¿Cuál es el futuro de la ciencia de datos en los próximos años? ¿Cómo es el mercado laboral en ciencia de datos para los graduados de nivel de entrada? ¿Es fácil de aprender, o necesitamos hacer más y más trabajo duro para conseguir un trabajo de nivel de entrada?

Gracias por A2A,

La “ciencia de datos” durará cuando los humanos dejen de producir más datos. ¡SÍ! es verdad. Si ha visto el mercado actual, entonces no habría venido con esta pregunta. Recuerde una cosa, las personas que trabajan en el campo del análisis de datos no se verán afectadas por ninguna “caída del mercado” porque habrá un gran análisis sobre cómo colapsa el mercado. …

No habrá ÚLTIMA palabra para Data Analytic’s 🙂

En palabras simples, si quieres probar suerte en el campo analítico, no pienses en esas preguntas. Estudie más, intente más y tenga una carrera exitosa.

Data Scientist está siendo llamado como el “trabajo más sexy” del siglo XXI.

Hal Varian , economista jefe de Google es famoso por decir que “el trabajo más sexy en los próximos 10 años será el de estadísticos”. En 2009, no podríamos haber sabido cuán acertado estaba por llegar a ser, con una pequeña diferencia: Se llaman científicos de datos ahora. Y están a punto de conquistar el mundo.

Data Science o Data Scientist se trata de “Utilizando métodos automatizados para analizar cantidades masivas de datos y extraer conocimiento de ellos”.

Esencialmente, la ciencia de datos se trata de utilizar la gran cantidad de datos que las organizaciones están recolectando para obtener nuevos conocimientos, identificar tendencias y encontrar formas de racionalizar las prácticas comerciales. Cuando considera que en 2020 el mundo generará 50 veces más datos que en 2011, no sorprende que haya crecido una disciplina completa para ayudar a las personas a darle sentido.

Whoa! Espere..!!! Los datos de 50x aumentarán para fines de 2020. Es enorme y debe manejarse correctamente.

Déjame decirte por qué hay una demanda tan repentina ha aumentado? [Tengo el informe de Accenture que le dará las respuestas]

La demanda de buenos científicos de datos ha aumentado en gran parte porque el movimiento de big data se ha convertido en la corriente principal. Las empresas buscan cada vez más formas de utilizar las enormes cantidades de datos que recopilan y almacenan para obtener nuevos conocimientos.

Según un informe de Accenture, el 87% de las empresas creen que el análisis de big data redefinirá el panorama competitivo de sus industrias en los próximos tres años. Y el 89% cree que las empresas que no tengan una estrategia de análisis de big data en el próximo año corren el riesgo de perder cuota de mercado y no serán tan competitivas.

[Referencia: Internet industrial cambia el panorama competitivo – Accenture]

La importancia de la analítica de datos se refleja en los hábitos de gasto de la empresa. Un enorme 73% de las compañías afirman estar gastando más del 20% de su presupuesto tecnológico en análisis de big data. Están utilizando este dinero para invertir tanto en recursos tecnológicos como humanos para aumentar la rentabilidad, obtener una ventaja competitiva y mejorar la seguridad ambiental.

El problema es que, si bien el buen talento de datos se reconoce como crítico para beneficiarse del análisis de datos, alrededor de 4 de cada 10 empresas dicen que sus equipos carecen de las habilidades adecuadas. En su informe, Forrester Research resumió el problema amablemente diciendo: “Las empresas se están ahogando en datos pero están hambrientas de ideas”. No sorprende entonces que la demanda de científicos de datos haya crecido tan rápidamente.

QUÉ ESPERAN LOS CIENTÍFICOS DE DATOS

Las responsabilidades laborales de un científico de datos varían ampliamente de un sector a otro e incluso de una compañía a otra dentro de esos sectores. Sin embargo, en general, el papel del científico de datos es examinar todas las corrientes de datos entrantes (tanto internas como externas) con el objetivo de descubrir nuevas ideas. Luego deben convertir esas ideas en recomendaciones para obtener una ventaja competitiva o resolver un problema empresarial urgente.

