Data Scientist: Profesión número uno en demanda laboral

Data Scientist es una persona de una empresa que gestiona datos y obtiene información relevante. Es la profesión más demandada en el mundo laboral actual. En este ar´ticulo descubrirás quién es un científico de datos, qué pasos debes seguir para convertirte en un data scientist y las ventajas e inconvenientes de esta profesión.

Si eres amante de la tecnología y buscas una profesión con oportunidades laborales, hacer un master big data madrid impulsará tu futuro profesional.

La demanda de data scientist crece constantemente

Los científicos de datos se encuentran entre los más buscados en el mercado. En 2021, hubo 9,6 veces más vacantes en el campo del análisis de datos y 7,2 veces más en el campo del aprendizaje automático que en 2020.

Convertirse en un científico de datos: plan de acción

Prepararse

Debes estar seguro de que quieres convertirte en un experto en datos. Una vez que tenga esta decisión, comience a recopilar habilidades incluso antes decidir el máster que quieres estudiar. Aprende lenguajes de programación, sigue actualizando tus conocimientos en matemáticas aplicadas y estadística. Los encontrará útiles no solo en sus estudios, sino también para el trabajo futuro.

Obtenga la educación adecuada o agregue a lo que ya tiene

Este es un requisito previo para conseguir un trabajo como data scientist. Obtenga un título de máster en data scientist que sea práctico y te profesionalice en este área de conocimiento.

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Con tu título, incluso una licenciatura, puedes conseguir un trabajo: será un trabajo de nivel de entrada, donde puedas, no te pagarán tanto como planeaste, pero está bien. Si tiene certificaciones en campos relacionados, es más probable que obtenga un trabajo de nivel de entrada como analista de datos o científico de datos. Vea las certificaciones en aplicaciones de inteligencia comercial, sistemas de administración de bases de datos relacionales y software de visualización de datos.

¡Aprende siempre!

La desventaja de una carrera en ciencia de datos es que está en constante evolución. El software sin el que no puede vivir hoy será obsoleto mañana, lo que significa que debe seguir siendo relevante en este campo en constante cambio. Puede hacer esto siguiendo cursos de educación continua relevantes para el presente. Puede mantenerse actualizado en la industria conectándose a Internet y participando en oportunidades de desarrollo educativo y profesional a través de seminarios y conferencias.

Responsabilidades de un data scientist

Las responsabilidades laborales de un científico de datos dependen del alcance de su actividad, pero la lista general de funciones es la siguiente:

  • Recopilación de datos de diversas fuentes para su posterior procesamiento operativo.
  • Análisis del comportamiento del consumidor.
  • Modelado de base de clientes y personalización de productos.
  • Análisis de la efectividad de los procesos internos de la base.
  • Análisis de diversos riesgos.
  • Detección de posibles fraudes mediante el estudio de transacciones sospechosas.
  • Elaboración de informes periódicos con previsiones y presentación de datos.

Cualidades importantes

  • Mente analítica;
  • Paciencia;
  • Persistencia.
  • Met´ódico, exactitud, atención.
  • La capacidad de llevar la investigación hasta el final, a pesar de los resultados intermedios fallidos.
  • La capacidad de explicar cosas complejas en términos simples.
  • Intuición empresarial.

Pros y contras de la profesión como científico de datos.

Ventajas

  • La profesión no solo tiene una gran demanda (seguramente la mayor del mercado en la actualidad), sino que hay una gran escasez de especialistas de este nivel.
  • Una profesión muy bien pagada.
  • Una profesión apasionante que tiene la necesidad de desarrollarse constantemente, seguir actualizándose en tecnologías de TI, crear nuevos métodos para procesar, analizar y almacenar datos.

Inconvenientes

  • No todas las personas podrán dominar esta profesión, se necesita una mentalidad especial.
  • En el proceso de trabajo, los métodos conocidos y más del 60% de las ideas pueden no funcionar. Muchas soluciones fallarán y se necesita mucha paciencia para obtener resultados satisfactorios. Un data scientist debe encontrar una manera que ayude a resolver el problema.

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