Las perspectivas de empleo para los científicos de datos son muy buenas en la actualidad. La demanda de profesionales capacitados en análisis de datos y aprendizaje automático sigue creciendo rápidamente en prácticamente todos los sectores. Desafortunadamente, muchas empresas no logran un canal de comunicación claro entre los científicos de datos y los ejecutivos, lo que genera fricciones para ambas partes y para toda la organización. Igualmente preocupante, basado en encuestas con 64,000 desarrolladores, encontró que junto a los especialistas en aprendizaje automático, más científicos de datos están buscando un nuevo trabajo en comparación con otros profesionales.
El Key Account Manager (KAM) es el responsable de gestionar las cuentas de clientes que producen más ingresos. Su objetivo es crear una relación a largo plazo para mantener las cuentas más valiosas el máximo tiempo posible. Debe asegurar el cumplimiento de los KPI’s de la cuenta, establecer una comunicación bidireccional continua y participar en la toma de decisiones referentes a la estrategia.
¿En qué se diferencian la business intelligence y las data analytics?
En un entorno cada día más digital y competitivo, aprovechar la información que las empresas obtienen de relacionarse con su entorno es casi una obligación. De ahí la creciente necesidad de profesionales capaces de analizar y dar sentido a todos estos datos, para que supongan así un verdadero valor. Un data scientist (científico de datos) utiliza los datos para comprender y explicar los fenómenos que le rodean, y ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones. Su significado https://futuroelectrico.com/el-bootcamp-de-programacion/ viene de la ciencia de datos o data science, término que comenzó a usarse en los años 70 para referirse al procesamiento de datos. En 2001, se declaró la ciencia de datos como disciplina independiente y se reconoció así la figura del data scientist como profesión. Son los elementos de las bases de datos que se usan en la mayor parte de las compañías, tanto públicas como privadas, y que se analizan para extraer información de ellos y generar valor con los resultados obtenidos.
- Y no es extraño que hayas escuchado el nombre de esta posición, ya que es una de las profesiones cuya demanda ha crecido más en el último año en España y una de las mejor pagadas en la actualidad.
- Convertirse en un científico de datos generalmente requiere de capacitación formal.
- No existe una descripción definitiva del puesto cuando se piensa en el papel del científico de datos, pero su función principal es analizar e interpretar grandes cantidades de datos.
- Una vez que se obtiene acceso, el equipo de ciencia de datos podría analizar los datos a través de varias herramientas posiblemente incompatibles.
- En el Postgrado en Análisis y Predicción de Datos, el estudiante aprenderá a desarrollar algoritmos inteligentes en herramientas y lenguajes especializados como Python, R, SQL y Shiny Apps, entre otros.
Por eso, anima a los interesados en el área a buscar cursos formales y capacitaciones para orientarse, obtener los conocimientos necesarios para su nivel y así, profesionalizarse. Desde hace algunos años la profesión de científico de datos o data scientist en inglés, figura entre los trabajos de alta calidad en México y el mundo. Para aquellos que ya estén en el mercado laboral pero los datos les parecen apasionantes, si tienen dominio para resolver problemas, buenas dotes de comunicación y curiosidad por entender cómo funcionan las cosas, también es posible convertirse en científico de datos. En la actualidad ya existen carreras que se centran en la ciencia de datos y analítica, por lo que si estás pensando qué estudiar, esta puede ser la opción.
Lenguajes de programación que un científico de datos debe conocer
Los científicos de datos también adquieren competencias de uso de plataformas de proceso de big data, como Apache Spark, el marco de trabajo de código abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL. Para crear modelos de machine learning, los científicos de datos suelen recurrir a distintos marcos de trabajo, como PyTorch, TensorFlow, MXNet y Spark MLib. Las plataformas de data science están diseñadas para la colaboración de una variedad de usuarios, incluidos los científico de datoss expertos, científico El bootcamp de programación que te prepara para el mañana de datoss de ciudadanos, ingenieros de datos e ingenieros o especialistas en machine learning. Por ejemplo, una plataforma de ciencia de datos podría permitir a los científicos de datos implementar modelos como API, lo que facilita su integración en diferentes aplicaciones. Los científico de datoss pueden acceder a herramientas, datos e infraestructura sin tener que esperar por la TI. La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los profesionales de dicho campo.
Estas personas tienen grandes conocimientos matemáticos y estadísticos y, además, dominan el sofware estadístico y la programación y los sistemas de análisis de datos masivos como el machine learning . También es necesario que controlen la tecnología y las bases de datos para poder aportar cambios y mejoras. Y mientras el campo aún está en sus inicios, hay razones para creer que la inversión en los científicos de datos solo continuarán creciendo.