La ciencia de datos actual va mucho más allá de simplemente recopilar e informar sobre datos. Los científicos de datos no solo deben cuestionar y explorar los supuestos y procesos existentes, sino también poder comunicar sus hallazgos y recomendaciones de manera que el liderazgo de la organización pueda comprender y actuar en consecuencia.

El aumento repentino en la demanda de científicos de datos ha creado una brecha de habilidades increíble. McKinsey estima que para 2018, la economía de EE. UU. Tendrá una escasez de 140,000 a 190,000 personas con experiencia analítica. Esta escasez significa que los buenos científicos de datos pueden exigir el mejor precio por sus servicios.

El NY Times informó que los salarios de los científicos de datos de nivel de entrada habían aumentado a $ 91,000 a nivel nacional y $ 110,000 en Silicon Valley. Los científicos de datos más experimentados pueden esperar más de $ 250,000 más bonos. De hecho, de acuerdo con Glassdoor, la ciencia de datos es actualmente el decimoquinto trabajo mejor pagado en Estados Unidos.

[Informe Glassdoor: mejores trabajos en Estados Unidos]

Con tantas compañías peleando por el talento y los salarios en aumento, no es de extrañar que en una infografía reciente LinkedIn coloque a Data Scientist como el quinto título de trabajo de más rápido crecimiento en 2013.

[Informe de LinkedIn: Top 10 títulos de trabajo que no existían hace 5 años [INFOGRAFÍA]]

Es muy simple, hay un crecimiento de 30 veces en los últimos 5 años y, como ya dije para fines de 2020, habrá 50 datos disponibles para procesar.

• Hay un crecimiento de 30 veces en los últimos 5 años
• Para finales de 2020, habrá 50 datos disponibles para procesar
• Habrá una gran escasez de Data Scientist en 2018

Todas las estimaciones lo llevan a una conclusión: habrá una buena carrera en el campo de Data Scientist y, por supuesto, grandes personajes como Google, Amazon, Facebook, LinkedIn, etc. estarán en la carrera para atraer al mejor talento a su organización.

Nota al pie de página: No busque el salario, busque la excelencia. Si demuestras tu potencial, entonces hay un aumento en el salario.

Todo lo mejor para su carrera en el campo del análisis de datos. 🙂

Lea también este artículo: Dígales a sus hijos que sean científicos de datos, no médicos

Puede leer mis bancos de preguntas y respuestas relacionadas con la ciencia de datos aquí:

La respuesta de Akash Dugam a ¿Dónde debería comenzar para aprender el desarrollo de big data?

La respuesta de Akash Dugam a ¿Cuál es la diferencia entre analista de datos y analista de negocios?

La respuesta de Akash Dugam a ¿Hay algún sitio web donde podamos aprender ciencia de datos de forma gratuita?

La respuesta de Akash Dugam a ¿Qué hace que Python sea tan rápido para el análisis de datos a gran escala en comparación con R o SAS?

La respuesta de Akash Dugam a ¿Cuáles son las habilidades necesarias para convertirse en probador de big data?

La respuesta de Akash Dugam a ¿Es útil para un científico de datos saber acerca de los sistemas operativos?

Hay una demanda creciente de científicos de datos. Sin embargo, hay dos cosas que debes saber.

1. Con toda la publicidad para científicos de datos, algunas de ellas son compañías que se suben a un carro que no entienden. Saben que las empresas modernas necesitan científicos de datos, pero en realidad no saben cómo y qué hacer con ellas.
2. Hay personas llamadas científicos de datos que van desde personas con doctorados que realizan investigaciones de vanguardia hasta personas sin una comprensión real que realizan análisis en Excel.

Si no comprende los problemas de datos y tiene dificultades para aprender sobre ellos, no entre en el análisis de datos, mucho menos en ciencia de datos. Es mejor atenerse a lo que le gusta hacer y hacerlo bien. Para la ciencia de datos (en términos genéricos), debe poder programar bien, manejar los almacenes de datos, comprender los datos y cómo se relacionan con el problema que está resolviendo, y debe haber una gran cantidad de matemáticas y estadísticas que lo respalden arriba.

