Cinc millors opcions de carrera per a científics de dades certificats

La ciència de dades ha existit durant unes dècades, però fa poc que les empreses es van adonar que necessiten aprofitar l’enfocament per utilitzar enormes piles de dades per a la presa de decisions. Les perspectives d’ocupació s’amplien a mesura que la professió es diversifica i augmenta el protagonisme. A continuació, es mostren les cinc principals carreres de ciències de dades en termes de funcions i responsabilitats, habilitats, certificacions, perspectives laborals i salari mitjà.

La ciència de dades existeix des de la dècada de 1990, però la seva importància només es va reconèixer quan les organitzacions es van trobar incapaces d’utilitzar quantitats massives de dades per a la presa de decisions. La ciència de dades ha ajudat les organitzacions a expandir-se més enllà dels límits tradicionals de la consolidació de dades. Ajuda a les empreses a tenir accés a més i més informació i a percebre coses noves amb una altra llum.

Sou un científic de dades certificat amb una llicenciatura rellevant que voleu anar més enllà de la vostra feina actual de nivell inicial? Les posicions de ciència de dades poden abastar tot, des de la intel·ligència empresarial i l’aprenentatge automàtic fins a l’arquitectura de dades i la gestió de grans dades, tot això fa que sigui extremadament confús a l’hora de traçar una carrera professional. Quina posició coincidirà amb els teus talents i objectius? Per ajudar-vos a decidir, aquí comparem cinc carreres principals de ciències de dades en termes d’objectius i responsabilitats laborals, habilitats, certificacions, perspectives laborals i salari mitjà.

Veure més: Què és la ciència de dades? Definició, cicle de vida i aplicacions

Les cinc millors carreres de ciència de dades a considerar el 2022

Analista d’intel·ligència empresarial (BI).

Aquesta trajectòria professional és per a aquells que tenen perspicàcia empresarial i habilitats de consultoria i una excel·lent comprensió de les dades. Com a analista de BI, el vostre enfocament se centrarà a analitzar les dades existents de la vostra organització, com ara vendes mensuals, despeses trimestrals o la pèrdua de clients. Examinaràs les dades en termes dels indicadors clau de rendiment (KPI) de la teva organització i el rendiment empresarial i recomanaràs on cal fer millores. A més d’explotar les dades de la vostra pròpia empresa, recollireu dades de diverses fonts, incloses les dades dels vostres competidors i de la indústria. Entre els objectius de la seva anàlisi serà trobar maneres de millorar la seva posició al mercat, els marges de benefici i l’eficiència dels seus sistemes, procediments i funcions, així com noves maneres de millorar les seves metodologies de recollida i anàlisi de dades.

Conjunts d’habilitats

  • Disseny de bases de dades i arquitectura de dades
  • ETL (extracció, transformació i càrrega)
  • Mineria i anàlisi de dades
  • Seguretat de dades i privadesa,
  • Excel avançat
  • SQL, llenguatges de programació com Python, R i SAS
  • Tableau avançat, PowerBI, interpretació de dades i habilitats de recomanació, Hadoop, computació en núvol
  • Tecnologia d’emmagatzematge de dades com ara Big Query de Google i Redshift d’Amazon
  • Fortes habilitats de lideratge, comunicació, presentació i treball en equip

Certificació: Les certificacions disponibles per als analistes de BI inclouen la certificació Microsoft Certified: Data Analyst Associate i la certificació Certified Business Intelligence Professional de TDWI. També estan disponibles certificacions en llenguatges informàtics específics com SAS.

Perspectives laborals: Taxa de creixement de l’11% fins al 2029 (Oficina d’Estadístiques Laborals dels EUA (BLS)

Salari mitjà anual: 66.000 $ – 79.000 $ (Glassdoor i Payscale)

analista de dades

Les persones que segueixen aquesta carrera professional estan més interessades a utilitzar les dades per ajudar les empreses a prendre millors decisions i millorar les seves pràctiques empresarials que no pas a crear els algorismes utilitzats per al descobriment i l’adquisició de dades. Com a analista de dades, utilitzareu les eines, sistemes i conjunts de dades existents per generar informació útil a partir de les dades de la vostra organització. Identificaràs, extreureu i analitzareu les dades clau del rendiment empresarial, el risc i el compliment i presentareu les vostres conclusions als responsables de la presa de decisions de l’organització. Se us demanarà per redactar informes i presentar les vostres conclusions. Haureu de ser capaç de reconèixer i entendre les tendències i els coneixements que es poden trobar als conjunts de grans dades. Molts analistes de dades passen a convertir-se en enginyers de dades, arquitectes de dades o científics de dades després d’haver adquirit més de deu anys d’experiència.

