Trabajo Data Science: ¿Cuáles son los requisitos?

Solo te toma una sola búsqueda en Google para encontrar un trabajo Data Science (ciencia de datos). Existen muchos empleadores buscando profesionales calificados en el campo, no importa tu residencia geográfica, siempre puedes encontrar una compañía que necesita de un Data Scientist (científico de datos). Sin embargo, antes de comenzar a buscar un trabajo en esta posición, necesitarás conocer TODO acerca de los requisitos. Y esto es exactamente de lo que hablaremos en este tutorial.

Responsabilidades de un Cientifico de Datos

Trabajo Data Science: Imagen representativa del campo laboral.

Normalmente, un trabajo Data Science, solicita personal que sea capaz de respaldar un producto, liderazgo y/o campañas de marketing. Se espera que la persona detrás del puesto sea capaz de trabajar con grandes conjuntos de datos para encontrar formas de aumentar la eficacia de una empresa.

La mayoría de empleadores esperan que un científico de datos tenga una cantidad significativa de datos y métodos de análisis. Además, se espera que tengan un buen conocimiento de las herramientas, cómo desarrollar e implementar modelos, usar o crear algoritmos y simulaciones.

Estas son algunas de las principales responsabilidades de un cientifico de datos:

  • Extraer y analizar los datos de una empresa para sacar conclusiones sobre cómo realizar optimizaciones en el desarrollo de productos y estrategias comerciales de la misma;
  • Desarrollar datos de algoritmos personalizados;
  • Coordinar con diferentes equipos funcionales para implementar modelos y monitorear los resultados;
  • Desarrollar herramientas para monitorear y analizar el desempeño;
  • Buscar nuevas herramientas para aumentar la eficacia y precisión de los datos;
  • Organizar y utilizar modelos de predicción para mejorar la UX, generación de ingresos, focalización y resultados comerciales.

Para poder trabajar con estas responsabilidades, cualquier trabajo Data Science solicitará las siguientes aptitudes:

  • Habilidad para resolver problemas rápidamente mientras se desarrolla un producto;
  • Experiencia en la creación de arquitectura de datos;
  • Conocimiento de las técnicas de ML y cuáles son los inconvenientes o ventajas de la misma;
  • Conocimiento de los lenguajes de programación para sacar conclusiones de los datos adquiridos;
  • La mayoría de las veces se necesita educación universitaria para aplicar a un trabajo Data Science, pero actualmente esto se puede lograr a través de rutas de aprendizaje online;
  • Excelente comunicación mientras se trabaja en el mismo objetivo dentro de un equipo;
  • Conocimiento y experiencia de una amplia variedad de herramientas de Internet como Google Analytics, DigitalOcean, Facebook Insights, Redshift, etc.

Diferentes grupos de trabajo Data Science 

Existen tipos diferentes de trabajos como científico de datos. Estos estan divididos en tres secciones o grupos diferentes. Los "grupos" se clasifican según el nivel de experiencia: Nivel Inicial, Junior y Senior.

Científico de Datos de Nivel Inicial

Los científicos de datos de Nivel Inicial, son todos aquellos que recién se inician en la industria. Estas personas aún no tienen una idea clara de lo que hace un científico de datos, al menos en lo que respecta al trabajo real.

Un típico científico de datos de Nivel Inicial, es una persona que recién adquirió su diploma y ahora está tratando de encontrar su primer trabajo como Data Scientist. Algunos científicos de datos de nivel inicial (principiantes) ya tienen algo de experiencia trabajando en una compañía, pero es un hecho bastante raro. El escenario usual es que estos profesionales son "recién salidos del horno" y están leyendo descripciones de trabajos de científicos de datos para tener una idea de lo que está por venir. 

Responsabilidades

Esto probablemente no te sorprenda, pero para uno que recién inicia, su trabajo Data Science mayormente girara en torno al aprendizaje. Cuando un empleador contrata a un científico de datos de nivel inicial, sabe que esta persona aun está completamente fresca y, por lo tanto, elige tareas adecuadas y apropiadas. Además, la mayoría de las compañías que contratan a estos científicos de datos tienen disponibles programas de entrenamiento especiales. Estos programas están diseñados para ayudar a los principiantes a que entiendan su futuro trabajo de manera rápida y apropiada además de adquirir la sensación de trabajar en un ambiente basado en el equipo.

