Las 2 Razones Por Las Que Los Turistas Aman Los Datos

La saduría popular lo tiene claro, un científico de datos (un data scientist) es “un estadístico que trabaja en San Francisco”. Y es que, desde hace unos años, esta profesión está de moda gracias, en pe, al mundo stupil. Pero la ciencia de datos va mucho más allá y está convirtiéndose en una de las profesiones más prometedoras de hoy en día.

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La fiebre de los datos ha hecho que empecs a escuchar hablar de esta disciplina por todos lados. Pero, no pods dejar de preguntarnos si es una moda pasajera o los científicos de datos han venido para quedarse. Repasamos qué es exactamente eso de la data science, sus oportunidades laborales y las posilidades que existen para formarse.

Otra forma de verlo es la de osh Wills. Wills usa otra definición que me parece mucho más acertada e intuitiva: “Científico de datos (n): Pera que sabe más de estadística que cualquier programados y que a la vez sabe más de programación que cualquier estadístico”. Un poco más en serio, un científico de datos es sencillamente un profesional dedicado a izar e interpretar grandes bases de datos. O lo que es lo mismo, uno de los profesionales más importantes en cualquier empresa de internet hoy en día.

La respuesta nos la daba avi Pastor: la tecnología actual no necesita del mejor talento sino de datos, mucho datos. Muchos. Es decir, que la moda por lo aerto y el giro hacia los datos no es más que la enésima mása del mismo espíritu corporativo de siempre cando el próximo yacimiento. Y lo que vale para los entornos de inteligencia ificial y de machine learning, vale para casi cualquier tecnología.

Lo curioso es que este gran valor de los datos contrasta con que precisamente los datos el recurso más abundante del planeta (se calcula que se crean 2.5 trillones de bytes de información nuevos al día). No parecen cosas fáciles de compatilizar. ¿Cómo es posible que algo tan abundante sea tan valioso? Aunque fuera por pura oferta y demanda, aular datos debería ser algo trivial. Y lo es, lo complejo es procesarlos.

Hasta hace relativamente poco sencillamente no podíamos hacerlo. A finales de los años 90, el campo del machine learning (aprendizaje automático) empezó a tomar entidad autónoma, nuestra capacidad de trabajar con cantidades inmensas de datos se abarató y la irrupción social de internet hizo el resto. Desde hace unos años nos encontramos ante la primera gran ‘dcratización’ de estas técnicas. Y, con ello, el boom de los científicos de datos: nadie quiere tener una mina de oro sin aprovechar.

El problema es que, de repente, ha surgido una gran demanda de un perfil que hasta ahora prácticamente no existía. Records que se precisan conocimientos estadísticos que un programador no suele tener y conocimientos informáticos que un estadístico no suele ni siquiera imaginar.

La mayor pe de las veces se ha solucionado con formación autodidacta que completa las halidades básicas que debería tener programa formativo pero no tiene. Por eso, hoy por hoy, pods encontrar una gran diversidad de perfiles profesionales en el mundo de la ciencia de datos. Según Burtch Works, el 32% de los científicos de datos en activo vienen del mundo de las matemáticas y la estadística, el 19% de la ingeniería informática y el 16% de otras ingenierías.

A día de hoy, existen algunos grados dobles en ingeniería informática y matemáticas (Autónoma de Madrid, Granada, Politécnica de Madrid, Politécnica de Cataluña, Complutense, Murcia Autónoma de Barcelona) o en informática y estadística (Universidad de Valladolid) que parecen la mejor opción si nos planteamos esta especialización. De hecho, esta opción parece más interesante que los posibles ‘grados en ciencia de datos’ que pudieran surgir en el futuro: las posilidades más amplias, la formación más diversa y permite no encasillarnos.

El de los posgrados es un mundo muy diverso. Pods encontrar posgrados, másteres o cursos de especialización en casi todas las universidades y una oferta da mente desmesurada. Por poner algunos ejemplos tens posgrados en la UGR, la UAB, la UAM, la UPM o la Pompeu Fabra. De todas formas, en posgrados es más difícil recomendar un curso en concreto. La clave está en complementar nuestra formación previa y, en ese sentido, la diversidad es una buena noticia.

