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¿Por qué los científicos de datos deberían estar bien pagados?

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científico de datos es la profesión mucho más hot del siglo XXI. Esta oración fue esa por vez primera por Thomas Davenport y DJ Patil (de hoy Jefe Científico de Datos en la Casa Blanca, sede del gobierno de los EE. UU.) en 2012 en un popular producto de Harvard Business Review.

Desde ese momento, la profesión de científico de datos tuvo una enorme demanda en el mundo entero y el ubicación de trabajo Glassdoor nombró al científico de datos como el profesional mucho más buscado por las compañías en 2017, por cuarto año consecutivo. LinkedIn asimismo incluyó a la profesión de científico de datos entre las 10 profesiones mucho más populares de 2017. Y como sucede con todo cuanto tiene una enorme demanda, los sueldos de estos expertos enseñaron un desarrollo superior al promedio en comparación con otras profesiones. Pero, ¿cuál es la causa de la enorme demanda de estos expertos y por qué razón habrían de estar bien pagados? Eso es lo que iremos a debatir en el presente artículo.

Ciencia de los datos

El análisis estadístico, la extracción de datos y la presentación de datos son capacidades que pertenecen a lo que llamamos ciencia de datos, un término acuñado por vez primera en 2001 por el instructor de estadística William S. Cleveland en la Facultad de Purdue en los EE. UU. William abogó por la fusión de la informática y la estadística como una exclusiva ciencia, que en este momento conocemos como ciencia de datos.

La ciencia de datos, en contraste a muchas otras ocupaciones académicas, no es un campo único: es un área multidisciplinaria diversa y complicada que incluye matemáticas, estadísticas, programación de PCs, IA (inteligencia artificial), computación de prominente desempeño, visualización de datos, visión por PC, innovación y considerablemente más. considerablemente más. La definición es tan amplia y extensa que no posiblemente un individuo sea considerada especialista en todos y cada uno de los campos. En la mayoría de los casos, un científico de datos puede ser un especialista en 2 o 3 subsecciones distintas de ciencia de datos, como programación y estadísticas, y tener una aceptable base en otras áreas, como visión por PC, IA (inteligencia artificial) y visualización de datos. O sea lo que varios no comprenden. El científico de datos no requiere ser un especialista en todas y cada una de las áreas de la ciencia de datos, sino más bien controlar de 2 a 4 áreas y tener un óptimo conocimiento en el resto.

¿Qué hacen los científicos de datos?

Los científicos de datos tienen una combinación única de técnicas analíticas y capacidades de presentación, lo que los hace bien difíciles de localizar. Estos expertos comprenden de estadística y matemáticas aplicadas. Tienen la posibilidad de evaluar hipótesis. Conocen bastante programación para desarrollar apps analíticas, efectuar el procesamiento y guardar los datos. Conocen distintas algoritmos de Machine Learning y saben trabajar con Big Data. Y comunican sus descubrimientos mediante visualizaciones de datos y cuentan las historias tras los datos. Varios de los idiomas y marcos que usan tienen dentro: lenguaje SQL, R, Python, Scala, Java, SPSS, SAS, Apache Hadoop y Apache Spark.

Los científicos de datos usan su experiencia estadística y de modelado para transformar datos en entendimientos, desde el avance de modelos hasta la retención de clientes del servicio para novedosas ocasiones comerciales. Sí, el saber empresarial es un ingrediente clave en la carrera de un científico de datos. Tratándose de un campo en rápida expansión, que necesita entendimientos en diferentes áreas y especialidades, las compañías se combaten al reto de hallar expertos cualificados y muchas apuestan por la capacitación de universitarios como forma de elaborar sus Data Scientists. Y ya que es un área tan diversa, la mejor forma de buscar capacitación es conseguir otros científicos de datos prestos a instruir todo cuanto aprendieron (y prosiguen aprendiendo). Y hay tutoriales on-line de primer nivel, como los que ofrece la Academia de Ciencias de Datos, totalmente en portugués.

Pero una característica es primordial en el Data Scientist: la pasión por la tecnología. Frente todo, Data Science es la app de tecnología para investigar datos y hacer modelos predictivos. Si no te encanta la tecnología, no supongas en proseguir una carrera como científico de datos.

¿Y los salarios?

En USA a un Data Scientist se le paga entre 100 y 130 mil dólares americanos por año. En España, los sueldos sobrepasan los 15 mil reales por mes. ¿Y es digna esta remuneración? Veremos:

El científico de datos ha de estar bien versado en matemáticas, estadísticas y programación. Se precisan muchas horas de estudio y práctica para comprar rivalidad y mucha experiencia para entender de qué forma utilizar los entendimientos comprados. Y esta experiencia supone comprender el negocio para el que hay que solucionar un inconveniente. Carece de sentido controlar el saber si no se usa para solucionar inconvenientes. A propósito, esta es otra característica del Data Scientist: el saber de muchas herramientas distintas. Y cuantas mucho más herramientas conozca, mucho más inconvenientes va a poder solucionar.

Transformarse en un especialista en un área necesita mucha dedicación y el saber debe asentarse sobre bases sólidas. La aptitud de comprender cuándo utilizar una solución predictiva procede de la experiencia y de mucha práctica, y transporta tiempo. ¡Un profesional que estudia, se ocupa de estudiar y sabe utilizar adecuadamente los entendimientos, ha de estar realmente bien comprado! Además de esto, el Científico de Datos va a estar aplicando sus entendimientos para solucionar inconvenientes que tienen la posibilidad de diferenciarse entre el éxito y el fracaso de una compañía o emprendimiento.

El Científico de Datos asimismo tiene una característica única que lo diferencia no solo de otros expertos, sino más bien de otra gente: la pasión por estudiar. Quienes suponen que el estudio acaba en la última evaluación del instituto, no tienen el perfil para transformarse en científico de datos. Los expertos interesados por estudiar conocen bien sus restricciones técnicas y siempre y en todo momento buscan la optimización profesional. Y en el planeta conectado en el que vivimos el día de hoy, no hay explicación para no estudiar algo nuevo todos y cada uno de los días. El científico de datos es un “Aprendiz para toda la vida”.

Los científicos de datos tienen que estudiar múltiples disciplinas en su viaje de estudio para transformarse en especialistas y, en el sendero, tienen que estudiar distintas técnicas y algoritmos, de qué manera estar comunicado, de qué forma entender el lenguaje comercial y de qué manera utilizar todo lo mencionado para solucionar inconvenientes.

Por esa razón los buenos científicos de datos son y han de ser realmente bien pagados.

Y tenemos la posibilidad de asistirlo en su sendero para transformarse en un científico de datos. Con un plan de estudios de prominente nivel y esmeradamente desarrollado, la Academia de Ciencias de Datos da una capacitación on line, 100% en portugués, compuesta por 6 tutoriales que abordan las primordiales herramientas usadas por los científicos de datos. Ven y únete a una cantidad enorme de alumnos en todo España y en el extranjero que están contentos con lo que garantizamos.

Regístrate el día de hoy: http://www.datascienceacademy.com.br/pages/formacao-cientista-de-dados

Tommy Banks
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