La Ciencia de Datos es un campo vital en el Mundo TI que ofrece diversas oportunidades laborales en una amplia gama de industrias. 

A medida que las organizaciones reconocen el valor de los datos y buscan tomar decisiones basadas en evidencia, la demanda de profesionales en ciencia de datos continúa aumentando. 

Con promedios anuales superiores a los 100 mil dólares anuales en Estados Unidos, de acuerdo con Glassdoor, la Data Science es un ejemplo de que el Mundo TI no baja sus sueldos.

En tanto, la gama laboral que ofrece es muy amplia, aquí un ejemplo de su poderío, con el Top 5 de empleos a los que puedes acceder.

Top 5 empleos que obtienes con la Ciencia de Datos

  • Científico de datos

Como científico de datos en empresas de diferentes sectores, como tecnología, finanzas, comercio electrónico, salud, energía, marketing y muchas más.

Aquí puedes analizar datos, desarrollar modelos predictivos, identificar patrones y tendencias.

  • Ingeniero de datos

Se centran en la construcción y mantenimiento de la infraestructura de datos necesaria para el análisis. 

Esto implica gestionar bases de datos y asegurar la calidad de los datos utilizados en los análisis.

  • Analista de datos

Trabajan en la recopilación, limpieza y análisis de datos para extraer información relevante.

También son responsables de crear informes y visualizaciones que ayuden a comprender datos y tomar decisiones.

  • Consultor de datos

Tu papel es brindar asesoramiento y soluciones basadas en datos a clientes que buscan optimizar sus operaciones, mejorar la eficiencia o resolver problemas específicos.

  • Especialista en aprendizaje automático

Puedes especializarte en esta área y trabajar en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático, modelos predictivos y técnicas de procesamiento de datos para aplicaciones específicas.

¿Qué implica la Data Science?

Implica el proceso de adquisición, almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de datos. 

Los científicos de datos utilizan una variedad de técnicas y herramientas, como estadísticas, aprendizaje automático, minería de datos, análisis exploratorio y visualización de datos.

El flujo de trabajo en Ciencia de Datos incluye recopilación, preparación, análisis, evaluación y validación de modelos.

También date una vuelta por nuestro post sobre Prompts para científico de Datos, que te servirá en tu desarrollo.

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