Aprenda a ser un científico de datos

Infórmate sobre los requisitos y expectativas del trabajo de cientifico de datos, incluyendo el salario, la formación y la experiencia.

¿Qué hace un científico de datos?

Los científicos de datos analizan los datos en bruto y los sintetizan en resultados que se puedan entender fácilmente. Esta trayectoria profesional relativamente nueva fusiona la programación, la estadística y la lógica empresarial y los científicos de datos utilizan sus habilidades en programación, estadística y aprendizaje automático para analizar los datos y utilizarlos para formar conclusiones. Pueden trabajar en empresas de medios sociales y utilizar los datos de los usuarios para comprender sus hábitos y sugerirles contenidos que les gusten. También pueden trabajar en la política y hacer predicciones sobre los resultados electorales. En general, los científicos de datos utilizan los datos de sus análisis para resolver problemas del mundo real en los negocios y la política. Algunas de sus principales funciones son:

  • Entender el modelo que mejor se ajusta a los datos que están analizando y desarrollar modelos de aprendizaje estadístico basados en su investigación

  • Colaborar con otros departamentos para entender las necesidades de las organizaciones y utilizar los datos brutos y el aprendizaje automático para identificar soluciones

  • Comunicar los resultados de sus análisis a los altos ejecutivos y a otros responsables clave de la toma de decisiones

  • Responsables de la toma de decisiones

  • Mantenerse al día de las últimas tendencias tecnológicas que podrían aportar soluciones a los retos de las organizaciones

Salario medio de los científicos de datos

Muchos científicos de datos son empleados a tiempo completo, aunque algunos pueden trabajar a tiempo parcial y como empleados contractuales. Los salarios de los científicos de datos varían en función del nivel de formación y de la experiencia laboral pertinente, así como del sector, el tamaño de la empresa y la ubicación geográfica del empleador. Para obtener la información salarial más actualizada de Indeed, haga clic en el enlace de salarios.

  • Salario común en EE.UU: 123.263 dólares al año
  • Algunos salarios oscilan entre 89.236 dólares y 191.700 dólares al año.

Requisitos de los científicos de datos

Conseguir un puesto de trabajo como científico de datos implica ciertos requisitos según el nivel de los empleos a los que se opte, entre los que se incluyen:

Educación

Los científicos de datos suelen tener al menos un título de máster, aunque la mayoría de los empleadores prefieren que los candidatos tengan un título de doctorado. Algunos programas de licenciatura preferidos para los aspirantes a científicos de datos son los de informática, ingeniería informática, tecnología de la información, matemáticas aplicadas o estadística. Los empleadores prefieren que los candidatos tengan un máster o incluso un doctorado en ciencias de los datos.

Los que no tienen titulación también pueden buscar programas de certificación ofrecidos por algunas universidades y otras organizaciones.

Además de los programas tradicionales de titulación y certificación, existen campamentos de entrenamiento, así como cursos de aprendizaje autoguiados en línea.

Formación

Los científicos de datos pasan un tiempo en la industria que han elegido realizando una formación antes de empezar a trabajar plenamente. Estos periodos de formación ayudan a un científico de datos a aclimatarse a los nuevos entornos profesionales y a llevar su conjunto de habilidades académicas a una de las múltiples industrias.

Certificaciones

Las certificaciones no son un requisito para convertirse en un científico de datos. Sin embargo, los científicos de datos pueden buscar una de varias certificaciones opcionales para darles una ventaja competitiva sobre otros candidatos y hacerlos más deseables para los posibles empleadores. Algunas certificaciones incluyen:

  • Certificación de Asociado en Ciencia de Datos y Analítica Avanzada (DECA-DS): Ofrecida por Dell EMC, la DECA-DS es ampliamente reconocida y aceptada en la mayoría de las industrias. Se centra en los aspectos tanto conceptuales como lógicos del trabajo analítico y del big data, lo que la hace apropiada para la mayoría de los científicos de datos, independientemente de su industria o empleador específico. Esta certificación también es ideal para los científicos de datos que se encuentran en el nivel de asociado, relativamente al principio de su carrera.

  • Certificación MCSE de Gestión y Análisis de Datos de Microsoft: Se trata de una certificación avanzada más adecuada para los científicos de datos a mitad de carrera. La certificación de Microsoft es mejor para los científicos que operan en una tienda principalmente de SQL Server o Azure.

Habilidades

Los científicos de datos requieren varias habilidades duras y blandas para tener éxito en sus carreras. Algunas de las principales habilidades son:

  • Habilidades técnicas: Esto incluye habilidades matemáticas e informáticas. Los científicos de datos incorporan la estadística, la programación informática y el aprendizaje automático para analizar los datos. Deben tener un profundo conocimiento de los lenguajes de programación informática y un alto nivel de habilidad matemática en estadística, álgebra y probabilidad.