Conjunts d’habilitats

  • Matemàtiques, estadística, anàlisi, modelització de dades i modelització predictiva
  • Llenguatges de programació com Python, R, HTML, XML, Javascript, R, SAS i C/C++
  • Hadoop, SQL, Excel avançat, Tableau avançat o PowerBI
  • Gestió de bases de dades, extracció i anàlisi de dades de diverses fonts
  • Perspicàcia empresarial i excel·lents habilitats de presentació, comunicació i col·laboració.

Certificació: Els cursos de certificació en línia estan disponibles per a l’anàlisi de dades, incloses les certificacions en anàlisi empresarial, anàlisi predictiva i visualització de dades, com les proporcionades per 365 Ciència de dades i Analítica Vidhya.

Perspectives laborals: Taxa de creixement del 22% fins al 2030 (BLS)

Salari mitjà anual: 57.000 – 68.000 $ (Glassdoor i PayScale)

enginyer de dades

Aquesta carrera professional és per a aquells que estan més interessats a construir i optimitzar sistemes de dades que a minar-los per obtenir informació útil. A diferència de les altres carreres de ciències de dades, l’enginyeria de dades se centra en els sistemes i el maquinari que faciliten les activitats de dades d’una organització en lloc de l’anàlisi de dades. Com a enginyer de dades, utilitzaràs les teves habilitats analítiques i de presa de decisions per desenvolupar la infraestructura de dades de la teva organització i crear canalitzacions de dades que garanteixin que els departaments i els responsables de la presa de decisions rellevants puguin accedir a les dades que necessiten. El vostre enfocament se centrarà en recollir, gestionar, analitzar i visualitzar grans conjunts de dades i garantir que totes les aplicacions de big data siguin accessibles i funcionin correctament. La carrera professional d’enginyer de dades també podria ser un pas cap a una carrera en enginyeria d’aprenentatge automàtic.

Conjunts d’habilitats

  • Modelització de dades i mineria
  • Gestió de bases de dades, emmagatzematge de dades, disseny d’aplicacions a gran escala, modelització estadística i anàlisi de regressió
  • sistemes operatius, aprenentatge automàtic, inclosos Aforge.NET i Scikit-learn
  • Llenguatges de programació com Python, R, C/C++, SQL, SAS, SPSS, Java, Perl i Ruby
  • Analítiques basades en Hadoop, com ara HBase, Hive, Pig i MapReduce, SQL, Cassandra, Tableau i visualització de dades,
  • Perspicàcia empresarial i fortes habilitats de presentació, col·laboració i comunicació

Certificació: Hi ha cursos de certificació en línia disponibles, com ara la certificació Certified Data Management Professional (CDMP) que ofereix Data Management Association (DAMA) International, Certified Professional de Google en enginyeria de dades, IBM Certified Engineer in Big Data, CCP Data Engineer de Cloudera i el Microsoft Certified Solutions Certificació experta en gestió i anàlisi de dades.

Perspectives laborals: Entre el 22% i el 33% fins al 2030 (BLS)

Salari mitjà anual: 103.000 $ – 117.000 $ (Glassdoor i PayScale)

arquitecte de dades

Aquesta trajectòria professional està dirigida a persones analítiques i creatives el principal interès de les quals rau a innovar i dissenyar noves solucions per emmagatzemar i gestionar sistemes de bases de dades complexos. Com a arquitecte de dades, treballaràs amb dissenyadors de programari i enginyers de dades per desenvolupar bases de dades des de zero, inclosos els patrons de disseny, el modelatge de dades i la integració de bases de dades. També se us encarregarà d’integrar, centralitzar, protegir i mantenir totes les fonts de dades de la vostra empresa. Sou responsable de com es recullen, emmagatzemen i s’accedeix a les dades de la vostra organització.

