Data Scientist 2023: Domina el arte del análisis de datos con nuestra guía infalible

Según datos de la Oficina de Estadísticas Laborales, se proyecta que la demanda de científicos de datos crecerá un 36% desde 2021 hasta 2031. Dentro de este período, aproximadamente habrá 13,500 oportunidades de trabajo disponibles cada año. Esto demuestra que los científicos de datos siguen siendo muy buscados en 2023.

La demanda actual de científicos de datos

Según informes, el 97.2% de las empresas están invirtiendo fuertemente en proyectos de inteligencia artificial y big data, y entre las empresas evaluadas, el 24% ahora utiliza análisis de big data. Este rápido crecimiento en proyectos de datos y AI sigue el rápido avance tecnológico que afecta a todos los sectores.

Dado el gran volumen de datos que las empresas necesitan analizar, el uso de herramientas de administración de datos tradicionales como hojas de cálculo y bases de datos tradicionales no será suficiente. De ahí la necesidad de científicos de datos que puedan utilizar herramientas de análisis de big data para ayudar a las empresas a analizar datos en tiempo real y tomar decisiones basadas en ellos.

¿Cuáles son algunos de los roles de trabajo de los científicos de datos?

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

Dado que los datos se pueden implementar en una variedad de casos de uso, el rol del científico de datos adopta diferentes formas.

Científico de datos

Un científico de datos analiza conjuntos de datos complejos para descubrir ideas y tendencias, construye modelos predictivos y traduce los datos en información accionable. Se encargan de investigar y desarrollar nuevos algoritmos y modelos de datos.

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Según Glassdoor, el salario anual de un científico de datos en los Estados Unidos se estima en alrededor de $152,000, con un promedio de $117,656.

Analista de datos

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

Según Salary.com, el salario de un analista de datos varía entre $74,787 y $93,484 al año, dependiendo del nivel de experiencia, la educación y la certificación.

Ingeniero de datos

Los ingenieros de datos son responsables de diseñar, construir y mantener los flujos de datos. Se aseguran de que los datos estén listos para ser procesados y analizados. Los ingenieros de datos deben mantener el ecosistema y el flujo de datos optimizados y eficientes.

Según el rango salarial publicado en Payscale, los ingenieros de datos cobran entre $96,000 y $135,000 al año.

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 accesibles. Mientras que un ingeniero de datos construye y mantiene flujos de datos e infraestructura para un procesamiento eficiente de los datos, un arquitecto de datos diseña el ecosistema general de datos, incluyendo estándares, modelos y estrategias, para respaldar los objetivos de la organización.

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El salario anual estimado de un arquitecto de datos, según Glassdoor, es de $155,022.

Cuentacuentos de datos

Este es el puesto de trabajo más reciente en esta lista. Contar historias de datos no se trata solo de visualizar datos y hacer informes y estadísticas. Se trata de encontrar la narrativa que mejor describa los datos y usarla para expresarla. El cuentacuentos de datos ayuda a las personas a comprender los datos.

El salario de un cuentacuentos de datos varía de $67,000 a $106,500 al año, según ZipRecruiter.

Científico de aprendizaje automático

Un científico de aprendizaje automático trabaja con grandes conjuntos de datos para diseñar sistemas predictivos y analíticos que puedan aprender de los datos, realizar predicciones y extraer ideas valiosas de ellos.

Según Glassdoor, el salario estimado de un científico de aprendizaje automático es de $163,959 al año, con un salario promedio de $128,663 al año.

Ingeniero de aprendizaje automático

Los ingenieros de aprendizaje automático deben estar familiarizados con los diversos algoritmos de aprendizaje automático como la agrupación, la categorización y la clasificación, y deben estar actualizados con los últimos avances de investigación en el campo. Los ingenieros de aprendizaje automático deben tener sólidas habilidades en estadísticas y programación, además de algún conocimiento de los fundamentos de la ingeniería de software.

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Según Indeed, un ingeniero de aprendizaje automático recibe un salario anual de aproximadamente $159,851.

Desarrollador de inteligencia empresarial

Los desarrolladores de inteligencia empresarial diseñan y desarrollan estrategias que permiten a los usuarios empresariales 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 de negocio.

El salario anual de un desarrollador de inteligencia empresarial varía de $94,697 a $139,000, según Indeed.

Administrador de bases de datos

Los administradores de bases de datos aseguran el rendimiento óptimo, la seguridad y la confiabilidad de los sistemas de bases de datos en las organizaciones. Son responsables de crear estrategias de respaldo y recuperación para salvaguardar la integridad de los datos, colaborar con los desarrolladores para optimizar el rendimiento de las consultas y hacer cumplir las políticas de acceso y seguridad de los datos.

Según ZipRecruiter, el salario promedio de un administrador de bases de datos es de $98,248 al año.

Roles especializados en tecnología

A medida que crece el campo de la ciencia de datos, surgirán tecnologías más específicas. Como resultado, se crearán nuevos roles de trabajo especializados para gestionar estas tecnologías. Estos roles de trabajo se aplican tanto a los científicos de datos como a los analistas de datos.

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¿Qué habilidades necesitas para ser un científico de datos?

Aquí hay 11 habilidades comerciales que un científico de datos puede 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. Idiomas de consulta.
7. Administración de bases de datos.
8. Codificación en Python.
9. Microsoft Excel.
10. Programación en R.
11. Elaboración 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 fundamentales que necesitas: Python, R y SQL", dijo Pablo Ruiz Junco, investigador económico de Glassdoor. "Con estas habilidades, serás elegible para postularte a más del 70% de 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 tener un alcance 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 web de empleos al que se consulte. Por ejemplo, Indeed dice que el salario base promedio es de $124,528, mientras que Glassdoor dice que el salario base promedio para el puesto es de $117,658.

