¿Por qué todos van a la analítica de negocios / ciencia de datos? ¿Recomendarías esta carrera?

“Todos”: desearía que todos prestaran un poco más de atención a los datos.

Si se usan bien, los datos pueden revelar mucho sobre nuestro propio comportamiento, sobre empresas, procesos y equipos, sobre clientes y productos y servicios, y convertirse en una fuente de ideas de mejora. Todos los enfoques de gestión científica que comienzan desde FW Taylor hasta los algoritmos de aprendizaje profundo más modernos de la actualidad están orientados a resolver esos problemas, en los que algún problema de negocios, algún problema científico o algún problema del mundo real necesitaban solución.

La razón por la cual las empresas y los ejecutivos se están obsesionando con los datos es porque les abre nuevos mundos que no entienden fuera de los modelos mentales que han formulado o que han aprendido a través de la experiencia empresarial. El uso de datos desafía a los ejecutivos y los hace reflexionar sobre sus decisiones, y la razón por la cual los altos ejecutivos quieren que sus organizaciones adopten un pensamiento analítico y usen el análisis de datos para tomar decisiones sobre las cosas, es porque pueden entender mejor esas decisiones y porque el proceso de toma de decisiones puede simplificarse.

La administración es el siguiente campo de automatización: hemos visto cómo las tareas físicas mundanas se han abstraído del mundo de la fabricación cada vez más mediante robots eficientes que construyen todo, desde automóviles y camiones hasta teléfonos celulares y (con suerte en un futuro no muy lejano) software . Si bien los robots que manipulan la materia y la lógica se utilizan para construir estos sistemas, los algoritmos que pueden tomar decisiones basadas en datos y hechos recopilados de su entorno ayudarán a diseñar la próxima generación de sistemas de toma de decisiones. Es descabellado imaginar que las IA sean gerentes eficientes de personas, procesos y otras tecnologías en el futuro, pero un día, algo así puede suceder.

Los datos le ayudan a comprender su pasado, analizar su presente y predecir su futuro.

Los albores del siglo XXI trajeron consigo la comprensión de que podría cambiar el panorama industrial, económico, social y político del mundo. Una sección cada vez mayor de la población mundial se está dando cuenta de que los “datos” son la nueva moneda y todos los desarrollos posteriores se regirán por las decisiones que tomemos, que a su vez, pueden hacerse más precisos mediante el uso de datos. Los líderes jóvenes y experimentados han cambiado repentinamente su enfoque hacia la recopilación y la mejor utilización de los datos.

Para darle una idea aproximada, diariamente, se generan y recopilan más de 2.5 Exabytes de datos. ¡Lo que en términos simples es equivalente a 530,000,000 millones de canciones / 150,000,000 iPhones / 5,000,000 laptops / 90 años de videos HD en YouTube!

¡Eso sí que es mucha información! Pero, ¿qué hacemos con todos estos datos? Aquí es donde la analítica empresarial y la ciencia de datos entran en escena. Ayuda a las organizaciones a dar sentido a los datos que están produciendo para tomar decisiones mejor informadas al aprobar o desaprobar teorías y modelos utilizando hechos.

En una nota personal, he estado en este campo durante aproximadamente 4 años, ¡y me encanta! ¡Recomendaré una carrera en analítica si eres un pensador creativo, tienes una mentalidad analítica y te encantan las matemáticas!

Los buenos trabajos en los próximos 25 años serán información, energía y medicina. Las personas buscan campos que tengan un buen potencial para el empleo y la compensación. Es una elección inteligente.

Te recomendaría que siempre sigas tu pasión, lo que quieras, ve con él,

Pero, en términos generales, Data Science es un campo verde con muchas oportunidades para el presente y el futuro. Si no tiene preferencias, entonces diría que lo haga.

En general, BA y DS están bien remunerados en todo el mundo. Son divertidos e interesantes y resuelven problemas reales a diferencia de RRHH … (sin ofender allí)

Sí, lo recomendaría La demanda está creciendo, la oferta está luchando. Es lo suficientemente técnico como para volver a enfocarse en la programación si algo sale mal.