Encontrar un trabajo es una molestia. Este es un juego cruel. Para conseguir un trabajo, debe sobresalir entre cientos (si no miles) de otros solicitantes, pero incluso encontrar el puesto adecuado para postularse no es fácil.
Cuando comencé a trabajar como científico de datos, estaba confundido por los diferentes roles involucrados en la ciencia de datos y sus responsabilidades. No quería solicitar un trabajo cuando ni siquiera estaba claro lo que iba a hacer. Debido a todos los roles disponibles, y sus matices de descripciones de trabajo, también puede confundirse. ¿Qué rol corresponde a su conjunto de habilidades específicas? ¿Cómo sabes en qué estarás trabajando?
Entonces, veamos las diferencias entre ciertos roles en la ciencia de datos y lo que realmente hacen.
10 vacantes en ciencia de datos
- Científico de datos
- analista de datos
- Ingeniero de datos
- Arquitecto de datos
- narrador de datos
- Científico en aprendizaje automático
- Ingeniero de aprendizaje automático
- Desarrollador Business Intelligence
- Administrador de base de datos
- Roles especializados en tecnología.
Tenga en cuenta que estos nombres no son fijos y pueden cambiar en el futuro. Además, algunos roles pueden ser iguales y tener más o menos responsabilidades dependiendo de la empresa a la que te postules. Sin embargo, esta lista de los 10 principales roles de ciencia de datos lo ayudará a comenzar a estudiar las vacantes.
1. Científico de datos
Comencemos con el rol más común: el científico de datos. Como científico de datos, se ocupará de todos los aspectos del proyecto, desde el conocimiento de lo que es importante para el negocio hasta la recopilación y el análisis de datos y, finalmente, la visualización y presentación de datos.
Un investigador de datos es un manitas. Como resultado, pueden ofrecer una idea de las mejores soluciones para un proyecto en particular, al tiempo que identifican mayores patrones y tendencias en los datos. Además, las empresas a menudo encargan a los científicos de datos que investiguen y desarrollen nuevos algoritmos y enfoques.
En las grandes empresas, los líderes de equipo suelen ser científicos de datos porque su conjunto de habilidades les permite supervisar a otros empleados con habilidades especializadas mientras administran el proyecto de principio a fin.
2. Analista de datos
Al buscar trabajo, también puede encontrar el papel de analista de datos. La ciencia de datos y el análisis de datos a veces coinciden. De hecho, una empresa puede contratarlo como «investigador de datos» cuando la mayor parte del trabajo que realmente hace es el análisis de datos.
Los analistas de datos son responsables de una variedad de tareas, como la visualización, conversión y manipulación de datos. En ocasiones, también son responsables del seguimiento de análisis web y las pruebas A / B.
Debido a que los analistas de datos son responsables de la visualización, a menudo son responsables de preparar los datos para las comunicaciones comerciales. Los analistas preparan informes que muestran de manera efectiva las tendencias y las ideas que recopilan en su análisis de una manera que los no especialistas no entienden.
3. Ingeniero de datos
Los ingenieros de procesamiento de datos son responsables del diseño, la construcción y el mantenimiento de las canalizaciones de datos. Necesitan probar los ecosistemas empresariales y prepararlos para que los científicos de datos ejecuten sus algoritmos. Los ingenieros de datos también están trabajando en el procesamiento por lotes de los datos recopilados y en la reconciliación de su formato con los datos almacenados.
Finalmente, los ingenieros deben mantener el ecosistema y la tubería optimizados y eficientes para garantizar que los datos estén disponibles para los científicos y analistas para su uso en todo momento.
4. Arquitecto de datos
Los arquitectos de datos comparten responsabilidades con los ingenieros de datos. Ambos deben asegurarse de que los datos y los analistas estén formateados y accedidos correctamente, y que se mejore el rendimiento de la canalización de datos.
Además, los arquitectos de datos diseñan y crean nuevos sistemas de bases de datos que cumplen con los requisitos de un modelo comercial específico. Los arquitectos deben mantener estos sistemas de bases de datos tanto funcional como administrativamente. En otras palabras, los arquitectos rastrean los datos y deciden quién puede ver, usar y manipular diferentes secciones de los datos.
5. Narrador de datos
La narración de datos a menudo se confunde con la visualización de datos. Aunque tienen algunas características comunes, existe una clara diferencia entre ellos. La narración de datos no se trata solo de visualizar datos y crear informes para compartir estadísticas; se trata de encontrar una historia que describa mejor los datos y desarrollar formas creativas de expresar esa historia.
