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Un desglose de las carreras relacionadas con datos más populares en 2022

 
Hace más de tres años, me enfrenté a una decisión que me acompañaría por el resto de mi vida: “¿Qué voy a hacer para ganarme la vida? Acababa de terminar mi educación superior y estaba recién salido de la escuela secundaria.

Después de una larga discusión con mis amigos y familiares, me decidí por el “trabajo más sexy del siglo XXI”. Decidí obtener una licenciatura en ciencia de datos.

En ese momento, elegí la ciencia de datos porque desconocía mis opciones. Escuché sobre un campo popular que prometía horarios de trabajo flexibles y un cheque de pago alto, y decidí especializarme en él.

Sin embargo, después de más de un año de trabajar en la industria de datos, me di cuenta de que la ciencia de datos es solo una de las muchas carreras que podría haber elegido. 

Hay muchos roles menos populares en la industria de datos que tienen una gran demanda y pagan bien.

En este artículo, describiré tres de las opciones profesionales más prometedoras dentro de la industria de datos: análisis de datos, ciencia de datos e ingeniería de datos.

Ingenieros de datos

 
Los ingenieros de datos son los héroes anónimos de la industria de datos. Consolidan grandes cantidades de datos y crean canalizaciones escalables a las que otros profesionales de datos pueden acceder fácilmente.

Los científicos de datos no podrían crear modelos de aprendizaje automático sin toda la preparación de datos realizada por los ingenieros de datos.

La demanda de ingenieros de datos ha crecido en los últimos años, ya que las empresas han comenzado a darse cuenta de la importancia de contar con un marco de datos escalable.

Los ingenieros de datos son los más técnicos de los tres roles en esta lista. Diseñan esquemas de bases de datos, administran el flujo de datos dentro del sistema y realizan controles de calidad para garantizar que los datos sean coherentes.

Para convertirse en ingeniero de datos, debe poseer habilidades en diseño de software, arquitectura de bases de datos, desarrollo y modelado de datos. También necesita tener un buen dominio de SQL. El conocimiento de lenguajes de secuencias de comandos como Python y Bash suele ser un requisito en las descripciones de trabajo de ingeniería de datos.

Analistas de datos

 
Los analistas de datos son personas que organizan datos para identificar tendencias que puedan ayudar en la toma de decisiones.

Estas personas utilizan su conocimiento técnico y de dominio para generar recomendaciones que pueden ayudar a las empresas a crecer.

Aquí hay un ejemplo simple del flujo de trabajo de un analista de datos.:

• A la tienda ABC le gustaría comprender mejor su base de clientes.
• Quieren segmentar a sus clientes en diferentes grupos en función de factores como la lealtad a la marca y la cantidad gastada durante cada compra. Luego atraerán a cada uno de sus segmentos de clientes con diferentes promociones.
• Un analista de datos puede identificar tendencias basadas en el comportamiento de compra del cliente y realizar esta segmentación.
• Por ejemplo, hay un grupo de clientes que solían frecuentar la tienda ABC todos los meses (Grupo I). Sin embargo, en los últimos meses, de repente dejaron de hacer compras. Esto significa que es posible que hayan decidido comprar en una marca de la competencia o que simplemente ya no necesiten el producto.
• Un segundo grupo de clientes solo frecuenta la tienda ABC cuando un producto específico está en oferta (Grupo II). No son clientes regulares y solo responden a promociones que incluyen un determinado artículo.
• Estos dos grupos de clientes deben abordarse de manera diferente. Los clientes del Grupo I exhibieron lealtad a la marca, que debe recuperarse mediante tácticas como mensajes personalizados y tarjetas de regalo.
• Por otro lado, los clientes del grupo II deben recibir promociones específicas basadas en los productos que compran con frecuencia.

Los analistas de datos generalmente realizan tareas como la descrita anteriormente.

Para identificar el valor del cliente y agruparlos como se indicó anteriormente, los analistas deben tener una sólida comprensión de la oferta de productos de la empresa. También necesitan tener experiencia de dominio en campos como negocios y marketing.

Científicos de datos

 
El alcance del trabajo de un científico de datos a menudo se confunde con el de un analista de datos, y esto se debe a que existe una gran superposición en su conjunto de habilidades.

Sin embargo, la principal diferencia entre estos roles es que Los científicos de datos construyen modelos de aprendizaje automático, mientras que los analistas de datos no..

Un científico de datos debe poseer habilidades muy similares a las de un analista. Necesitan comprender cómo recopilar y transformar datos, crear
visualizaciones, realice tareas analíticas y resuelva problemas comerciales con la ayuda de datos.

Junto con todas las habilidades enumeradas anteriormente, los científicos de datos también necesitan saber cómo crear modelos predictivos.

Este es un ejemplo del flujo de trabajo de un científico de datos:

• La tienda ABC quiere comprender el valor de por vida de sus clientes. Un científico de datos realizará todos los análisis explicados anteriormente.
• Luego, darán un paso más para construir un modelo de agrupamiento para segmentar a estos clientes en diferentes grupos.
• Para generar recomendaciones de productos personalizadas basadas en la preferencia de cada cliente, un científico de datos también puede crear un sistema de recomendación dentro de cada segmento.

Conclusión

 
La ciencia de datos es extremadamente popular y hay mucha expectación en torno al campo. Sin embargo, hay otras carreras en la industria de datos que están creciendo rápidamente y son igualmente prometedoras en términos de salario y demanda.

Los científicos, ingenieros y analistas de datos son igualmente importantes para el ciclo de vida de los datos. Las organizaciones requieren experiencia en todas estas áreas para tomar decisiones basadas en datos que agreguen valor comercial.

 
 
Natassha Selvaraj es un científico de datos autodidacta apasionado por la escritura. Puedes conectarte con ella en Etiqueta LinkedIn.

Fuente: https://www.kdnuggets.com/2022/01/data-scientist-data-analyst-data-engineer.html