La ciencia de datos juega un papel fundamental en el apoyo a los procesos de toma de decisiones al proporcionar información y recomendaciones basadas en el análisis de datos. Para crear nuevos productos, servicios y procedimientos, las empresas pueden utilizar la ciencia de datos para obtener una comprensión más profunda del comportamiento del consumidor, las tendencias del mercado y el desempeño corporativo.
Al brindar a las empresas una ventaja competitiva en el mercado a través de una mejor toma de decisiones, una mayor participación de los consumidores y procesos corporativos más eficientes, permite a las empresas lograr una ventaja competitiva. La demanda de expertos en ciencia de datos está aumentando rápidamente, abriendo nuevas posibilidades de desarrollo tanto a nivel personal como profesional.
Aquí hay cinco carreras bien pagadas en ciencia de datos.
científico de datos
Un científico de datos es un especialista que extrae conclusiones y conocimiento de datos estructurados y no estructurados utilizando métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos. Crean modelos y algoritmos para categorizar datos, hacer predicciones y encontrar patrones ocultos. Además, comunican de manera clara y efectiva sus hallazgos y resultados a todas las partes relevantes.
Los científicos de datos tienen una sólida formación en estadística, matemáticas e informática, así como una comprensión práctica de los lenguajes de programación Python y R y experiencia en el manejo de conjuntos de datos considerables. El puesto requiere una combinación de habilidades técnicas y analíticas, así como la capacidad de explicar resultados complicados a audiencias no técnicas.
Un científico de datos en los Estados Unidos puede esperar ganar $ 121,169 por año, según Glassdoor. Además, las ventajas como opciones sobre acciones, bonificaciones y participación en los beneficios se incluyen con frecuencia en los paquetes de remuneración para los científicos de datos. Sin embargo, el salario de un científico de datos puede variar significativamente según una serie de variables, incluida la geografía, la industria, los años de experiencia y la formación académica.
Ingeniero de aprendizaje automático
Un ingeniero de aprendizaje automático es responsable de diseñar, construir e implementar modelos escalables de aprendizaje automático para aplicaciones del mundo real. Crean y usan algoritmos para descifrar datos complejos, interpretarlos y hacer predicciones. Para incorporar estos modelos en un producto terminado, también trabajan con ingenieros de software.
Por lo general, un ingeniero de aprendizaje automático tiene una base sólida en programación, informática y matemáticas. En los EE. UU., el ingreso promedio de un ingeniero de aprendizaje automático es de $ 136,150, mientras que las personas con mayores ingresos en las grandes ciudades o aquellos con una experiencia sustancial pueden ganar considerablemente más.
ingeniero de grandes datos
La arquitectura de la infraestructura de big data de una empresa es creada, construida y mantenida por ingenieros de big data. Utilizan una variedad de tecnologías de big data, incluidas las bases de datos Hadoop, Spark y NoSQL, para diseñar, crear y administrar el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de conjuntos de datos enormes y complejos.
También trabajan junto con científicos de datos, analistas de datos e ingenieros de software para desarrollar e implementar soluciones de big data que satisfagan las necesidades comerciales de una organización. En los EE. UU., un ingeniero de datos puede esperar ganar un salario anual promedio de $ 114,501.
Gerente de inteligencia de negocios
Los procesos de toma de decisiones de una organización están respaldados por soluciones basadas en datos, que se desarrollan e implementan bajo la dirección de un gerente de inteligencia empresarial (BI). Coordinan la implementación de herramientas y sistemas de BI, crean y priorizan iniciativas de inteligencia comercial y trabajan en estrecha colaboración con analistas de datos, científicos de datos y equipos de TI.
Los datos utilizados en estas soluciones deben ser de un alto nivel, y los gerentes de BI deben transmitir los hallazgos y conocimientos a los líderes senior y las partes interesadas para informar la estrategia comercial. Son esenciales para crear y mantener reglas de seguridad y gobierno de datos que protejan los datos corporativos confidenciales. El rango salarial de un gerente de inteligencia comercial en los EE. UU. normalmente oscila entre $ 122,740 y $ 157,551. Y la compensación promedio es de $140,988 por año.
Responsable analista de datos
Un gerente de análisis de datos es responsable de liderar un equipo de analistas de datos y supervisar la recopilación, el análisis y la interpretación de conjuntos de datos grandes y complejos. Desarrollan e implementan estrategias de análisis de datos, utilizando diversas herramientas y tecnologías, para respaldar los procesos de toma de decisiones e informar la estrategia comercial.
Para asegurarse de que las iniciativas de análisis de datos estén en consonancia con las metas y objetivos de la empresa, los gerentes de analistas de datos colaboran estrechamente con los científicos de datos, los equipos de inteligencia empresarial y la alta dirección. También juegan un papel crucial para garantizar la precisión y la calidad de los datos utilizados en las iniciativas analíticas, así como para transmitir hallazgos y sugerencias a las partes interesadas. También podrían estar a cargo de supervisar la asignación de recursos y administrar el presupuesto para proyectos que involucren análisis de datos. En los EE. UU., un analista de datos gana un salario base promedio de $ 66,859.