¿Cuánta variedad hay en un puesto de ciencia de datos?

Hay un montón de variedad en el mundo de un científico de datos, en más de una forma.

Para empezar, lo que debe hacer como científico de datos varía enormemente de una empresa a otra. Escribí sobre esto un poco en mi blog para Udacity, 8 habilidades que necesitas para ser un científico de datos. El hecho es que la ciencia de datos sigue siendo un campo incipiente. En una empresa, la ciencia de datos puede consistir casi por completo en ingeniería de datos. En otro, su trabajo puede ser realizar análisis exploratorios y proporcionar información que guíe la estrategia del producto. También hay empresas donde los científicos de datos se centran principalmente en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para productos basados ​​en datos. El tipo de científico de datos que una empresa determinada está buscando contratar depende tanto del producto (s) en el que trabaja la empresa como de la madurez de la empresa.

Por otro lado, como científico de datos que trabaja en una empresa determinada, hay una tonelada de variedad en el día a día en términos de lo que está trabajando. A veces, estás trabajando en análisis rápidos ad-hoc que alguien te ha pedido que realices. A veces estás trabajando en proyectos de investigación a más largo plazo. En un día determinado, puede pasar mucho tiempo presentando sus hallazgos a partes interesadas no técnicas, trabajando en una visualización de datos y trabajando de la mano con un ingeniero para implementar un nuevo algoritmo o función que se base en datos. Por supuesto, los científicos de datos también pasan una gran parte de su tiempo simplemente limpiando y familiarizándose con los datos. El resultado es que hay una gran cantidad de variedad en el día a día.

En general, hay una gran cantidad de variedad en el puesto de ciencia de datos. La ciencia de datos es un campo con espacio para personas que tienen muchos antecedentes y fortalezas diferentes, y el día a día en el trabajo es excelente. Siempre está trabajando en nuevos problemas / desafíos, y su trabajo exige que complete muchos tipos diferentes de tareas.

Hay una cantidad razonable de variedad en Data Science, pero no diría que es más variada que el trabajo de un ingeniero de software. A menudo puede ver esto en los rangos salariales. Para ambos, existe una amplia gama de salarios porque existe una amplia variedad de roles con diferentes impactos relativos para las empresas.

Han surgido dos divisiones naturales en Data Science en términos de roles. Por lo general, uno se llama Analista y normalmente trabajan con datos de registro y producen informes que las Empresas deben consumir para tomar decisiones informadas. El otro es un Científico de datos de productos que normalmente trabaja con datos de registro y en vivo y crea productos orientados al usuario, como motores de búsqueda o sistemas de recomendación.

Espero que sigan surgiendo más distinciones con el tiempo y que el término Científico de datos ni siquiera pueda sobrevivir …