Conjunts d’habilitats

  • Matemàtiques i estadístiques aplicades, sistema operatiu i programari de servidor d’aplicacions
  • migració de dades
  • Competències en sistemes de gestió de bases de dades, incloent MS SQL Server i NoSQL
  • la computació en núvol
  • Llenguatges de programació com Python, R, Perl, XML i Java, SQL, ETL,
  • Analítica basada en Hadoop, incloent MapReduce, Hive, Spark i Pig
  • Eines de mineria de dades i modelatge de dades com ERWin, Enterprise Architect i Visio
  • Aprenentatge automàtic i desenvolupament de sistemes
  • Arquitectura de bases de dades, emmagatzematge de dades, governança de dades, visualització de dades (taula), programari de còpia de seguretat/arxiu de dades, conceptes i pràctiques de retenció de dades, flux de dades i automatització d’integració
  • Fortes habilitats de comunicació i lideratge

Certificació: Professional Certified Data Management Professional (CDMP) de l’Institut de Professionals de la Informàtica Certificat.

Perspectives laborals: 9% fins al 2031. (BLS)

Salari mitjà anual: $ 104.000 – $ 125.000 (Glassdoor i Payscale)

científic de dades

Aquesta carrera professional és per a aquells que estan entusiasmats amb els patrons i tendències que poden aprendre mitjançant la creació de models predictius d’aprenentatge automàtic. Com a científic de dades, necessiteu una mentalitat analítica i passió per veure que el vostre treball millora els resultats empresarials. Les persones que segueixen una carrera de científic de dades han de ser capaços d’assumir els papers de matemàtic, informàtic i estrateg empresarial i transmetre les seves anàlisis a grups d’interès tècnics i no tècnics. Construiràs i desplegaràs models predictius que van més enllà de descobrir què ha passat amb què passarà mitjançant l’aprenentatge automàtic o tècniques d’aprenentatge profund. Aquesta funció requereix que siguis un excel·lent solucionador de problemes i estiguis disposat a mantenir les teves habilitats actualitzades. Molts comencen la seva carrera de científic de dades com a arquitectes de dades o analistes de dades.

Conjunts d’habilitats

  • Disseny de recerca, estadístiques, anàlisi predictiva, modelització de dades, mineria de dades i matemàtiques
  • Llenguatges de programació com Python, SAS, R i SQL
  • Analítiques basades en Hadoop, com ara HBase, Hive, Pig i MapReduce
  • Aprenentatge automàtic, Pandas, scikit-learn, Matlab, processament del llenguatge natural (NLP), marcs de desenvolupament d’IA i aprenentatge profund (TensorFlow)
  • Gestió de bases de dades, neteja de dades, arquitectura de bases de dades, visualització de dades
  • Perspicacia empresarial i fortes habilitats de presentació, lideratge, col·laboració, comunicació i gestió de projectes.

Certificació: Els cursos de certificació en línia estan disponibles per als professionals de la ciència de dades, com els que ofereix 365 Ciència de dades i Analítica Vidhya.

Perspectives laborals: Taxa de creixement del 27,9% fins al 2026 (BLS)

Salari mitjà anual: 100.000-118.000 $ (Glassdoor i Payscale)

Veure més: Científic de dades: descripció de la feina, habilitats clau i sou el 2022

Com decidir quina carrera és adequada per a tu?

A l’hora d’escollir la carrera professional que hauríeu de seguir, tingueu en compte els consells d’Yvon Chouinard, multimilionari i fundador de la marca de roba d’exterior Patagonia:

“Considero que el propòsit està a la intersecció del que el món necessita, en què ets bo, en què t’apassiona i com pots guanyar diners”.

El món necessita científics de dades i està disposat a compensar-los bé per les seves habilitats. Per tant, triar la direcció de la vostra carrera es redueix a com el vostre conjunt d’habilitats coincideix amb el requerit per la vostra carrera escollida i, el que és més important, el vostre apassionat. Sempre pots augmentar el teu conjunt d’habilitats, però mai no podràs recuperar el temps dedicat a una feina que no t’apassiona.

Quina carrera professional en ciències de dades t’agradaria seguir? Comenta a continuació o fes-nos-ho saber LinkedIn, Twitteror Facebook. Ens encantaria saber de vosaltres!

MÉS SOBRE CIÈNCIA DE DADES

.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *