Científicos de datos: una década después

Científicos de datos: una década después


En octubre de 2016, se calibró un estudio riguroso de los profesores Thomas H. Davenport y DJ Patil para publicar los datos científicos con «La profesión sexy del Siglo XXI» publicado en Harvard Business Review.

Son 10 años en los que SAS ha venido liderando la adopción de una cultura analítica en más organizaciones y en los que hemos logrado permear e inspirar a profesionales de diferentes niveles e industrias. 10 años en los que la expresión de Davenport y Patil ha calado tanto, que cada día más jóvenes se preguntan cómo pueden volvverse científicos de datos, qué deben estudiar o cómo pueden incursionar desde temprano en este apasionante terreno.

Vea aquí cómo desde SAS impulsamos la participación de más científicos de datos en las organizaciones y se puede convertir en un científico de datos para cómo aportar mayores soluciones a la sociedad.

Publicaciones recientes dan cuenta que lo dicho por Davenport y Patel no solo era correcto, sino que la realidad incluso superó su predicción.

Un artículo publicado este año en CIO, destaca que “el rol de científico de datos tiene una gran demanda a medida que las organizaciones buscan transformarse y ser más inteligentes e innovadoras extrayendo información comercial de sus datos. En agosto de 2021, la empresa de investigación IDC pronosticó que el gasto mundial en big data y soluciones de análisis empresarial alcanzaría los 215.700 millones de dólares en 2021 y continuaría ganando fuerza durante los próximos cinco años, con una tasa de crimiento (CAGR) del 12.8% hasta 2025. Según los reclutadores ejecutivos Smith Hanley Associates, 2021 fue un año excepcional para las contrataciones de científicos de datos y se espera que la tendencia continúe en 2022″.

A nivel general, los cientificos de datos son profesionales encargados de extraer inteligencia en datos estructurados y no estructurados para ayudar a las organizaciones a mejorar sus ingresos, reducir costos, aumentar la agilidad comercial, más las experiencias de los clientes y desarrollar nuevos productos.

Pero, esa no es la respuesta que las nuevas generaciones están buscando. Hoy en día, ser un cientifico de datos no es lo mismo a ser un especialista en inteligencia artificial, así como tampoco un ingeniero de datos it igual a un arquitecto de datos e incluso estamos ante cientificos de datos especializados en llevar a cabo la analítica a la nube .

En SAS, por ejemplo, sabemos que el especialista en IA ya fue clasificado por Linkedin como el principal trabajo emergente en 2020, que muy cerca está el científico de datos en el puesto número 3 y el ingeniero de datos en el número 8.

Así mismo sabemos que hay quienes se especializan en la curación profesional de los datos, hay especialistas en analítica avanzada y queenes se preparan como profesionales de AI y machine learning para aplicar estas soluciones a los problemas empresariales combinando cada paso del ciclo de vida analítico con esta credencial y profunda.

Lo que resulta evidente es que hoy en día será un cientifico de datos podrá ser muy sexy, pero no es suficiente.

Estas son agunas de las especialidades más frecuentes y atrayentes que tienen hoy los cientificos de datos en el mercado. Aquí está la respuesta para quienes preguntan qué deben estudiar o qué deben aprender para hacer parte de la profesión más sexy del Siglo XXI (algunos de ellos tomados de la clasificación actual que hace el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC):

  • «Científico de datos es el que se centra en una labor de investigación, de manejar y analizar los datos en bruto para convertirlos en inteligencia y sacar de allí insights que respaldan la toma de Decisiones más acertadas», señala el IIC.
  • También lo ha hecho el ingeniero a partir de esa fecha, lo que se ha levantado en un momento de madurez del trabajo a partir de esa fecha. «Las empresas se sacaron a dar cuenta de que necesitaron que las pruebas que ya se estaban haciendo se convirtieran en productos y se pusieran en marcha para dar algún tipo de valor».

«Más que con librerías, los ingenieros de datos trabajan con tecnologías y herramientas. Use marcos de procesamiento de datos de Spark para procesar datos para administrar big data y crear aplicaciones y soluciones en una empresa de procesamiento de datos real”.

  • Un perfil de más de la arquitectura de los datos, para que se pueda completar el diseño y la organización de los datos. Según IIC, «el antes llamado administrador de bases de datos (BDA), ahora desempeña además otros: gobierno de datos, políticas de tareas uso de los datos, bajo qué reglas se permiso el acceso, cómo son los sistemas que controlan ese acceso, Etc».
  • Es Data Curation Professional, o Data Science Excellence. Este tipo de temas de cubo profesional de SAS para técnicas de curación de tos, incluyendo la preparación de big data con Hadoop.
  • Esta forma ocurre en Advanced Analytics Professional, un profesional que ha avanzado para crear predicción de modelos, análisis de texto, experimentación y análisis de optimización en busca de análisis analíticos.
  • Y cómo no nombrar a los profesionales de AI y Machine Learning, científicos de datos especializados en application la IA y el machine learning a los problemas empresariales. Tienen la capacidad de aprender y comprender cada paso del ciclo de vida analítico con conocimiento de IA y ML en profundidad.
  • Y por último en este breve listado quiero destacar el rol de los Cloud Data Scientist, profesionales que ahora se encargan de llevar a cabo todo el poder de la analítica en la nube. Son los responsables de desarrollar todos los procesos analíticos en los entornos cloud y edge. Hoy en día son de los más apreciados y valorados en el mercado y todo por el auge que tiene la analítica en la nube y por asociaciones como las que han hecho SAS y Microsoft por llevar todo este mundo analítico y de aprovechamiento de los datos a los escenarios donde hoy mas se necesitan.

Ser un científico de datos es una profesión sexy 10 años después y sin duda lo seguirá siendo aún más en los próximos años de Cuarta Revolución Industrial, de tecnologías emergentes de Inteligencia Artificial, IoT y Blockchain y más y más datos en el mundo. La transformación y evolución de las industrias, la puesta en marcha de mejores gobiernos con mayores impactos en los ciudadanos y la resolución de muchos de los grandes desafíos que enfrenta la humanidad es lo que nos espera en un mundo mucho más analítico.

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