¿Qué tipo de trabajos caen entre un desarrollador web y un científico de datos?

Recientemente investigué un poco para descubrir más sobre lo que se necesitaría para realizar la transacción entre los dos; Encontrará el resultado de esa investigación en la siguiente infografía si aún necesita orientación sobre cómo iniciar el cambio.

Por lo que leí en la mayoría de los testimonios, hay suficientes personas que simplemente asumen el papel de científicos de datos. El único pequeño detalle que es diferente aquí es que realmente se destacan en la presentación de la información o “narración de datos”, que es una habilidad de tendencia para este papel en la industria de la ciencia de datos: las empresas y los científicos de datos se han vuelto más conscientes del hecho de que esto la habilidad es extremadamente necesaria, y ha habido algunos excelentes ejemplos de científicos de datos que se destacan en esto: una visualización interactiva de cada línea en Hamilton.

Encajarías perfectamente como científico de datos.

Por supuesto, cuando habla de títulos de trabajo específicos, me temo que no puedo darle una respuesta concluyente allí. Encontrará cosas como “asistente de datos” o “ninja de datos” en las descripciones de trabajo y los puestos de trabajo de “científico de datos” podrían reflejar más el papel de “analista de datos”.

Fuente: Cambio de desarrollo web a ciencia de datos

Creo que una gran opción para usted sería la ingeniería de visualización de datos. Ya tienes Javascript, CSS y HTML sólidos como una roca. ¿Por qué no incorporar aplicaciones basadas en datos y crear mensajes de datos significativos con sus habilidades? Probablemente harás mucho de la ciencia de los datos tú mismo, pero tenderás a obtener tareas que consisten más en presentar la información de manera clara, concisa y gráficamente racional, mientras que agregas mucha interactividad útil.

Con 3–4 meses de trabajo por su cuenta, tomando unos pocos MOOC de ciencia de datos y aprendiendo D3 de manera sólida (que es solo Javascript de tarea intensiva que ya sabe), estaría listo para rodar y probablemente en demanda en la mayoría de los grandes mercados tecnológicos .

Desea ser un científico de datos de pila completa, el tipo que puede construir modelos estadísticos / de aprendizaje automático y desarrollar prototipos de productos de datos: API, interfaces, back-end, etc.

Algunas habilidades son transferibles, como habilidades de programación general, comprensión de estructuras de datos, exposición a bases de datos (relacionales y de otro tipo) / ETL, tal vez algo de visualización de datos, análisis de registros.

Algún conocimiento de dominio podría ser un activo: si está desarrollado para cierta industria, entonces cambiar al análisis de datos para la misma industria podría brindarle información adicional sobre el negocio.