Introducción a la carrera de ciencia de datos
Data Science es una carrera en la que los problemas complejos deben resolverse analizando los datos. Es un campo bastante complejo donde los científicos trabajan con millones de puntos de datos en campos como negocios, atención médica, etc. En el mundo actual, los datos juegan un papel vital como organizaciones, individuos, instituciones; todos están más o menos relacionados con los datos en sus transacciones diarias y el volumen de datos está aumentando como siempre. A medida que el volumen de datos crece cada segundo, el problema más importante que debe abordarse es almacenarlo y luego procesarlo. En un sistema tradicional de gestión de bases de datos relacionales, los datos se estructuraron y el volumen de datos fue menor en comparación con el enorme volumen de datos que encontramos hoy. Hoy en día los datos se pueden estructurar, semiestructurar y desestructurar gracias a la tecnología avanzada y a partir de diversas fuentes, como sitios de redes sociales, etc.
Además, los datos estructurados se analizaron utilizando herramientas de Business Intelligence, pero cuando los datos no estructurados o semiestructurados entran en escena, el mismo método no puede ser tan flexible. A medida que los datos se vuelven complejos, necesitamos herramientas complejas para analizarlos. Data Science es la respuesta a la analítica involucrada con datos complejos como datos no estructurados y semiestructurados. Desde autos sin conductor hasta comprender el patrón de compra de los clientes, Data Science Career ofrece la solución de manejar tal complejidad en los datos y ayudar a las organizaciones a mejorar sus negocios.
Educación requerida para construir una carrera de ciencia de datos
Para tener una carrera en ciencia de datos, es preferible que uno tenga una licenciatura o maestría en un campo relacionado con ella, como informática, matemáticas, etc. La persona necesita trabajar con puntos de datos en negocios, atención médica, etc. y debe ser muy entusiasta en el aprendizaje, curiosidad por explorar los problemas complejos y poder visualizar los datos mediante el uso de algoritmos altamente avanzados que ayudarán a las organizaciones a determinar las estadísticas y patrones útiles para el negocio.
Las habilidades requeridas para las carreras de Data Science son SQL, análisis estadístico y Microsoft Excel. Además de estas habilidades, los lenguajes de programación como R y Python junto con la habilidad en herramientas de visualización como Tableau pueden ser muy útiles.
- SQL es uno de los componentes esenciales de trabajar con Data Science ya que, sin la base de datos, no podemos acceder ni analizar los datos. Por lo tanto, tener una buena práctica en SQL es imprescindible para Data Science.
- Microsoft Excel es una herramienta muy básica utilizada para analizar los datos con la ayuda de muchas herramientas de programa integradas, como una tabla dinámica que ayuda a resumir y reorganizar los datos.
- Los lenguajes Python y R en Data Science ayudan a analizar y aplicar las técnicas estadísticas. Además, ayudan en la visualización de datos, lo que a su vez ayuda a comunicar la información de manera clara y más eficiente.
Trayectoria profesional para Data Science
Como ya hemos discutido la importancia de los datos y el crecimiento de ellos cada segundo, no hace falta decir que Data Science Career viene con emocionantes carreras profesionales para los profesionales. Data Science es una carrera con múltiples roles, ya que es una combinación de muchos campos diferentes. Los roles para Data Science pueden ser programadores, analistas y estadísticos, etc. Las oportunidades en Data Science son muchas en estos días debido al volumen masivo de datos y la necesidad de analizar lo que agrega un gran valor al negocio.
Puestos de trabajo
Como Data Science Career es un campo de diversas funciones, los diversos puestos de trabajo son analistas de inteligencia empresarial, analistas de datos, ingeniero de minería de datos, arquitecto de datos y científico de datos, etc.
- Los analistas de inteligencia empresarial necesitan comprender las funciones relacionadas con las empresas, pero también se puede esperar que realicen análisis de datos, minería de datos, etc. Los analistas de inteligencia empresarial ayudan a la organización a mejorar su posición descubriendo los patrones en los datos mediante el análisis de los competidores. datos.
- Los analistas de datos ayudan a examinar los datos en bruto para producir resultados significativos con la ayuda del lenguaje de programación y las herramientas analíticas. Las responsabilidades básicas implican limpiar y mantener los datos y luego analizar los datos para presentarlos.
- La función del ingeniero de minería de datos implica el uso de algoritmos avanzados para analizar los datos de sus organizaciones junto con los terceros involucrados.
- Los arquitectos de datos son responsables de diseñar los planos para la integración y el mantenimiento de las fuentes de datos trabajando con los diseñadores, desarrolladores y usuarios.
- Los científicos de datos detectan la tendencia analizando el gran volumen de datos para llevar a cabo análisis adicionales. Esto proporciona una visión más profunda de los datos. Los científicos de datos trabajan con el negocio y la TI para analizar los conjuntos de datos y ayudar a comprender los datos y también resolver los problemas altamente complejos en los negocios.
Salario
El volumen de datos está creciendo tan rápidamente, que el papel de la trayectoria de la carrera de ciencia de datos será muy importante ya que la demanda para analizar los datos aumentará en un futuro próximo. A nivel mundial, la demanda de Data Science está aumentando y, por año, el salario promedio pagado a Data Scientist es de aproximadamente $ 10, 000 (EE. UU.). A medida que los científicos de datos aportan un gran valor a los datos y también las organizaciones encuentran la importancia de Big Data, y como la demanda de profesionales es alta, el salario esperado para los profesionales de Data Science Career sigue siendo alto.
Perspectiva de carrera
Con el auge de Big Data, las organizaciones están contratando más y más profesionales de datos. Los científicos de datos tendrán una carrera brillante y prometedora a medida que la demanda de profesionales aumenta cada día. Muchas organizaciones dependen de Big Data para mejorar su negocio y proporcionar un mejor servicio al cliente, por lo que Data Science tiene excelentes perspectivas de carrera.
Conclusión
Con la popularidad de la tecnología Big Data y como Data es de suma importancia para las organizaciones que dependen en gran medida del análisis del gran volumen de datos que reciben para obtener información. Data Science es una combinación de habilidades de programación, estadísticas y conocimiento en modelado y algoritmos, etc. Las oportunidades en este campo son numerosas y los profesionales en este campo seguramente prosperarán en sus carreras.
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