Trabajo de Científico de Datos en EE.UU.

Los científicos de datos son especialistas en el análisis de big data que utilizan su conocimiento de la tecnología y las ciencias sociales para identificar patrones y administrar datos. Emplean la experiencia de la industria, la conciencia contextual y la crítica de los supuestos actuales para resolver problemas comerciales. Hoy aprenderás qué es un científico de datos, de qué se trata el trabajo en Big Data y que debes ser capaz de hacer para poder obtener un empleo data scientist home office.

¿Aún no sabes qué hace un científico de datos? Las responsabilidades de un científico de datos incluyen:

• Plantear investigaciones no dirigidas para resolver desafíos corporativos y consultas abiertas de la industria.
• Extraer grandes cantidades de datos organizados y no estructurados. Utilizar lenguajes informáticos como SQL para consultar datos estructurados de bases de datos relacionales. Usar el raspado web, las API y las encuestas para recopilar datos no estructurados.
• Preparar datos para el modelado predictivo y prescriptivo, empleando herramientas analíticas avanzadas, aprendizaje automático y enfoques estadísticos.
• Limpiar los datos a fondo para eliminar cualquier información innecesaria y prepararlos para el preprocesamiento y el modelado.
• EDA se emplea para identificar cómo gestionar los datos faltantes y buscar patrones y/u oportunidades.
• Desarrollar métodos innovadores para abordar problemas y crear software para automatizar tareas monótonas.
• Las predicciones y los resultados deben comunicarse a la gerencia y a los equipos de TI mediante excelentes informes y visualizaciones de datos.
• Realizar modificaciones rentables a los métodos y tácticas actuales.

Ahora que sabes que hace un científico de datos, puedes decidir si esta especialización es la adecuada para ti.

Para ser contratado como científico de datos de nivel de entrada, necesitarás al menos una licenciatura en ciencia de datos o una disciplina relacionada con la informática. La mayoría de las vacantes en ciencia de datos generalmente requieren una maestría. Los títulos también agregan estructura, pasantías, redes y credenciales académicas a tu currículum. Si tienes una licenciatura en un área diferente, es posible que debas concentrarte en adquirir habilidades relacionadas con el trabajo a través de cursos especializados a corto plazo o bootcamps.

Aprende las habilidades requeridas para conseguir un empleo data scientist home office

• Programación
• Grandes plataformas de datos
• Herramientas en la nube
• Almacenamiento de datos y estructuras
• Técnicas de aprendizaje automático
• Habilidades de ingeniería de software
• Minería de datos, limpieza y manipulación
• Investigar
• Visualización de datos e informes
• Análisis de riesgo
• Análisis estadístico y matemáticas
• Comunicación efectiva

Capacitación constante: tu aliada para conseguir un empleo data scientist home office

Los científicos de datos pueden centrarse en una determinada industria o adquirir experiencia en áreas como inteligencia artificial, aprendizaje automático, investigación o administración de bases de datos. La especialización es un enfoque inteligente para mejorar su stack tecnológico y su potencial de ingresos sin dejar de tener un trabajo emocionante.

¿Cuándo estaré listo para conseguir un Empleo data scientist home office?

¡Deberías estar listo para tu primer puesto en ciencia de datos después de haber obtenido las certificaciones necesarias y/o descubrir tu especialidad! Crear un currículum de científico de datos y disponer de un portafolio en línea será de gran utilidad para mostrar algunos proyectos y logros a posibles empleadores. También debes buscar empresas que te brinden oportunidades de crecimiento. Es posible que tu primer trabajo de ciencia de datos no incluya el título de científico de datos en el nombre de tu rol laboral, sino que probablemente el nombre de tu puesto sea una función analítica. Aprenderás rápidamente cómo operar como parte de un equipo y las mejores prácticas que te ayudarán a avanzar hacia puestos más importantes.

¿Debo tener un título universitario para acceder al Empleo data scientist home office?

Las credenciales académicas pueden ser más valiosas de lo que piensas. ¿Es necesaria una maestría para la mayoría de los trabajos de ciencia de datos? Varía según la profesión, sin embargo, algunos científicos de datos practicantes tienen una licenciatura o han completado un campo de entrenamiento de ciencia de datos.

¿Qué hacer una vez que consiga mi entrevista para el Empleo data scientist home office?

Una vez que hayas conseguido una entrevista, prepara las respuestas a las preguntas que sabes que probablemente tendrás que responder. Debido a que los roles de los científicos de datos pueden ser muy técnicos, es posible que te hagan preguntas técnicas y de comportamiento. Anticípate a ambas y practica tu respuesta en voz alta. Tener a mano ejemplos de tu trabajo anterior o experiencias académicas te ayudará a parecer seguro e informado ante los entrevistadores.

