¿Cómo es ser un científico de datos en 2021?

Visión general

• El aumento de la demanda de científicos de datos también continúa en 2021
• Comprender cómo es ser un científico de datos en 2021

Introducción

Desde las grandes empresas de comercio electrónico como Amazon, Walmart, hasta los gigantes de las redes sociales Facebook y Snapchat, hasta la administración de hospitales, ¡todos están contratando científicos de datos! Pero, ¿qué es lo que hace que este papel sea el «papel laboral más sexy del siglo XXI»? Discutiremos todos y cada uno de los aspectos de este trabajo en este artículo.

Si usted es alguien que está entusiasmado con este puesto de trabajo y quiere crear un futuro en este campo en 2021, ¡este es el lugar para estar! ¡No se preocupe si cree que el coronavirus ha eliminado el requisito de trabajo de un científico de datos, en cambio, ha hecho que todos se den cuenta del poder y la importancia de los algoritmos predictivos!

Si está comenzando su viaje en el campo de la ciencia de datos, este ruta de aprendizaje integral de ciencia de datos para 2021.

los camino de aprendizaje para 2021 es la colección de recursos definitiva y más completa reunida de manera estructurada. Esta ruta de aprendizaje es para cualquiera que quiera hacer una carrera en ciencia de datos. Entonces, ya sea que sea nuevo, tenga algunos años de experiencia laboral o sea un profesional de nivel medio, este ruta de aprendizaje de ciencia de datos es para ti.

Tabla de contenido

1. ¿Quién es un científico de datos?
2. Otros roles basados ​​en datos
3. Cualidades de un científico de datos
4. ¿Qué habilidades dominar en 2021 para convertirse en científico de datos?
5. Salario de un científico de datos

¿Quién es un científico de datos?

La ciencia de datos es una combinación de análisis de datos, desarrollo algorítmico y tecnología para resolver problemas analíticos.

Un científico de datos trabaja en problemas complejos y específicos para brindar un crecimiento no lineal a la empresa. Por ejemplo, hacer una solución de riesgo crediticio para la industria bancaria o usar imágenes de vehículos y evaluar el daño para una compañía de seguros automáticamente.

En palabras simples, un científico de datos es un solucionador de problemas que usa datos para resolver problemas que crean valor comercial.

Un ciclo de vida típico de un proyecto de ciencia de datos se ve así:

• Convertir el problema empresarial en un problema de datos
• Generación de hipótesis
• Recolección o extracción de datos
• Análisis exploratorio de datos y validación de hipótesis
• Modelado de datos
• Despliegue del modelo
• Presentar su trabajo al usuario / cliente / interesado final

Pero es posible que un científico de datos no participe en todos estos pasos. Veamos algunos de los roles basados ​​en la ciencia de datos.

Otras funciones basadas en datos

Ingeniero de datos

Implementaría los resultados obtenidos por el científico de datos en la producción utilizando las mejores prácticas de la industria. Por ejemplo, implementar el modelo de aprendizaje automático creado para el modelado de riesgo crediticio en software bancario.

Los ingenieros de datos son responsables de almacenar, preprocesar y hacer que estos datos se utilicen para otros miembros de la organización. Crean las canalizaciones de datos que recopilan los datos de múltiples recursos, los transforman y los almacenan en una forma más utilizable.

Algunas de las herramientas más utilizadas por los ingenieros de datos son SQL, bases de datos NoSQL, Apache Airflow, Spark, Amazon Redshift, etc.

Puede leer los artículos de ingeniería de datos aquí y vea si sus intereses se correlacionan más con la ingeniería de datos.

Analista de negocios

Dirija el negocio y tome decisiones en el día a día. Se comunicará con el lado de TI y el lado comercial simultáneamente.

Los profesionales de Business Analytics deben ser competentes en la presentación de simulaciones comerciales y planificación comercial. Gran parte de su función sería analizar las tendencias comerciales. Por ejemplo, análisis web / análisis de precios.

Algunas de las herramientas que se utilizan ampliamente en la analíticaLa analítica se refiere al proceso de recopilar, medir y analizar datos para obtener información valiosa que facilite la toma de decisiones. En diversos campos, como los negocios, la salud y el deporte, la analítica permite identificar patrones y tendencias, optimizar procesos y mejorar resultados. El uso de herramientas avanzadas y técnicas estadísticas es fundamental para transformar datos en conocimiento aplicable y estratégico.... empresarial son Excel, Tableau, SQL, Python. Las técnicas más utilizadas son: Métodos estadísticos, pronóstico, modelado predictivo, y narración.

