En esta publicación, del equipo de SuperDataScience te vamos a orientar sobre las razones por las cuales debes entrar al Mundo de la Ciencia de Datos. Después de leer este articulo, sabrás los pros y contras de ingresar en un área de trabajo que ha contado con un auge increíble en los últimos años.
Está en todos lugares. Parece que estamos en una época de Ciencias de Datos. No ha habido nada tan popular desde tal vez el iPhone. Te hace preguntarte, «¿Debería entrar en la Ciencia de Datos?»
Si no me crees, míralo tu mismo.
Después de un par de búsquedas rápidas en Google o escaneos de los principales artículos de noticias en los últimos años, encontrarás los siguientes titulares:
«Ciencia de Datos: el trabajo más sexy del siglo», «La Ciencia de Datos es el trabajo del futuro», «¿Por qué es tan importante la ciencia de datos?», «¿Por qué necesita la Ciencia de Datos?», «¿Es la Ciencia de Datos el próximo gran éxito? -¿cosa?»
Todos tienen el poder de orientarte en una dirección similar: que la Ciencia de Datos es el camino a seguir.
En cambio, hay un viejo adagio que es muy valioso en estos momentos:«Todo lo que brilla no es oro.»
Para un campo que parece tener todo positivo, ¿es realmente tan bueno? ¿Puedes confiar en algo que todos dicen ser «el camino a seguir»?
Esto es lo que pretendemos hacer aquí; resolver el misterio de una vez por todas. ¿Deberías entrar en la Ciencia de Datos?
Así que quédate y te daremos una mirada objetiva desde adentro en cuanto a:
- Si la Ciencia de Datos vale la pena
- Si deberías entrar en este campo
- Elementos de reflexión
La Ciencia de Datos – ¿vale la pena?
Veamos algunos hechos con los que probablemente estés familiarizado:
• La Ciencia de Datos está aquí para quedarse
• Se puede aplicar a una amplia gama de industrias
• Paga bien (muy bien, en realidad)
Está aquí para quedarse: Seres humanos están produciendo aproximadamente 28.000 Gigas de datos. Cada minuto.
Aquí hay una tabla que muestra cuanta información es:
Para aquellos de ustedes que recuerdan, hace solo un par de años, cuando una canción de 3 Megabytes era suficiente para tomar el control de Internet por un día, verán lo locos que son 28,000 Gigabytes de datos.
Teniendo esto en cuenta, esta claro ver que datos y la Ciencia de Datos no irán a ningúna parte.
Piénsalo: Ya estamos recopilando esta gran cantidad de datos; ¿Qué podemos esperar del futuro?
La respuesta: más datos.
No hay absolutamente ninguna posibilidad de que volvamos a los días de no recopilar datos. La recopilación de datos simplemente continuará avanzando, evolucionando hacia versiones más sofisticadas de sí misma.
Se puede aplicar a una amplia gama de industrias:
Algunas tecnologías están vinculadas a industrias específicas como Netflix, y la tecnología detrás de ellas. Puede parecer que fue un éxito de la noche a la mañana, pero la verdad es que muchos factores permitieron que Netflix se convirtiera en el gigante que es hoy.
Netflix solo fue posible una vez que la tecnología de transmisión estuvo disponible, hubo una nube suficientemente capaz y barata para soportar sus películas de alta calidad, y se estableció un pago recurrente en línea confiable por parte de los consumidores. Entiendes lo que queremos decir
La tecnología de transmisión, por lo tanto, se limita probablemente a industrias como Netflix. Es fácil ver que no sería aplicable en un entorno académico, por ejemplo.
La Ciencia de Datos, por otro lado, no tiene tales lazos. Se puede aplicar a industrias ilimitadas debido a su versatilidad. Como se mencionó anteriormente, los datos no van a ninguna parte, lo que significa que más tecnologías, industrias y campos que antes no involucraban datos, lo harán.
¿Qué significa esto?
Esto significa que, aunque inicialmente podría haber pensado que la Ciencia de Datos era únicamente un campo «tecnológico» que involucraba una programación altamente avanzada, dominada por analistas, ¡piénselo de nuevo!
(Esta es realmente la belleza detrás de la Ciencia de Datos) La Ciencia de Datos puede (y debe) aplicarse a tantas industrias como sea posible.
¿Cómo?