Cuando se trata de las tareas dentro de un trabajo Data Science de nivel inicial, la mayoría las resuelven utilizando machine learning, realizando varios análisis, extendiendo ciertas partes de los datos de la compañía, entre otros. Aunque, ten en cuenta que los diferentes tipos de trabajos involucran tareas y requerimientos similares, solo su complejidad y magnitud son diferentes.

Requisitos

Cuando se trata de los requisitos del trabajo Data Science de nivel inicial, uno de los requerimientos principales que posee, es la educación relevante. La educación apropiada es muy importante ya que la mayoría de los potenciales empleadores ni siquiera van a mirar en tu dirección si aun no has terminado algún estudio especifico relacionado a ciencia de datos.

Mientras el tiempo pasa, mas y mas personas comienzan a buscar alternativas de aprendizaje online en vez de dirigirse tradicionalmente a inscribirse en una escuela o universidad. Si bien eso está muy bien con algunas especialidades, el trabajo Data Science es una historia diferente, en este campo, la mayoría de los empleadores aun piden a sus empleados tener calificaciones especificas de manera apropiada, estableciéndose en un instituto de aprendizaje. Esto es porque la ciencia de datos es un área de estudio muy complejo, de múltiples capas y requiere muchos enfoques diferentes. Pero, esto no significa que, NO puedas aprender a traves de cursos online. Y si tus estudios formales están agotando todas tus finanzas, podrás solicitar una beca.

Por otro lado, si estas buscando un trabajo Data Science de nivel inicial, encontraras que la mayoría de las descripciones mencionan como requerimientos principales del trabajo motivación, pasión, trabajo duro y deseo de ampliar tus conocimientos. ¡Esto no es solo una coincidencia! Aunque estas características se puedan asignar en la mayoría de los trabajos, aspectos como el trabajo duro y el pensamiento lógico son absolutamente esenciales para el campo de la ciencia de datos. 

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Opciones de Carrera

Como científico de datos, tu carrera será bastante sencilla. Tu meta final debería ser avanzar en las diferentes posiciones y eventualmente alcanzar el puesto de científico de datos Senior. Pasar de apenas saber qué hace un científico de datos hasta convertirte en un experto en el campo puede resultar una aventura desafiante, pero es definitivamente un campo que te brindara recompensas dignas. 

Mientras vayas avanzando en las posiciones, también lo hará tu salario, las oportunidades de trabajo, los beneficios y varias otras ventajas que iras desbloqueando durante el camino. Aunque la carrera en sí misma no es fácil, la mayoría de las personas aún continúan eligiendo esta clase de trabajos ya que ofrecen una excelente estabilidad laboral, una vez que estas dentro, puedes estar seguro que siempre encontraras trabajo (asumiendo que en realidad has puesto esfuerzo y trabajo). 

Ventajas
  • Diseño simple (sin información innecesaria)
  • Cursos de alta calidad (incluso los gratuitos)
  • Variedad de funciones
Características Principales
  • Programas Nanodegree
  • Ideal para empresas
  • Certificados de pago al finalizar
Ventajas
  • Fácil de usar
  • Ofrece contenido de calidad
  • Muy transparente con sus precios
Características Principales
  • Certificados de completitud gratis
  • Enfocado en habilidades de ciencia de datos
  • Horario de aprendizaje flexible
Ventajas
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Salario

Como científico de datos de nivel inicial, ganaras el salario más bajo de los tres niveles mencionados en este tutorial. La razón es bastante obvia, aun estas tratando de entender cómo funciona la industria y aprender todas las tareas diferentes que tendrás que realizar en tu nuevo espacio de laboral. 

Ziprecruiter.com estima que el salario promedio por año de un trabajo Data Science de nivel inicial gira en torno a los $69,000 USD. Considerando todas las cosas, ¡Es un buen salario!