Puede leer los artículos de análisis empresarial aquí.

Entonces, ¿cree que puede convertirse en un científico de datos? ¡Veamos algunas de las cualidades de un científico de datos!

Cualidades de un científico de datos

Antes de elegir la ciencia de datos como su campo, debe ver si coincide con sus pasiones, objetivos profesionales y asegurarse de que lo haga feliz a largo plazo. Echemos un vistazo a algunos de ellos:

1. Crunching de números de amor – ¿Estás loco por los números? Por ejemplo, ¿estás preparado para un acertijo, conjeturas y estimaciones en cualquier momento del día? ¿Te atraen naturalmente las probabilidades y las estadísticas? Parte de ser un científico de datos es calcular números con frecuencia, si te encanta, ¡estás de suerte!
2. Disfruta resolviendo problemas no estructurados – Es muy raro que un científico de datos se encuentre realmente con una declaración de problema estructurada, en lugar de eso, trata con datos no estructurados. ¿Eres alguien que ases en esta área?
3. Eres curioso – preguntar por qué es algo natural para un buen científico de datos. Algunos de los mejores científicos de datos detendrían a cualquiera y pedirían una justificación si no están claros: ¿Por qué hiciste esta pregunta? ¿Cuál fue tu proceso de pensamiento? ¿Por qué lo asume? son solo algunos ejemplos de estas preguntas.
4. Anhelo la resoluciónLa "resolución" se refiere a la capacidad de tomar decisiones firmes y cumplir con los objetivos establecidos. En contextos personales y profesionales, implica definir metas claras y desarrollar un plan de acción para alcanzarlas. La resolución es fundamental para el crecimiento personal y el éxito en diversas áreas de la vida, ya que permite superar obstáculos y mantener el enfoque en lo que realmente importa.... de problemas – Los científicos de datos necesitan un don para la resolución de problemas. La mayoría de los problemas a los que se enfrentarían las empresas serían exclusivos de ellos y se necesitaría un solucionador inteligente para resolverlos.
5. Disfrute de una investigación profunda: Un gran científico de datos siempre está investigando profundamente para comprender los secretos ocultos de los datos. Necesita la perspectiva de un investigador para ser un buen científico de datos. ¿Cuándo fue la última vez que pasó horas y horas inmerso en la solución de un problema? ¿Puedes hacer eso una y otra vez?
6. Me encanta contar historias – Un científico de datos debe ser un presentador fluido. ¿De qué sirve todo el trabajo duro si no puede influir en sus partes interesadas? Comunicarse con datos y presentar historias respaldadas por datos es uno de los elementos más importantes en la vida de un científico de datos.

¿Qué habilidades dominar en 2021 para convertirse en científico de datos?

Kit de herramientas de ciencia de datos – La habilidad más importante que debe adquirir al comienzo de su viaje como científico de datos son los conceptos básicos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Empezar desde las herramientas de ciencia de datos más comunes y de uso frecuente: Python y sus bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplolib y Seaborn.

Visualización de datos y SQL – Una vez que haya aclarado los conceptos básicos, debe comenzar con el conjunto de habilidades más importantes de un científico de datos. Familiarícese con las diferentes técnicas y herramientas de visualización de datos, como Tableau. Durante este tiempo, también debe comenzar su viaje de SQL.

Exploración de datos – Los datos están ocultos con información importante. Sacar esta información en forma de conocimientos es exploración de datos. Es la habilidad más esencial aprender a explorar sus datos con Análisis de datos exploratorios (EDA). Junto con esto, también deberá comprender los conceptos importantes de estadística necesarios para convertirse en un científico de datos.

Conceptos básicos del aprendizaje automático y el arte de contar historias – ¡Ahora vayamos al aprendizaje automático real! Después de adquirir todas las habilidades anteriores, es hora de que comience su viaje de aprendizaje automático. En esta duración, deberá cubrir las técnicas básicas de aprendizaje automático y el arte de contar historias utilizando el pensamiento estructurado.

Aprendizaje automático avanzado – ¿Terminaste con lo básico? ¡Es hora de subir la muesca! Está listo para cubrir los algoritmos avanzados de aprendizaje automático. También aprenderá sobre ingeniería de funciones y cómo trabajar con datos de texto e imágenes.

