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¿Es la Data Science la carrera adecuada para ti?

Puede que sea la Data Science la carrera adecuada para tu profesión. En esta misma línea, se dice que es "el trabajo más atractivo de este siglo”. Es una carrera con sueldos muy elevados, pero esto no significa que sea la opción profesional que más te conviene.

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    Puede que sea la Data Science la carrera adecuada para tu profesión. En esta misma línea, se dice que es «el trabajo más atractivo de este siglo”. Es una carrera con sueldos muy elevados, pero esto no significa que sea la opción profesional que más te conviene. Esto según algunos estudios especializados.

    Estos mismos resultados sugieren que el salario promedio de un profesional de Data Analytics es un 47% más alto que el de un ingeniero de software. Además, es un 35% y un 54% más alto que los salarios de un desarrollador de tecnologías de la información (TI) y un desarrollador de Java, de forma respectiva. 

    De igual forma, la Data Science consiste en definir y resolver problemas de índole organizacional. No obstante, diversos expertos aseveran que no hay nada de malo en que la gente seleccione esta carrera para tener una vida mejor y que siempre pueden aprender en el trabajo y crecer en el mismo.

    ¿Es la Data Science la carrera adecuada para tus ambiciones laborales?

    Por desgracia, muchos candidatos que solicitan puestos de Data Science, se sienten atraídos por el creciente “glamour” y los beneficios monetarios. En la mayoría de los casos, no tienen el conjunto de habilidades adecuado para sobresalir en el campo. Por esta razón, si no tienes los conocimientos necesarios, puede no ser la Data Science la carrera adecuada para lo que tienes en mente en términos laborales.

    Todo el mundo no puede ser un científico de datos o un analista. Así que tienes que buscar el perfil adecuado y el punto de partida. Por esta razón, no puedes empezar desde el punto en que los candidatos se incorporan a la organización. Para ello, deberías empezar directamente en las universidades.

    ¿Quieres atreverte y ser un científico de datos capacitado para un trabajo exigente? Con el Máster en Data Science, podrás optar por un excelente programa de estudios avanzados. El cual hará que mejores en el desarrollo de tu carrera profesional.

    ¿Tienes estas habilidades?  

    En primer lugar, las matemáticas y la programación en R, Python, C++, Java y otras, son habilidades esenciales para una carrera en la Data Science. No obstante, no es necesario conocer todos estos lenguajes de programación simultáneamente para poder sobresalir en un trabajo de estas características.

    Los candidatos deben tener una excelente capacidad de comunicación y demostrar habilidades técnicas con sus equipos. Además, deben conocer la minería de las redes sociales, bases de datos SQL y NoSQL. También debe tener conocimientos acerca del procesamiento del lenguaje natural o los algoritmos de Machine Learning. El manejo de hojas de cálculo como Microsoft Excel y, lo que es más importante, deben tener conocimientos de datos y de negocios.

    Por norma general, los candidatos a menudo se centran en las técnicas que están en tendencia actualmente. Un error que cometen los aspirantes es asumir que solo necesitan entender el Deep Learning (aprendizaje profundo) en lugar de tener una base sólida en algoritmos, matemáticas y estadística.

    Del mismo modo, muchos profesionales también enumeran técnicas que solo han utilizado. En vez de enumerar aquellas de las que tienen una comprensión completa. Todo ello en términos de cómo funcionan, qué suposiciones hacen sobre los datos, cómo deben ser evaluadas y el impacto tiene el cambio de parámetros, entre otros. 

    Además, algunos aspirantes no comprenden ni aprecian los aspectos empresariales de los problemas. Así que carecen de exposición a los aspectos de ingeniería del desarrollo de soluciones. 

    ¿Es la Data Science la carrera adecuada? Expectativas y realidad

    La mayoría de los profesionales que intentan especializarse en la Data Science, lo hacen por la aventura laboral que ofrece. No obstante, la realidad es algo diferente. Esto debido a que en la mayoría de las empresas, tendrás que repartir tu tiempo entre el trabajo técnico y otros aspectos menos emocionantes, por decirlo de algún modo. 

    Por esta razón, si no te gusta hacer informes, escribir, documentar, hacer presentaciones o explicar repetidamente los fundamentos de tus modelos o técnicas, la gestión de proyectos y los gastos administrativos, a las partes interesadas, puede que no sea la Data Science la carrera adecuada para ti.

    En este sentido, los profesionales procedentes de la educación o la investigación suelen caer en la trampa de la mentalidad de plazos y presupuestos infinitos. A menudo y con demasiada frecuencia, se han escuchado protestas de científicos de datos que dicen que no pueden poner una «línea de tiempo» en cuanto su trabajo estará terminado y que tomará todo el tiempo que sea necesario.

    Esto no es cierto en muchos casos y no encaja bien con la cultura organizacional en la mayoría de las empresas. Por esta razón, debe fijarse el alcance de lo que se quiere conseguir y se varía la escala de tiempo o se fija la escala de tiempo y se varía el alcance.

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