Si esta es tu idea de pasar un buen rato, ¡genial! Únete a nosotros. Hay una necesidad para ti.

No elija la ciencia de datos como un camino fácil hacia la riqueza. Si no te gusta este tipo de cosas, si no lo haces bien, serás un científico de datos mediocre en el mejor de los casos. Para tener éxito, resolver problemas con datos tiene que motivarte realmente.

Con respecto a la pregunta “¿Cuál es el futuro de la ciencia de datos en los próximos años?” Mi respuesta es que no lo sabemos. Esperamos que crezca continuamente a medida que más y más industrias y empresas crean o integran puestos de ciencia de datos. Sin embargo, realmente no sabemos cuáles son los cambios esperados en el campo teniendo en cuenta que se mueve tan rápido.

Sin embargo, los detalles de su pregunta resaltan otras preocupaciones.

¿Cómo es el mercado laboral en ciencia de datos para los graduados de nivel básico? Este es complicado. El mercado laboral es bueno y está en expansión. Mi preocupación es que la ciencia de datos es borrosa. Para algunas personas es solo aprendizaje automático sobre big data. Para otras personas es el espectro completo de análisis. Creo que es difícil igualar las expectativas. Esto es cierto para todos los niveles, pero se vuelve muy complejo en las posiciones de entrada.

¿Es fácil de aprender o tenemos que hacer más y más trabajo duro para conseguir un trabajo de nivel de entrada? En mi opinión, es más fácil de lo que se “vende” en las redes sociales e incluso en algunas respuestas en Quora. Para los puestos de nivel de entrada, pongo el listón realmente bajo para ser honesto. Prefiero encontrar la mejor persona para crecer que eliminar la posibilidad de encontrarlos porque no creen que se ajusten al perfil. Pero esa es mi opinión y visión sobre las cosas. Otros gerentes ponen una barra muy alta.

Sin embargo, se espera que haga más y más trabajo duro por el resto de su vida. Me pregunto si piensas que a medida que progresas las cosas se vuelven más fáciles. Ellos no. Los puestos de nivel de entrada en todas las industrias no hacen el trabajo duro. Ellos hacen el trabajo aburrido. El trabajo menos calificado. Cuanto más progresas, más difícil se vuelve. ¡Abraza eso! Se llama carrera.

¿En qué áreas necesito ser perfecto para conseguir un trabajo como científico de datos? Ninguna. La frase que escucho más a mi alrededor es “Me pregunto cómo puedo hacer eso”. Si hay algo que hacemos bien es que esperamos incertidumbre, novedad. Además, la ciencia de datos es un trabajo en equipo. No puedo enfatizar esto lo suficiente. Las seis personas sentadas cerca de mí en este momento tienen conjuntos de habilidades completamente diferentes y un conjunto compartido de conocimientos. Tenemos la ingeniería rockstar, el producto rockstar, las estadísticas rockstar, etc. No hay una sola área en la que todos aquí seamos perfectos. ¡Eso sería aburrido como el infierno!

Hay cosas que tenemos en común:

• Todos codificamos bien, algunos mejores y otros peores, depende de lo que entreguemos. Nadie se une a nosotros sin alguna exposición a la codificación.
• Todos conocemos estadísticas a partir de comprender y realizar pruebas estadísticas. Nadie se une sin conocimientos estadísticos básicos como distribuciones y estadísticas descriptivas.
• Todos conocemos SQL, conocimiento mínimo usando combinaciones, pero no se necesita conocimiento de SQL para unirse a nosotros, estamos felices de entrenar posiciones de entrada internamente. Del mismo modo, todos sabemos bastante sobre sistemas de datos, desde RDBMS hasta tecnología de big data, pero no todos saben cómo configurarlo y mantenerlo, solo los ingenieros de datos deben saberlo.

Espero que esto ayude.

