Las 5 profesiones más demandadas en Data Science
Es imposible negar, que la Ciencia de Datos o Data Science es uno de los sectores digitales en los que se pueden conseguir mejores oportunidades laborales. Las empresas necesitan incorporar diversos perfiles relacionados con estos perfiles profesionales. Pero, ¿cuáles son los perfiles más demandados? ¿Qué hace cada uno de ellos? Te lo contamos. Manager o Consultor Data Science Es básicamente el responsable de dirigir y gestionar un proyecto, el equipo y los resultados finales. También se encarga de hacer de intermediario entre los equipos y el cliente. Aunque conoce perfectamente el entorno Big data, la tecnología y su programación, no hace uso de ello. Esto no hace que su función sea menos importante, todo lo contrario. Debe tener grandes habilidades de comunicación, ser resolutivo y hacer uso del pensamiento crítico. También debe manejar lenguajes de programación como Javascript o Phyton, además de bases de datos como SQL y NoSQL entre otras herramientas. Su función es imprescindible para implementar los proyectos según las necesidades de los clientes. Analista de datos o Data Analyst Será el encargado de recopilar todo tipo de datos, especialmente los ya existentes para poner en marcha una consultoría previa a la implementación de un proyecto. Una vez recopilados todos los datos, elaborará los informes necesarios para definirlo o para confirmar que lo que se está haciendo tiene resultados positivos. Debe tener grandes habilidades matemáticas y capacidad para analizar, moldear e interpretar los datos. La planificación del trabajo y cumplir los plazos es otra de las características imprescindibles que debe cumplir este perfil profesional. Entre las herramientas que debe manejar sin problema se encuentran lenguajes de programación como Phyton o SQL y programas de estadística como SAS o R. Pero, entre las habilidades más importantes ha de encontrarse tener una buena capacidad para trabajar en equipo. Científico de datos o Data Scientist Podríamos decir que este perfil profesional se encuentra un escalón por encima del Data Analyst. Cuenta con un conocimiento más avanzado de las tecnologías, por lo que tiene la capacidad de crear algoritmos para definir o perfeccionar la recopilación de datos efectuada para mejorar el proyecto. Es capaz de desarrollar sus propios modelos de programación. Debe contar con una alta capacidad lógica y de intuición y una buena formación en machine learning y estadística. El manejo de herramientas SQL, Phyton, SAS, frameworks de machine learning como TensorFlow, por ejemplo, y lenguaje web y de código HTML. Arquitecto o Ingeniero de Datos Es el encargado de que el funcionamiento de las plataformas en las que se encuentran los datos sea el correcto. El tipo de formación está especializada en la programación y hardware. También se encarga, en cierto modo, de velar por la seguridad. Otras de sus funciones son el análisis y la evaluación de la arquitectura de los mercados para recopilar, almacenar, analizar y procesar conjuntos de datos. Sus conocimientos y el manejo de las herramientas debe ser igual al de los de los perfiles anteriores pero de manera mucho más especializada. Arquitecto o Ingeniero de Big Data Como su propio nombre indica, se encarga del Big Data. A diferencia del analista de datos o data analyst el volumen de datos con los que trabaja es mucho mayor. Tiene también formación en programación muy amplia para trabajar con esa enorme cantidad de datos. Por eso, también trabaja codo a codo con los programadores, implementa y desarrolla la nueva arquitectura en Java, Phyton y Scala. Además, elabora propuestas sobre nuevas herramientas en función de las necesidades de los clientes.Sigue leyendo. Artículos especializados en diferentes áreasEcha un vistazo al resto de artículos que tenemos en nuestro blog. Trabajamos duro para crear contenido de calidad y enriquecer la comunidad.
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