Conoce algunas preguntas de la entrevista para el Empleo data scientist home office

• ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de un modelo lineal?
• ¿Qué es exactamente un bosque aleatorio?
• Para identificar todos los duplicados en una recopilación de datos, ¿cómo usaría SQL?
• Explique su experiencia de aprendizaje automático.
• Da un ejemplo de un momento en el que no supiste cómo abordar un problema. ¿Qué hiciste exactamente?

Al considerar convertirte en un científico de datos, hay ciertas habilidades que deberás dominar independientemente de tu función. Están:

1. Matemáticas y Estadística

Cualquier científico de datos competente tendrá una base sólida tanto en matemáticas como en estadística. Cualquier empresa, especialmente una que se base en datos, necesitaría un científico de datos para dominar varias técnicas estadísticas, como estimadores de máxima verosimilitud, distribuidores y pruebas estadísticas, para ayudar a hacer recomendaciones y elecciones. Tanto el cálculo como el álgebra lineal son importantes, ya que están vinculados a las técnicas de aprendizaje automático.

2. Análisis y modelado

Debido a que los datos son tan buenos como las personas que los analizan y modelan, se espera que un científico de datos calificado sea muy competente en este campo. Un científico de datos debe poder examinar datos, realizar pruebas y desarrollar modelos para adquirir nuevos conocimientos y anticipar resultados probables basados ​​en una base de pensamiento crítico y comunicación.

3. Métodos de aprendizaje automático

Si bien generalmente no se requiere experiencia de nivel experto en este campo, se anticipa cierta familiaridad. Los futuros empleadores buscarán árboles de decisión, regresión logística y otros aspectos esenciales habilitados por el aprendizaje automático.

4. Programación

Un científico de datos debe tener excelentes habilidades de programación para pasar de lo teórico a lo práctico. La mayoría de los empleadores querrán que tenga experiencia en Python, R y otros lenguajes de programación. Esta categoría incluye programación orientada a objetos, sintaxis y funciones fundamentales, declaraciones de control de flujo, bibliotecas y documentación.

5. Visualización de datos

La visualización de datos es una parte importante de ser un científico de datos, ya que le permite expresar de manera efectiva los mensajes esenciales y obtener la aceptación de las soluciones recomendadas. Comprender cómo desglosar datos complicados en fragmentos más pequeños y digeribles, así como también cómo usar una serie de ayudas visuales (cuadros, gráficos y más), es una habilidad que todo científico de datos necesitará para poder crecer en su profesión.

6. Curiosidad intelectual

En el corazón de la posición de científico de datos hay un fuerte deseo de resolver problemas y descubrir respuestas, particularmente aquellas que exigen un pensamiento creativo. Los datos no significan mucho por sí solos, por lo tanto, un gran científico de datos está motivado por el deseo de aprender más sobre lo que los datos le dicen y cómo se puede aplicar ese conocimiento a mayor escala.

7. Comunicación

Los datos no pueden comunicarse hasta que son manipulados, lo que implica que un buen Data Scientist debe tener grandes habilidades de comunicación. Ya sea comunicando a su equipo las acciones que desea tomar para ir de A a B con los datos, o haciendo una presentación al liderazgo de la empresa, la comunicación puede hacer o deshacer un proyecto.

8. Perspicacia comercial

Se necesita cierta perspicacia empresarial para que un científico de datos utilice correctamente los datos de una manera que sea útil para su empresa. Debe comprender completamente los objetivos y metas principales de la empresa, así como la forma en que afectan el trabajo que realiza. También debe ser capaz de desarrollar soluciones que satisfagan esos objetivos con un enfoque rentable y fácil de implementar que asegure una amplia aceptación.

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Ofertas de trabajo de ciencia de datos en el mercado global

Las ofertas de trabajo de ciencia de datos en general provienen de rubros y sectores del mercado para vez más variados. El uso de Big Data como parte de la estrategia de toma de decisiones se ha expandido en los últimos años y se espera que esta tendencia continúe en los años venideros. Desde la industria textil, hasta las compañías de alimentos y fabricación de productos esenciales, todas las empresas que deseen tomar decisiones estratégicas deberán incorporar a los datos dentro de las variables a considerar. Por lo que la mayor parte de las industrias requerirán de la ayuda de un especialista en datos.

Cada científico de datos de Turing tiene la oportunidad de marcar su propio ritmo. Turing, por otro lado, propondrá un salario en el que estamos seguros de que podemos encontrarle un puesto exitoso y de largo plazo. Nuestras sugerencias se basan en nuestro análisis de las condiciones del mercado, así como en las preferencias de los clientes.