Hemos estado hablando de la Ciencia de Datos en su conjunto, pero en realidad tiene varias subsecciones de las que quizás hayas oído hablar antes. Estos incluyen, el Aprendizaje Automático, la Inteligencia Artificial, Computer Vision, Chatbot, y Tableau. Eche un vistazo a este gráfico para ver lo que queremos decir:
La maravilla de todo es que cada uno de estos subconjuntos de la Ciencia de Datos es un mundo propio.
Hipotéticamente, podrías sumergirte en cada uno, sumergiéndote en montañas de información y aplicación, por ejemplo:
- Machine Learning es la columna vertebral detrás del reconocimiento de voz e imagen.
- La Inteligencia Artificial está detrás de las tecnologías de asistente virtual como Siri.
- Computer Vision es responsable de los autos y drones autónomos de Tesla.
Como puede ver, las posibilidades parecen infinitas. Tu potencial como Científica de Datos está, por lo tanto, limitado solo por tu creatividad.
Paga bien, hablemos de Salarios
¿Cuál es el salario promedio de un Científico de Datos Sénior Según Glassdoor,? $ 141,000.
¿Un Científico de Datos Junior? Según Glassdoor? $ 104,000.
Es cierto que hay pocos trabajos que pueden reclamar salarios de este calibre, pero queremos aclarar algo: La ciencia de datos no es un campo mágico en el que se genere una gran cantidad de dinero para quien salte.
Hay un par de razones detrás de estos cheques de pago: Como mencionó Forbes, uno de estos es: oferta y demanda.
La Ciencia de Datos no es una excepción a las leyes más fundamentales de la economía: la alta demanda y la pequeña oferta se reflejarán como un aumento en el precio, con lo contrario.
Por lo tanto, en este preciso momento, es seguro decir que hay una demanda considerable de científicos de datos con pocos disponibles actualmente. Naturalmente, el «precio» aumenta para el papel.
Sin embargo, esto está cambiando mientras hablamos. Cada vez más personas ingresan a la ciencia de datos. Están viendo el potencial y el impacto que el campo puede tener en su carrera, futuro e incluso negocios actuales.
Esto no significa que no estés a tiempo para unirte a la fiesta. De hecho, podría ser el momento adecuado.
¿El momento adecuado?
Correcto.
¿Deberías entrar en la Cienca de Datos? En general, hay varios momentos en los que puede «ingresar» en un nuevo campo; estos han sido categorizados en diferentes casos por el «Ciclo de Adopción de Tecnología».
Este modelo funciona para la mayoría de las industrias y productos en todos los ámbitos.
Los innovadores son aquellos que ven potencial antes de cualquier manifestación tangible. Esos primeros usuariosutilizan nuevos productos o tecnologías tan pronto como entran en juego. En cuanto a las primeras mayorías son un poco más cautelosas y esperan que las tendencias se transformen en movimientos antes de subirse a bordo. Las mayorías tardías son esencialmente las mismas, solo que se unen, como esperaba, un poco más tarde. Finalmente, están los Rezagados, que vendrán si sienten la presión de hacerlo.
Aquí la buena noticia aquí es que la Ciencia de Datos todavía está en sus primeras etapas.
Ya no estamos en la parte riesgosa de la tendencia; la Ciencia de Datos ha demostrado ser un campo que está creciendo y haciendo realidad su potencial.
Si se ha sentido un poco indeciso acerca de unirse a la Ciencia de Datos como un campo, en este momento hay una hermosa combinación de riesgo relativamente bajo con un gran potencial.
Elementos de reflexión en la Ciencia de Datos
Queremos que te lleves algo después de leer esta publicación: La Ciencia de Datos es, de hecho, importante.
Afortunadamente o desafortunadamente, los datos nos rodean y llegaron para quedarse. Realmente no hay vuelta atrás en esto, por lo que puede adoptar una postura activa o pasiva hacia este hecho.
Los hechos fríos y duros son que hay un montón de beneficios de ingresar a la Ciencia de Datos.«¿Será difícil?»-Probablemente.
«¿Hubiera deseado haber empezado hace mucho tiempo?»– Lo mas Seguro-.
Pero no hay mejor momento para comenzar que ahora.
Las buenas noticias son que hay muchas maneras en que puede comenzar en la Ciencia de Datos, no hay una ruta correcta o incorrecta. El camino que elija puede ser el correcto, así que no se preocupe: solo comience.
Piénsalo: Hay un montón de cosas que puede hacer para facilitar este fantástico campo. Lo único que tienes que hacer es: intentar.
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¡Nos vemos en clases!