Aprendizaje automático no supervisado: Tratar con datos no estructurados puede ser un desafío, ¡así que saltemos a la solución! Es hora de que aprendas sobre los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados ​​como K-Means, Hierarchical Clustering y, finalmente, ¡profundiza en un proyecto!

Motores de recomendación – ¿Curioso cómo Netflix, Amazon, Zomato ofrecen recomendaciones tan sorprendentes? Es hora de que profundices en los sistemas de recomendación. Aprenda diferentes técnicas para construir motores de recomendación. Aprenda a utilizar diferentes proyectos.

Trabajar con datos de series temporales – Las organizaciones de todo el mundo dependen en gran medidaLa "medida" es un concepto fundamental en diversas disciplinas, que se refiere al proceso de cuantificar características o magnitudes de objetos, fenómenos o situaciones. En matemáticas, se utiliza para determinar longitudes, áreas y volúmenes, mientras que en ciencias sociales puede referirse a la evaluación de variables cualitativas y cuantitativas. La precisión en la medición es crucial para obtener resultados confiables y válidos en cualquier investigación o aplicación práctica.... de los datos de series de tiempo y el aprendizaje automático ha hecho que el escenario sea aún más emocionante. En esta duración, aprenderá a trabajar con datos de series temporales y diferentes técnicas para resolver problemas relacionados con series temporales.

Introducción al aprendizaje profundoEl aprendizaje profundo, una subdisciplina de la inteligencia artificial, se basa en redes neuronales artificiales para analizar y procesar grandes volúmenes de datos. Esta técnica permite a las máquinas aprender patrones y realizar tareas complejas, como el reconocimiento de voz y la visión por computadora. Su capacidad para mejorar continuamente a medida que se le proporcionan más datos la convierte en una herramienta clave en diversas industrias, desde la salud... y la visión por computadora – El aprendizaje profundo y la visión por computadora están a la vanguardia de los proyectos más actuales en el campo de la inteligencia artificial, ya sean automóviles autónomos, cámaras de detección de máscaras y más. En este tiempo, comenzará su viaje en el campo del Deep Learning. Aprenderá arquitecturas básicas de aprendizaje profundo y luego resolverá diferentes proyectos de visión por computadora.

Conceptos básicos del procesamiento del lenguaje natural – ¿Se pregunta cómo los gigantes de las redes sociales como Twitter, Facebook e Instagram procesan los datos de texto entrantes? Ha llegado el momento de centrarse en el campo del procesamiento del lenguaje natural (PNL). Aquí aprenderá más arquitecturas de aprendizaje profundo y resolverá proyectos relacionados con la PNL.

Despliegue del modelo – ¿Qué es más esencial que construir un modelo de ciencia de datos? ¡Implementándolo! Ahora, finalmente, debe estar al tanto de la implementación del modelo. Aprenda diferentes formas de implementar sus modelos. Podrá dedicar tiempo a explorar streamlit para la implementación de modelos, AWS, y también podrá implementar el modelo con Flask.

El salario de un científico de datos

Hacer un cambio de carrera a la ciencia de datos para obtener un aumento salarial está totalmente justificado. Sin embargo, no es tan sencillo como podría pensar. Hay ciertas cosas, como la experiencia laboral y su dominio actual, que jugarán un papel MASIVO en la decisión de su salario posterior a la transición.

Tomando cifras del sitio web popular y relativamente preciso llamado Puerta de cristal, así es como se ve la situación salarial para un científico de datos:

Como puede ver, el salario promedio en 2020 es de aproximadamente INR 10,00,000 por año.

Si aporta un poco más de experiencia y tiene experiencia de dominio relevante, puede buscar un puesto más alto (aunque esto es un poco raro si no tiene experiencia previa en ciencia de datos):

Como dijimos, todo se reduce a la relevancia de su experiencia anterior. La mayoría de las veces, si está pasando de otro rol a la ciencia de datos, verá el primer gráfico.

Notas finales

En resumen, la ciencia de datos es el campo más emergente en la actualidad y los científicos de datos están creando un futuro mejor para la humanidad. ¿Eres alguien que se siente atraído por este campo? He mencionado todas las cosas que debe saber antes de desarrollar una carrera en ciencia de datos en el año 2021.

¡Feliz aprendizaje!

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