Las 5 mejores habilidades digitales para aprender en 2021. Trabajos de análisis de datos

 

¿Alguna vez te has preguntado cuántos datos se crean cada día? Prepárese: en 2021, son 2,5 trillones de bytes. En pocas palabras, el 90% de todos los datos del mundo se han creado solo en los últimos dos años. Además, se espera que su volumen se duplique cada dos años a partir de ahora. Esos son algunos números alucinantes, y no es de extrañar por qué los datos se llamaron recientemente "el nuevo petróleo" o incluso "el nuevo oxígeno" del siglo XXI. Digámoslo de esta manera: los datos en bruto, al igual que el petróleo, no son valiosos en sí mismos, pero cuando se recopilan y se conectan a otros datos relevantes, ocurre la magia. El oxígeno, por otro lado, es omnipresente, vital (a diferencia del aceite) y se crea las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Independientemente del elemento que elija, una cosa es evidente a estas alturas: vivimos en un mundo de big data. Pero, ¿cómo se recolecta y se usa para un propósito bueno (o, lamentablemente, malo)? Bueno, necesita un toque humano, y ahí es donde interviene el análisis de datos, la ciencia de analizar datos sin procesar y sacar conclusiones al respecto. Los profesionales de datos tienen una gran demanda en estos días, y en este artículo, le brindaremos una descripción general. de los trabajos de análisis de datos más populares del mercado. ¡Sigue leyendo e incluso puedes encontrar tu próxima aventura profesional!

Analista de datos

Este título de trabajo puede sonar intrigante para algunos y tedioso para otros, pero una cosa es segura: ha estado flotando mucho últimamente. ¿Qué hacen esos profesionales? Sí, lo adivinó bien: los analistas de datos analizan los datos. Para ser más precisos, recuperan, recopilan y organizan datos y luego los utilizan para sacar conclusiones significativas. Sus tareas diarias son producir informes, detectar patrones, recopilar datos, configurar la infraestructura y colaborar con otros departamentos. Las habilidades que son imprescindibles para esos profesionales incluyen un gran conocimiento de SQL, Microsoft Excel, R o Python: programación estadística, excelente pensamiento crítico, visualización de datos y habilidades de presentación. Las empresas de prácticamente todas las industrias necesitan analistas de datos; la pregunta es: ¿te gustaría convertirte en uno?

Científico de datos

Otro papel destacado en los datos es el de un científico de datos. Algunas personas piensan que es sinónimo del concepto de analistas de datos, pero ¿lo es realmente? Si bien existe una superposición en el trabajo que realizan ambos profesionales, también existen diferencias significativas. En resumen, los científicos de datos pronostican el futuro basándose en patrones pasados, mientras que los analistas de datos simplemente dan sentido a lo que ya existe y se conoce. Las principales responsabilidades de los científicos de datos son las siguientes: extraer, fusionar y analizar datos, buscar patrones y tendencias, desarrollar y probar nuevos algoritmos, desarrollar modelos predictivos, etc. Esos especialistas deben tener destreza en matemáticas, estadística e informática, así como una gran perspicacia para los negocios. También se espera que identifiquen tendencias con el aprendizaje automático, hagan predicciones basadas en tendencias de datos, y escribir código para ayudar en el análisis de datos. La demanda de científicos de datos es alta, mientras que la oferta es baja: según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., La cantidad de trabajos de ciencia de datos aumentará en aproximadamente28% hasta 2026. La ciencia de datos puede ser una trayectoria profesional satisfactoria y lucrativa a largo plazo. Suena tentador, ¿eh?

Business intelligence analyst

Antes de entrar en detalles sobre este puesto de trabajo, preguntémonos qué es la inteligencia empresarial (o BI) en sí misma. En resumen, es un proceso de transformación de datos en conocimientos prácticos para informar las decisiones comerciales. Por lo tanto, los analistas de BI evalúan los datos de su empresa y de la competencia para mejorar la posición de mercado de su propia empresa. Examinan los sistemas, funciones y procedimientos de la empresa y encuentran áreas en las que pueden aumentar la eficiencia y los márgenes de beneficio. Los analistas de inteligencia empresarial también deben pensar en nuevas formas de desarrollar políticas específicas de recopilación de datos y metodologías de análisis de datos. Esos profesionales tienen excelentes habilidades comerciales (comunicación, resolución creativa de problemas, habilidades de liderazgo) y técnicas (diseño de bases de datos, arquitectura de datos, minería y análisis de datos, SQL y otros). Incluso si seguir una carrera de analista de BI puede plantear bastantes desafíos, también puede presentar muchas oportunidades interesantes en el camino. Si eso suena interesante, nuestro consejo es simple: ¡adelante!

Machine learning engineer

Eres un geek que encuentra fascinante el aprendizaje automático (ML)? ¡Lee bien este! Los ingenieros de aprendizaje automático son programadores que investigan, diseñan y crean software de ejecución automática para automatizar modelos predictivos. Sus funciones pueden variar según la organización. Aún así, la mayoría de estos especialistas diseñan, desarrollan e investigan sistemas, modelos y esquemas de aprendizaje automático, buscan y seleccionan conjuntos de datos apropiados, capacitan y vuelven a capacitar sistemas y modelos de aprendizaje automático según sea necesario, y similares. Los ingenieros de ML deben ser programadores sólidos y tener una sólida base matemática y estadística. Por otro lado, las habilidades de pensamiento creativo y un sexto sentido de los datos también son muy valorados en este campo. Si está interesado en desarrollar formas innovadoras de abordar un problema y crear numerosas posibilidades a su alrededor, ¡esta carrera le conviene!

Analista cuantitativo

¿Le gustaría prevenir una futura crisis financiera o al menos reducir el riesgo de que ocurra? Sabemos que suena como una tarea hercúlea, ¡pero puede ser más alcanzable de lo que piensas! Los analistas cuantitativos, o quants, son especialistas que aplican métodos matemáticos y estadísticos a problemas financieros y de gestión de riesgos. Un analista cuantitativo puede tener varias responsabilidades, que incluyen, entre otras, investigación financiera, negociación sistemática, gestión de riesgos, fijación de precios de opciones, programación cuantitativa, etc. Como cualquier otro rol de datos, este trabajo requiere ante todo ser un genio de las matemáticas, tener habilidades informáticas avanzadas, un gran conocimiento de la minería y el análisis de datos y una amplia experiencia financiera. Incluso si esta carrera no es de ninguna manera pan comido,

Resumamos este artículo con una pregunta simple: ¿es el análisis de datos una carrera prometedora? Absolutamente. De hecho, dado que la recopilación de datos de las empresas crece a velocidades vertiginosas y todos quieren hacer uso de ella, nunca ha habido un mejor momento para ser un especialista en datos que ahora. La demanda es significativa, los salarios son competitivos y las ventajas son abundantes, ¿qué más se puede pedir?