La tecnología está evolucionando y cambiando muy rápido. Pero es importante tener en cuenta que Data Science es en lo que gira la mayor parte de la tecnología. Big Data solía ser “la próxima gran cosa del futuro” como hace unos años. Ya estamos viviendo el futuro y Big Data está en todas partes. Puede haber algunas industrias que aún no se sorprenden del potencial de Data Science y de cómo puede ayudarlas, pero la mayoría de las demás están haciendo un uso tremendo de esta tecnología. Pero eso es solo cuestión de tiempo antes de que empiecen a sentir la necesidad de un “enfoque de ciencia de datos” para administrar mejor el negocio o, más bien, para sobrevivir.

Habrá una grave escasez de Data Scientists y otros trabajos basados ​​en Data Science en los próximos días. El mundo buscará talento calificado en ciencia de datos a medida que los tiempos cambiantes han creado un entorno para que prosperen. Con el mundo cada vez más sintonizado en un “espacio de trabajo digital”, Data Science tiene un futuro extremadamente brillante.

Por lo tanto, existe un gran margen para el crecimiento y la prosperidad de los científicos de datos en 5 o 10 años a partir de ahora.

Si bien las compañías no sabían cómo manejar estos datos masivos y cómo ponerlos en uso, la ciencia de datos evolucionó como un concepto revolucionario y cambió todo el juego. Gradualmente, se ha convertido en una necesidad para las empresas utilizar el poder de la ciencia de datos para aprovechar las oportunidades ocultas en las complejas tendencias comerciales. ¿Qué hizo que la ciencia de datos ganara una gran popularidad en tan poco tiempo? Echemos un vistazo:

Respuestas precisas : las estrategias comerciales se formulan mejor cuando están respaldadas por predicciones y lógica precisas que solo es posible a través de la ciencia de datos. Un número creciente de empresas se han dado cuenta últimamente e invierten en implementar este concepto para servir a sus clientes de una mejor manera.

Mejor capacidad de toma de decisiones: según un estudio realizado por Harvard Business Review, se reveló que las empresas basadas en datos obtienen mejores resultados en mediciones financieras y operativas objetivas. Además, estas empresas obtuvieron un 6% más de ganancias que sus rivales.

Atrás quedaron los días en que las empresas confiaban en la experiencia y las tendencias pasadas a la hora de tomar decisiones. Pero la ciencia de datos ha cambiado el escenario actual y ahora las compañías toman la ayuda de la ciencia de datos y profundizan en los datos para encontrar la lógica y la razón antes de hacer un movimiento comercial importante.

Encuentra tendencias comerciales importantes: los científicos de datos analizan los datos, descubren el patrón y el pronóstico sobre la base de tendencias específicas mucho antes de que sean visibles para los otros expertos en la materia. Al avanzar hacia el cumplimiento de los objetivos organizacionales, la ciencia de datos aprovecha la información existente y descubre tendencias significativas para las cuales la organización necesita estar preparada con estrategias alternativas. Actuando como una ventaja competitiva, es beneficioso en gran medida para los jugadores de la industria al destacarse de la carrera de ratas.

Si el crecimiento de la ciencia de datos se mapea en función de su interés y tiempo en dos ejes diferentes, se hace claramente visible que ha creado un fuerte impacto a lo largo de los años y se supone que también debe hacer lo mismo en el futuro. Según las tendencias informadas por Google, se pueden interpretar los siguientes detalles:

• A pesar de luchar por las últimas adopciones y la resistencia en la implementación, la ciencia de datos ha logrado crecer enormemente en los últimos años, es decir, 2011-2016.
• El concepto de ciencia de datos está siendo ampliamente aceptado en todo el mundo, especialmente en los países en desarrollo como India, Nigeria, China, etc.
• Cada vez más industrias contratan científicos de datos en los países a un ritmo creciente como Singapur con un 91%, Nigeria con un 84%, Estados Unidos con un 71% y Hong Kong con un 55% per se.