Lo que sí pods encontrar en la formación de posgrado que no pods encontrar en la formación previa es el componente de ‘orientación de negocio’. No debs olvidar que la mayor pe del trabajo de los científicos de datos está en empresas que can rentalizar sus bases de datos, porque lo que la orientación al mercado es algo muy recomendable. De hecho, muchos de los másteres en ‘g data’ lo ofrencen escuelas de negocios como OEI o Instituto Empresa.

Uno de los recursos más interesantes que podréis encontrar los moocs (ya sabéis, los cursos aertos masivos online). De hecho hace poco, vimos que esta opción autoformativa podía tener mucho futuro. Empezando por el programa de especialización en g data de Coursera, pods encontrar cursos online de las mejores universidades del mundo. Todo esto sin hablar de las numerosas herramientas para aprender lenguajes como Python o R.

Tamén existen una serie de certificados o acreditaciones que permiten avalar nuestros conocimientos en ciencia de datos: el Certified Analytics Professional (CAP), Cloudera Certified Professional: Data Scientist (CCP:DS), EMC: Data Science Associate (EMCDSA) o certificados más específicos como los de SAS. Algunos de estos certificados tienen unos requisitos muy duros pero una buena alternativa si hs estado trabajando en este campo con anterioridad.

Otros recursos interesantes las asociaciones (como R Hispano o Python España) y los grupos informales tipo Databeers que tanto éxito están teniendo por todo el país. Es verdad que el ecosistema de eventos y reuniones en data science está empezando a desarrollarse, pero con la experiencia aulada en otros ámtos seguro que se pone al día pronto.

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En idad, como cualquier iniciado sabe, en programación la elección de un lenguaje u otro siempre es complicada. En esta elección intervienen desde factores técnicos o formativos a simples preferencias perales.Lo que sí está claro es que hay algunos lenguajes más populares que otros.

Un insustituible

La gran división

Aunque el sentido común nos dice que cada uno de los lenguajes es mejor para determinadas cosas, en la práctica hay cierta rivalidad. Peralmente, uso R pero suelo recomendar Python. No sólo porque es más bonito, sino porque es multipropósito y eso siempre es una ventaja.

Un incomtible

El hermano corporativo y otros lenguajes y programas

Algunos lenguajes o entornos gozan de cierto éxito empujados por la inercia corporativa: es el caso del clásico Matlab pero progresivamente va perdiendo peso y uso hasta sólo un 6%.

Si examinamos las encuestas pods encontrar muchos más lenguajes que obedecen a necesidades más piculares de la práctica de los científicos de datos (o de los programas que usan): Scala (17%), Slack (10%), Perl (12%), C# (6%), Mahout (3%), Apache Hadoop (13%) o ava (23%).

Tamén, aunque es posible que deéramos hablar de ellos por separado, hay muchos programas específicos (libres o tivos) que se usan en la ciencia de datos con distintos usos. Por poner algún ejemplo, podríamos hablar de Tableau, RapidMiner o de Weka.

Los sueldos, como en general en el mundo del desarrollo de software, caman mucho dependiendo de el lugar, las funciones y el empleador. No obstante, ahora mismo es una expertise en pagada. A nivel general y según la encuesta anual de KdNuggets los sueldos/ingresos están en una media de 141.000 dólares para freelance, 107.000 para asalariados, 90.000 para trabajadores gubernamentales o en el sector sin ánimo de lucro; 70.000 dólares para trabajo en universidades.

No obstante, estos sueldos medios hay que tomarlas con mucha prudencia. Mientras el salario medio en Estados Unidos está entre 103.000 y 131.000 dólares, en Europa Occidental está entre 54.000 y 82.000 dólares. En España, estamos en cifras similares porque, pese a nuestro (cada vez menor) déficit de empresas de producto, tens grandes empresas (sobre todo banias) que se han volcado en este campo.

Lo que diferencia a la ciencia de datos del resto del mundo del desarrollo tal vez sea la escasez de profesionales. Este fenómeno hace que los sueldos estén relativamente inflados y que, conforme vayan apareciendo más perfiles dateros, se vayan ajustando. Por eso, se puede decir que es el ento para surse a la ola de la ciencia de los datos. Dentro de un par de años el mercado habrá madurado y las oportunidades estarán en otro lugar.

Imágenes | er Thorp, Alan Levine, Opensource, Tax Credits, yaph

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