infraestructura: $ 113,546
8. Desarrollador de inteligencia empresarial: $ 100,494
9. Estadístico: $ 99,055
10. Administrador de bases de datos: $ 97,730
11. Analista de inteligencia empresarial: $ 96,737
12. Desarrollador de bases de datos: $ 89,250
13. Gerente de almacén de datos: $ 84,221
14. Analista de datos: $ 75,225
15. Gerente de bases de datos: $ 65,558

¿Cuáles son las preguntas típicas de entrevista para una carrera en ciencia de datos?

"Para evaluar si un candidato puede tener éxito como científico de datos, busco algunas cosas: conocimiento básico de los fundamentos, capacidad para pensar de manera creativa y científica sobre problemas del mundo real, comunicación excepcional sobre temas altamente técnicos y curiosidad constante", dijo Kevin Safford, director senior de ingeniería en Umbel.

Un científico de datos junior puede esperar preguntas como las siguientes en una entrevista de trabajo, según el analista de Forrester Kjell Carlsson:

• Explícame el proyecto del que estás más orgulloso donde usaste datos/ciencia de datos/aprendizaje automático/análisis avanzado. ¿Cuál fue tu papel en el proyecto y qué hiciste en cada paso?
• Háblame de un proyecto en el que hayas utilizado (inserta aquí el lenguaje o habilidad, por ejemplo, Python, R).
• Dime sobre un proyecto en el que hayas tenido que trabajar con alguien que no tiene experiencia en datos en un proyecto de ciencia de datos.
• Finge que no soy un científico de datos, explícame (inserta aquí el tema de la ciencia de datos, por ejemplo, validación cruzada, aprendizaje no supervisado, etc.).
• Cuéntame sobre una vez que hayas tenido que trabajar con datos desordenados.
• Háblame sobre tu experiencia trabajando en equipos.
• Cuéntame sobre una vez en la que tuviste que convertirte en un experto en una nueva técnica rápidamente.

Es posible que se le dé al entrevistado un estudio de caso basado en un proyecto de ciencia de datos que el equipo haya emprendido, con preguntas como: ¿Qué datos necesitarías? ¿Cuáles son las hipótesis que te gustaría probar? ¿Qué técnica(s) utilizarías para evaluarlas?

Una entrevista también puede incluir un ejercicio en el que al entrevistado se le proporcione un conjunto de datos y una pregunta amplia, y se le pida que presente sus hallazgos, dijo Carlsson.

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Para posiciones más senior, estas preguntas pueden surgir, según Daniel Miller, vicepresidente de contratación en Empowered Staffing:

• ¿Has creado un almacén de datos desde cero? Si es así, cuéntame sobre el proceso que creaste para implementar con éxito el almacén de datos. (Si no ha formado parte de él desde el principio, puedes preguntar si ha formado parte de un departamento que se ocupó de una fusión de empresas o adquisición de datos y cómo lo manejaron).
• ¿Qué tipos de paneles personalizados has creado y qué información/análisis se presentaba a través de tu panel?
• Háblame sobre el proyecto de datos más complicado en el que hayas trabajado y qué pudiste hacer para lograr el éxito.
• ¿Cómo te va explicando y presentando datos a ejecutivos y altos directivos?

¿Dónde puedo encontrar recursos para una carrera en ciencia de datos?

La Data Science Association, el Instituto de Investigación de Operaciones y la Ciencia de la Gestión (INFORMS) y el Instituto Internacional de Analítica son organizaciones nacionales e internacionales donde puedes buscar información sobre la profesión, así como opciones de certificación y capacitación.

Algunas instituciones educativas han creado programas de grado en ciencia de datos, incluida la Universidad de California, Berkeley, la Universidad Northwestern, la Universidad Carnegie Mellon y la Universidad Estatal de Kennesaw. Algunas de estas escuelas ofrecen cursos en línea.

Puedes encontrar una serie de cursos de programación en línea, como los de Python, R y SQL, de muchos proveedores. Los programas y seminarios también están disponibles a través de la IEEE Computer Society.

También existen numerosas certificaciones en ciencia de datos. Estas incluyen la Certificación de Analítica Certificada (CAP) independiente del proveedor, el programa de certificación Dell EMC Proven Professional, el Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE) y la Certificación de Ciencia de Datos de SAS.

¿Cuáles son algunas herramientas principales para los científicos de datos?

El mercado de herramientas de análisis de datos ha explotado en los últimos años, con numerosas plataformas disponibles para organizaciones de todos los tamaños y adecuadas para todas las industrias. Aquí tienes algunos recursos que te ayudarán a evaluar diversas ofertas para el análisis de datos y la inteligencia empresarial:

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Nota del editor: Este artículo ha sido actualizado para reflejar la información más reciente.

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