Un estudio de Business Tech Trend de IBM dice que “Casi el 70% de las compañías líderes dicen que los análisis son esenciales para la forma en que sus organizaciones toman decisiones”.

Un informe de McKinsey predice “para 2020, habrá 40,000 exabytes de datos recopilados. Alguien tiene que hacer algo con esos datos “.

Imagine el tipo de revolución de datos que llega a una velocidad inimaginable que obliga a las empresas a centrarse más en implementar estrategias basadas en datos en lugar de depender únicamente de la experiencia.

Hola,

¡Fácil no es nada! Tienes que trabajar duro para ganar algo. Si trabajas duro obtendrás un mejor trabajo.

Hay mucho crecimiento y evolución que se observa en el campo del análisis de datos en los últimos años. Uno ha observado un rápido crecimiento del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo , y por lo tanto, verá un gran cambio en las tendencias de 2018 para Business Intelligence y Data Analytics. Todo el enfoque está en la automatización, para automatizar la acción y la toma de decisiones, y reemplazar las tareas cotidianas. Los tiempos también están presenciando una profunda penetración de Internet de las cosas y Big Data Analytics, en el entorno empresarial global, lo que ha provocado la necesidad de sistemas de inteligencia empresarial evolucionados que trabajen aún más hacia la automatización.

Según un informe de Gartner, el mercado de Data Analytics , más específicamente, se espera que el Business Intelligence Market crezca a $ 20.81 mil millones para 2018. El repentino crecimiento de Business Intelligence está influenciado por muchos factores. me gusta,

• Las organizaciones aprovechan cada vez más las oportunidades para aprovechar la transmisión de datos generados por los dispositivos, para tomar decisiones más rápidas, relevantes y en tiempo real.
• Data Analytics incluirá implementaciones en la nube de plataformas de BI y Data Analytics que tienen el potencial de reducir el costo de propiedad y ayudar a una implementación rápida. Por lo tanto, según Gartner, la mayoría de las nuevas compras de licencias se realizarán en la nube para 2020.
• BI y el espacio de Analytics generarán mucho interés y verán un crecimiento acelerado ya que hay una disponibilidad en el mercado, donde los compradores y vendedores pueden colaborar para intercambiar aplicaciones analíticas o fuentes de datos agrupadas, visualización personalizada y algoritmos.
• También es necesario que los usuarios comerciales analicen combinaciones grandes y complejas de la fuente de datos y los modelos de datos. Esto debe hacerse más rápido que antes, en un método más automatizado para un uso ampliado.

El aprendizaje de Imarticus ayuda a los aspirantes como usted a actualizar y poner en marcha una carrera en el campo de la ciencia de datos. Proyectos extensos, estudios de casos y tutoría son algunos de los aspectos más destacados de nuestros cursos, ya que creemos en ” Aprender haciendo “, que nos ha ganado varios premios estimados en la industria.

A través de varios proyectos y estudios de casos, impartimos las habilidades integrales de nuestros estudiantes junto con herramientas y técnicas clave utilizadas como Data Scientist.

Nuestros cursos son los siguientes:

Programa de Posgrado en Análisis de Datos : Este programa le ayuda a comprender los conceptos fundamentales y el aprendizaje práctico de las herramientas analíticas líderes, como SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau, así como el análisis funcional en muchos dominios.

Data Science Prodegree : este programa se creó conjuntamente con Genpact como el ‘Socio de conocimiento’ y viene con un plan de estudios de vanguardia alineado con la industria. Este programa lo ayuda a comprender en profundidad el análisis de datos y las estadísticas, junto con las perspectivas comerciales y las prácticas de vanguardia que utilizan SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau.

Además de esto, el programa también proporciona asistencia de colocación del 100% para guiar y ayudar a navegar por amplias opciones de carrera y prepararlo para el trabajo desde el día 1.

Para saber más sobre los cursos, no dude en visitar el sitio web de Imarticus ( https://imarticus.org/?utm_sourc …).

Espero que esto te ayude en tu proceso de toma de decisiones.

Todo lo mejor..:)