Científico de Datos Junior

Trabajo Data Science: Chip de datos.Los científicos de datos Junior son los grupos mas comunes de profesionales que te encontraras en esta área de especialización. Estos profesionales ya no se preguntan "¿Que hace un científico de datos?" pero aún tienen mucho que aprender para alcanzar la posición más alta.

Los requisitos de un científico de datos Junior son bastantes sencillos, debes ser capaz de trabajar por tu cuenta, sin mucha supervisión de tus compañeros o profesionales. Obviamente, cuando recién comienzas a trabajar en una nueva compañía, habrá personas que te supervisaran y te enseñaran las tendencias sobre cómo funcionan las cosas y que es lo que harás. Sin embargo, la mayoría de los trabajos de nivel Junior requerirán que aprendas rápido y comiences a trabajar en tus tareas lo más pronto posible. Por esta misma razón un científico de datos suele contar con algo de experiencia en trabajos anteriores y tiene un conocimiento general de lo que se supone que deben hacer.

Requisitos

Algunos trabajos como científico de datos, requieren que los candidatos tengan una educación apropiada, motivación y pasión en lo que hacen y trabajar duro para mejorar. A diferencia del grupo inicial, los científicos de datos Junior se enfocan menos en el aprendizaje y mas en ejecutar las tareas asignadas. Obviamente, el aprendizaje continúa de una manera más pasiva, es solo que su énfasis cambia.

Una de las características mas importantes de un científico de datos Junior es tener la habilidad de tomar las mejores decisiones bajo presión. Aunque no es una de los requerimientos específicos, aún continúa siendo parte integral de la descripción del trabajo de un científico de datos.

Además, muchas compañías que ofrecen esta clase de trabajos requieren que los candidatos tengan algo de experiencia trabajando en este oficio. Algunas compañías requieren mas, otras menos. El factor importante aun continúa siendo el mismo, si quieres llegar a tener un trabajo decente como científico de datos Junior, deberás haber acumulado al menos algo de experiencia previa con esta profesión.

Responsabilidades

Convertirte en científico de datos Junior implicará que seas capaz de trabajar en equipo, tener pasión, analizar datos, crear sistemas específicos, hacer un seguimiento del desempeño de una compañía, extraer datos y mucho más.

Deberás tener un excelente entendimiento sobre machine learning y de las herramientas utilizadas comúnmente, ya que una de tus responsabilidades principales será aplicarlas en tus tareas diarias. De esta manera, no solo serás capaz de practicar tus habilidades si no tambien demostrar a tus nuevos empleadores que eres apto para el puesto.

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Opciones de Carrera

Una de las ventajas de convertirte en un científico de datos Junior es que casi nunca te encontraras en una situación en la cual no puedas encontrar una vacante. Aquí es donde el nivel es superior al que recién empieza, mientras algunas compañías prefieren contratar a personas sin experiencia previa, la mayoría de ellas aun buscan científicos de datos Junior.

Esta es una de las ventajas de tener cualidades notables como científico de datos Junior, no tienes que preocuparte por tu futura carrera. Si eres apasionado en el tema (en este punto de tu carrera, deberías saber si es o no la carrera para ti), casi siempre serás capaz de encontrar oportunidades laborales.

Ventajas
  • Diseño simple (sin información innecesaria)
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Características Principales
  • Programas Nanodegree
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Salario

El salario promedio que ganan los científicos de datos Junior es un tema un poco confuso. Esto se debe a que estos profesionales tienden a tener un nivel de habilidad bastante diferente. Sin embargo, Glassdoor.com aun continua proporcionando un estimado del salario promedio.

De acuerdo al sitio, un científico de datos Junior puede ganar alrededor de $86,600 USD por año. ¡Esto está bastante por encima del salario promedio en los EE.UU!

Científico de Datos Senior

Finalmente hemos llegado al grupo de profesionales. Como te habrás dado cuenta, los científicos de datos Senior son expertos en el campo, estas personas han dedicado su vida a la ciencia de datos, machine learning y han paso sus días perfeccionando sus habilidades e incrementando sus conocimientos.