  • Habilidades de comunicación: Estas incluyen tanto la comunicación escrita como la verbal. Tras analizar los datos en bruto, los científicos de datos deben ser capaces de comunicar información compleja sobre sus conclusiones o cualquier solución propuesta a personas no técnicas. Deben ser capaces de hacerlo tanto verbalmente como por escrito. También deben ser capaces de utilizar la capacidad de escucha activa para comprender plenamente el problema antes de comenzar su investigación.

  • Habilidades analíticas: Las habilidades analíticas se refieren a la capacidad de recopilar y analizar información, habilidades fundamentales para el éxito en este papel. Los científicos de datos deben ser capaces de organizar sus pensamientos y analizar los resultados de sus modelos para formular conclusiones.

  • Orientación a los detalles: Los científicos de datos deben ser capaces de prestar mucha atención a los detalles mientras analizan los datos brutos y forman conclusiones para identificar soluciones a los problemas. Incluso los pequeños descuidos pueden tener un impacto significativo en la conclusión a la que llega el científico.

Entorno de trabajo de los científicos de datos

El entorno de trabajo de los científicos de datos difiere según el sector en el que trabajen. Los científicos de datos trabajan a tiempo completo durante el horario laboral, pero a veces pueden necesitar trabajar horas extra por las noches para asegurarse de que han completado todo el trabajo necesario para sus proyectos actuales. Algunas características comunes de sus entornos de trabajo son:

  • Las horas prolongadas sentados en un escritorio
  • El uso de ordenadores, escáneres, impresoras y otros equipos de oficina
  • La presentación de conclusiones o soluciones sobre sus análisis a ejecutivos y otras partes interesadas clave

Los científicos de datos suelen trabajar para el gobierno, el diseño de sistemas informáticos o servicios relacionados, en investigación y desarrollo, para colegios y universidades y para editores de software.

Cómo llegar a ser un científico de datos

Puede seguir estos pasos generales para llegar a ser un gestor de logística:

  1. Proseguir una educación: Los empleadores generalmente requieren que los candidatos tengan un título mínimo de maestría y algunos pueden incluso preferir un doctorado. Realice una búsqueda de vacantes de científico de datos en su ubicación geográfica. Identifique el nivel de formación requerido para poder optar a un puesto.

  2. Obtenga experiencia: A un científico de datos se le suele exigir un mínimo de siete años de experiencia para optar a un puesto. Si todavía está estudiando, busque oportunidades de prácticas en las que pueda seguir a un científico de datos. Si es un recién graduado, busque oportunidades en tecnología de la información en las que pueda desarrollar las habilidades informáticas y de programación necesarias para el puesto.

  3. Perseguir certificaciones: Aunque no son obligatorias, las certificaciones pueden hacerle más deseable como candidato, ya que la certificación validará sus habilidades. Hay una gran variedad de certificaciones de proveedores y no proveedores disponibles en tecnología de la información.

  4. Actualice su currículum: Una vez que tenga la educación, la experiencia y posiblemente algunas certificaciones requeridas, actualice su currículum. Incluya su nivel más alto de educación y su experiencia laboral relevante. Para cada entrada de empleo, destaque las habilidades transferibles para la carrera de un científico de datos.

  5. Solicite puestos de trabajo: Busque puestos de trabajo abiertos para científicos de datos en su región geográfica e identifique los roles para los que está mejor calificado en base a su educación, experiencia y conjunto de habilidades. Presente su solicitud utilizando su currículum actualizado y una carta de presentación que haya personalizado para las funciones a las que se presenta.

Ejemplo de descripción del puesto de científico de datos

Cosmotronics Sound Systems, en el centro de Detroit, está buscando contratar a un nuevo científico de datos. El científico de datos trabajará en estrecha colaboración con un pequeño equipo de científicos de datos, expertos en visualización y analistas que contribuirán a transformar los datos en conocimientos que puedan utilizarse para resolver problemas empresariales complejos. El candidato ideal poseerá una combinación de habilidades analíticas para la resolución de problemas, conocimientos de programación y de cálculo estadístico y perspicacia empresarial. Es experto en el aprendizaje de nuevas habilidades y en la captación de nuevos conceptos complejos, se dedica por completo al oficio de la ciencia de los datos y tiene el deseo de estar a la vanguardia del aprendizaje automático, los grandes datos y la inteligencia artificial.

Carreras relacionadas

  • Analista de datos
  • Arquitecto de datos
  • Gerente de datos
  • Especialistas en inteligencia empresarial