Los científicos de datos en Palo Alto, California, reciben el salario más alto, de $166,954, seguidos de San Francisco, con $157,969 y Bellevue, con $147,413, según Indeed.

La Oficina de Estadísticas Laborales informó que la remuneración mediana de un científico de datos con un master's degree en 2021 fue de $131,490 al año.

Con las diferencias salariales entre los científicos de datos principales, los investigadores y los especialistas en big data, las habilidades individuales que los científicos de datos aportan pueden tener un gran impacto en la remuneración. Los solicitantes de empleo deben considerar en qué rol están más interesados y hacer un análisis de costo-beneficio de qué habilidades vale la pena aprender.

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

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

• Detállame el proyecto del que estás más orgulloso y en el que utilizaste datos, ciencia de datos, aprendizaje automático o análisis avanzado. ¿Cuál fue tu papel en el proyecto y qué hiciste en cada paso?
• Cuéntame sobre un proyecto en el que hayas utilizado (inserta aquí el lenguaje de programación o habilidad).
• Háblame de una vez en que tuviste que trabajar con alguien que no tiene conocimientos de datos en un proyecto de ciencia de datos.
• Cuéntame sobre una vez en que tuviste que convertirte en un experto en una nueva técnica rápidamente.

Al entrevistado se le podría presentar un mini-estudio de caso basado en un proyecto de ciencia de datos que el equipo ha emprendido, con preguntas como: ¿Qué datos necesitarías? ¿Cuáles son las hipótesis que te gustaría probar? ¿Qué técnica(s) usarías para evaluarlas?

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

• ¿Has construido 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 has sido parte desde el principio, los entrevistadores pueden preguntar si has formado parte de un departamento que lidió con una fusión de empresas o adquisición de datos y cómo lo manejaste.
• ¿Qué tipos de paneles de control personalizados has creado y qué información o análisis se presentaba a través de tu panel de control?
• Cuéntame sobre el proyecto de datos más complicado en el que has trabajado y qué pudiste hacer para lograr el éxito.

Requisitos de educación y certificación para científicos de datos

Para convertirse en un científico de datos, los requisitos de educación y certificación pueden variar según tus antecedentes, experiencia y los roles específicos que estés buscando. Sin embargo, aquí tienes una descripción general de lo que comúnmente se busca.

Educación

• Título universitario: Es esencial tener una base sólida en matemáticas y programación, por lo que muchos científicos de datos tienen un título universitario en un campo relacionado, como ciencias de la computación, matemáticas, estadísticas, ingeniería, física o economía.
• Máster o doctorado: Estos son opcionales, pero aumentan las posibilidades de un candidato de obtener posiciones más avanzadas o centradas en la investigación, ya que indican un conocimiento más profundo de los conceptos y técnicas de la ciencia de datos.

Certificaciones

Algunas certificaciones clave incluyen las siguientes:

• Certified Analytics Professional (CAP): Esta certificación no se enfoca en una plataforma comercial específica, sino que prepara a los candidatos para aprender cómo obtener información de big data. Tiene una validez de tres años, y se requiere que los candidatos pasen el examen Associate Certified Analytics Professional antes de poder obtener la certificación CAP.
• IBM Data Science Professional Certificate: Esta certificación se ofrece en plataformas como Coursera, edX e IBM Training, y cubre herramientas, metodologías y lenguajes de programación de ciencia de datos.
• Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate: Se espera que los candidatos con la certificación Azure Data Scientist Associate posean conocimientos especializados en la aplicación de ciencia de datos y aprendizaje automático en la plataforma Azure.
• Google Cloud Professional Data Engineer: No hay requisitos previos para obtener esta certificación. Se centra en la ingeniería de datos y el uso de tecnologías de Google Cloud.

¿Cuáles son algunas de las principales herramientas que los científicos de datos deben conocer?

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 adaptadas a todas las industrias. Estas son algunas de las herramientas de ciencia de datos que cualquier científico de datos prospectivo debería conocer.

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Tableau

Tableau es una potente herramienta de visualización de datos que se conecta a diversas fuentes de datos y facilita la creación de paneles interactivos. Aprender Tableau mejora la capacidad de los científicos de datos para presentar hallazgos, tomar decisiones basadas en datos y hacer su trabajo accesible a una audiencia más amplia.

TensorFlow

TensorFlow es una herramienta de código abierto para el aprendizaje automático, especialmente para técnicas avanzadas como el aprendizaje profundo. La competencia en TensorFlow permite a los científicos de datos aprovechar el aprendizaje profundo para tareas complejas como la generación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje por refuerzo.

Jupyter Notebooks

Jupyter Notebooks es otra herramienta importante en el arsenal de cualquier científico de datos. Ofrece un entorno interactivo basado en la web para combinar código en vivo, visualizaciones y compartición de análisis en un formato comprensible. Los científicos de datos se benefician de los Jupyter Notebooks en términos de comunicación y colaboración.

Python

La versatilidad, la amplia biblioteca y la facilidad de uso de Python lo convierten en una herramienta esencial para cualquier científico de datos. Con Python, puedes ejecutar manipulación de datos, análisis, visualización y cargas de trabajo de aprendizaje automático.

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