La narración de datos cruza la línea entre el análisis puro de datos sin procesar y la comunicación centrada en el ser humano. El narrador de datos debe tomar los datos, simplificarlos para enfocarse en un aspecto particular de los datos, analizar su comportamiento y luego usar su propia comprensión para crear una historia convincente que ayude a las personas (compañeros de equipo, clientes, etc.) a comprender mejor el información. fenómeno. Esta es probablemente la vacante más nueva en esta lista, que puede ofrecer un valor significativo al equipo, además de permitir que los científicos de datos desarrollen sus músculos creativos.
6. Científico en aprendizaje automático
La mayoría de las veces, cuando ve el término «científico» en un puesto, indica que este puesto requiere investigación para desarrollar nuevos algoritmos e ideas. En este caso, el científico de aprendizaje automático explora nuevos enfoques para la manipulación de datos para desarrollar nuevos algoritmos. A menudo forman parte del departamento de investigación y desarrollo, y su trabajo suele dar lugar a trabajos de investigación publicados. Los científicos de aprendizaje automático generalmente trabajan en la academia, no en la industria. También puede ver científicos de aprendizaje automático llamados investigadores o ingenieros de investigación.
7. Ingeniero de aprendizaje automático
Los ingenieros de aprendizaje automático tienen una gran demanda en la actualidad. Deben estar familiarizados con varios algoritmos de aprendizaje automático, como el agrupamiento, la categorización y la clasificación, mientras se mantienen al tanto de los últimos avances de investigación en este campo.
Para que los ingenieros de aprendizaje automático hagan su trabajo correctamente, deben tener sólidas habilidades estadísticas y de programación, además de algunos conocimientos básicos de desarrollo de software. Además de diseñar y construir sistemas de aprendizaje automático, los ingenieros de aprendizaje automático deben realizar pruebas (como las pruebas A/B) para monitorear el rendimiento y la funcionalidad de diferentes sistemas.
8. Desarrollador de Inteligencia de Negocios
Los desarrolladores de inteligencia comercial, también llamados desarrolladores de BI, están comprometidos con el desarrollo de estrategias que permitan a las empresas encontrar la información que necesitan para tomar decisiones rápidas y efectivas. Para hacer esto, los desarrolladores de BI necesitan utilizar convenientemente nuevas herramientas de BI o desarrollar herramientas especiales que proporcionen análisis e información empresarial.
El trabajo de un desarrollador de BI está principalmente orientado a los negocios, por lo que debe tener al menos una comprensión básica de los conceptos básicos de la estrategia comercial, así como las complejidades del modelo comercial de su empresa.
9. Administrador de la base de datos
A veces, un equipo que desarrolla una base de datos no es un equipo que la utiliza. Muchas empresas ahora están desarrollando un sistema de base de datos basado en requisitos comerciales específicos, pero la empresa que compra el producto en realidad ejecutará el sistema. En tales casos, la empresa contratará a una persona (o equipo) para administrar la base de datos. El administrador de la base de datos supervisará la base de datos para asegurarse de que funciona correctamente y supervisará el flujo de datos durante las copias de seguridad y la recuperación. Los administradores también supervisan la seguridad al otorgar varios permisos a los empleados según los requisitos de su trabajo y los niveles de empleo.
10. Roles especializados en tecnología
La ciencia de datos es un campo en constante evolución; a medida que crezca, surgirán tecnologías más específicas como AI o algoritmos ML específicos. Así, a medida que se expanda el campo, aparecerán nuevos puestos especializados. Por ejemplo, especialistas en inteligencia artificial, especialistas en deep learning, especialistas en PNL (procesamiento del lenguaje natural), etc.
Este campo en expansión de especialistas también se aplica a los analistas y analistas. Por ejemplo, un especialista en transporte de DS, un narrador de marketing, etc. Estos roles abordarán las responsabilidades comerciales y es probable que alivien la carga de los investigadores e ingenieros generales.
A medida que evoluciona el campo de la ciencia de datos, crece la demanda de científicos de datos y las empresas crean nuevos puestos de trabajo todos los días para satisfacer las enormes necesidades de la industria. La variedad de roles asociados con la ciencia de datos a menudo significa que las responsabilidades se superponen levemente (a veces muchas), lo que puede confundir a los candidatos que intentan obtener el trabajo de sus sueños. Con suerte, ahora tiene una idea más clara de los mejores trabajos para su conjunto de habilidades.
¡Buena suerte!