Formarse como un profesional de Data Science se ha convertido en una de las ambiciones laborales más importantes en años recientes. En dicha área se vuelve necesario manejar nociones de programación y estadística, integrando ambas disciplinas con el fin de darle sentido a la información con la que cuenta una compañía.
El perfil de un científico de datos se ha vuelto de gran valor en las organizaciones, en especial dentro del ámbito de los negocios. Sus funciones pueden repercutir de manera directa en la productividad y crecimiento de una organización, así como en su posicionamiento dentro del mercado. Por esta razón, estas áreas se han vuelto tan demandadas y por ende, han adquirido grandes ventajas en el mundo laboral.
Campos de trabajo de Data Science
Un profesional en Data Science tiene la capacidad de trabajar en una gran amplitud de áreas. La habilidad de manejar y procesar datos es muy valiosa en ramas diversas como las ciencias puras (biología, química, física y matemáticas), además de la salud y cuidado personal. En adición, estas aptitudes pueden ser aprovechadas en otras industrias como la siderúrgica, tecnología, automovilística y de dispositivos inteligentes móviles o del hogar.
Asimismo, la Data Science puede ser implementada en el marketing, con el fin de conocer las experiencias de los clientes y potenciar los productos capaces de cubrir las necesidades más urgentes del mercado. De esta manera es posible predecir que, los expertos en ciencia de los datos serán profesionales cada vez más demandados a nivel laboral.
Como puedes ver, las posibilidades de un Data Scientist son infinitas y muy beneficiosas. Así que si lo que buscas es volverte competitivo en el campo profesional, debes cursar una Maestría en Data Science, donde adquirirás conocimientos de gran valor, sobre todo en el mundo de los negocios.
Conocimientos y aptitudes de un científico de datos
Para manejar de forma correcta la Data Science, es necesario contar con un conjunto de conocimientos en diversas disciplinas como matemáticas, programación y estadística. Una de las bases de esta profesión es el manejo de los lenguajes de programación. Durante los estudios para convertirse en un científico de datos capacitado, se adquieren conocimientos avanzados sobre algunos de los lenguajes más populares.
Entre ellos se pueden mencionar Python, R y SQL. La mayoría de expertos coinciden en que cualquier aspirante a desarrollarse laboralmente en la ciencia de los datos, debe manejar estos tres lenguajes. El SQL es vital para manejar bases de datos relacionales. Mientras que R y Python son lenguajes que se complementan para trabajar con una sintaxis novedosa con base informática (de lo que se encarga Python), que al mismo tiempo tenga una importante influencia científica (caracterizado por R).
Por otro lado, cualquier persona que desee convertirse en científico de datos, debe manejar a la perfección herramientas como Excel. A pesar de no ser muy empleado por los profesionales de datos, comprender las bases del funcionamiento de este instrumento resulta imprescindible, como una manera de visualizar y procesar información.
Perfil personal
Además de estos conocimientos, es necesario que un profesional en Data Science logre integrar una visión analítica, con la capacidad de manejar grandes volúmenes de trabajo. Asimismo, dependiendo del área en que se desenvuelven los profesionales, deben tener también una visión de negocios, científica o de salud pública.
Esto les permitirá analizar de manera objetiva los resultados, para que los mismos sean aprovechados por su organización. Algunas características como la inteligencia emocional, creatividad y plasticidad para trabajar bajo distintas circunstancias, resultan de gran valor en el área de la ciencia de los datos.
Ventajas de estudiar Data Science
Una de las ventajas más atractivas de volverse un profesional en Data Science, es la importante remuneración económica que estos expertos reciben a cambio de su trabajo. El valor total del sueldo depende de diversos factores como las dimensiones de la organización, su relevancia en la sociedad y características propias de los empleadores. Sin embargo, reciben uno de los mayores sueldos entre otros profesionales de los datos, como los expertos en Data Analitics.
En algunos países de Europa, como España, la remuneración de un Data Scientist ronda los 35000 euros al año. Por otro lado, en Estados Unidos se han registrado sueldos de más de 120000 dólares anuales. Es probable que las ganancias de esta profesión se ajusten a medida que evolucione, así como de su demanda y disponibilidad. No obstante, seguirá siendo un campo laboral de gran importancia y valor, sobre todo en el mundo de los negocios.
¿Cómo volverse profesional en Data Science?
La educación superior permite a los profesionales dedicarse a áreas de gran relevancia en la actualidad. Muchas instituciones y escuelas de negocio ofrecen programas de maestrías, cursos, diplomados y licenciaturas. Los mismos son capaces de brindar información actualizada y de gran valor en el mundo actual.
Los programas de postgrado permiten que los estudiantes no solo adquieran conocimiento, sino que desarrollen habilidades personales y laborales. Gracias a esto, son capaces de desenvolverse con éxito en múltiples áreas, además de escalar profesionalmente. Los estudios dedicados a la ciencia de los datos, preparan a los alumnos en áreas diversas como:
- Estadística.
- Manejo de bases de datos.
- Machine Learning.
- Programación y sus lenguajes.
Se predice que el avance de las tecnologías hará cada vez más necesario que las organizaciones cuenten con un Data Scientist. Inicia la Maestría en Data Science y podrás gozar las múltiples ventajas asociadas a esta profesión que, además, es una de las mejores remuneradas del sector de los negocios y manejo de datos.