Requisitos

Trabajo Data Science: Micro chip.Los requisitos, como se podría esperar, se explican por sí mismos, debes ser un experto en el campo de Data Science, haber tratado y aprendido todas las herramientas diferentes que se requieren en el campo. Los científicos de datos deben tener conocimientos no solo en su especialidad particular si no tambien en todo lo demás (por ejemplo, deben ser excelentes analistas de datos).

Probablemente ni siquiera necesite mencionar esto, pero los requisitos mencionados anteriormente se suman a la educación superior relacionada a ciencia de datos, por otro lado, deberás contar con gran experiencia laboral en previas compañías. Además, los científicos de datos deben tener un gran conocimiento en la visualización de datos, conocer todo acerca de la utilización de idiomas de consulta, tener increíbles habilidades estadísticas y mucho más. ¡Son muchas habilidades para adquirir!

Responsabilidades

Los científicos de datos Senior deberán llevar a cabo las tareas más difíciles de la compañía. Además, la mayoría de expertos deben lograr trabajar en sus propias tareas y simultáneamente ayudar a los recién llegados para que de esta manera aprendan el camino rápidamente. Trabajar en múltiples tareas es lo suficientemente desafiante pero también tener que enseñar a los nuevos integrantes de la compañía, ¡Es un nivel completamente nuevo!

Opciones de Carrera 

Como habrás adivinado, el trabajo de un científico de datos Senior en realidad no ofrece muchas más "actualizaciones" en el campo. Sin embargo, incluso después de convertirte en un profesional, cosas como el salario, beneficios laborales, vacaciones pagas y grandes proyectos continuaran incrementando y actualizándose. Por lo tanto, si estas preocupado de no ser capaz de crecer como científico de datos Senior, no hay necesidad ¡Habrá una gran cantidad de espacio para mejorar!

Ventajas
  • Diseño simple (sin información innecesaria)
  • Cursos de alta calidad (incluso los gratuitos)
  • Variedad de funciones
Características Principales
  • Programas Nanodegree
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Salario

El trabajo de un científico de datos Senior paga el salario promedio más alto que existe. Tiene sentido, si pasas la mayor parte de tu vida aprendiendo y progresando en las diferentes posiciones de un científico de datos, ¡Es justo que tu salario represente esto!

GlassDoor, establece que el salario promedio de un trabajo Data Science de nivel profesional debería girar alrededor de $134,200 USD. Es un numero difícil de comprender, pero es una excelente indicación de por qué esta clase de trabajos han incrementado en popularidad a lo largo de los últimos años.

¿Estás listo para convertirte en científico de datos?

Llegados a este punto, espero que no solo sepas los requisitos para convertirte en un cientifico de datos sino también estés mas determinado en aprender ciencia de datos y progreses en tu futuro trabajo Data Science. Asegurate de echar un vistazo a los cursos de BitDegree. ¡Buena suerte!

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Preguntas mas frecuentes

¿Cuáles son las responsabilidades de un científico de datos?

Las principales responsabilidades de un científico de datos son la extracción y análisis de los datos a fin de sacar conclusiones sobre las estrategias comerciales, el desarrollo de algoritmos de datos, comunicación con los equipos en proyectos futuros, desarrollo de herramientas para supervisar y analizar el rendimiento y búsqueda de nuevas herramientas que permitan aumentar la productividad de la recopilación de datos.

¿Que debería esperar de un científico de datos?

Durante una entrevista, un posible analista de datos debe sentirse cómodo con las técnicas de machine learning y sus limitaciones, conocer los lenguajes de programación y demostrar conocimientos sobre herramientas de Internet como Google Analytics, Digital Ocean, Facebook Insights, etc.

¿Cómo eligen que plataformas de cursos online analizar?

Elegimos las plataformas de aprendizaje online de acuerdo con el tamaño de su mercado, popularidad y, lo que es más importante, la petición o el interés general de nuestros usuarios de leer reseñas MOOC genuinas sobre ciertas plataformas.

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No sería correcto elegir sólo un aspecto: las prioridades dependen de cada persona, valores, deseos y objetivos. Una característica que es importante para una persona puede ser totalmente irrelevante para la otra. De todas formas, todos los usuarios estarían de acuerdo en que la buena calidad del material de aprendizaje es una necesidad indiscutible.

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