Una mirada profunda a 13 roles de científicos de datos y sus responsabilidades

 

De todos los roles en el mundo de la tecnología, los científicos de datos probablemente tengan la mayor variación en títulos y responsabilidades laborales. Un científico de datos tiene que usar muchos sombreros diferentes, y el trabajo diario de un científico de datos en Amazon podría tener un aspecto significativamente diferente al de un científico de datos en Microsoft. Desde encontrar áreas del negocio de la empresa que podrían beneficiarse de la recopilación, el análisis y la comprensión de los datos hasta decidir qué decisiones estratégicas se deben tomar para mejorar la satisfacción del cliente o las tasas de finalización de compras, una empresa puede preguntar a muchos científicos de datos.

Se espera que un científico de datos tenga habilidades y conocimientos expertos en estadística, aprendizaje automático y, a menudo, economía. UN el científico de datos debe ser altamente calificado en matemáticas, estadísticas, aprendizaje automático, visualizaciones, comunicación e implementación de algoritmos. 

Además, un científico de datos debe comprender a fondo las aplicaciones comerciales de sus datos. Si está analizando datos de crecimiento de árboles, debe comprender la diferencia entre altura y altura a base de copa. Este tipo de conocimiento contextual se puede desarrollar en el trabajo, pero puede ser una gran ventaja si ya tiene experiencia trabajando en la industria si desea convertirse en un científico de datos. Si ha sido banquero durante cinco años, sus probabilidades de obtener un puesto de ciencia de datos en fintech son mucho mejores que en atención médica.

Los sombreros variados que usa un científico de datos

 

 

La ciencia de datos es un campo relativamente nuevo y puede ser difícil de explicar para las personas que no son científicos de datos. lo que hacen los científicos de datos a los laicos. Esto lleva a la variedad a veces cómica de responsabilidades y títulos que pueden aplicarse a un científico de datos moderno.

A científico de datos, según la empresa y el trabajo específico, puede ser responsable de la recopilación y limpieza de datos. También es posible que deba desarrollar modelos y canalizaciones de aprendizaje automático o servir a su empresa como un gurú de la visualización. Algunos científicos de datos son más orientado hacia el interior mientras que otros tienen mucho que ver con equipos internos, no técnicos o incluso con clientes. Si trabaja con gente menos técnica, tendrá que tener habilidades estelares de comunicación, tanto para escribir informes para resumir sus análisis como para presentar sus hallazgos y hacer recomendaciones para acciones futuras.

La responsabilidad clave de un científico de datos (o como su empresa llame a alguien que recopila, analiza, visualiza o predice datos) es decirle a la historia de los datos. ¿De dónde vino, qué podemos aprender de él sobre el pasado y cómo puede guiarnos en el futuro? Para hacer esto con éxito, debe ser un experto en el área comercial o tener conocimiento contextual para encajar las piezas del rompecabezas y explicar a quienes lo rodean la importancia de los datos y los conocimientos que ha obtenido de ellos. 

Las responsabilidades exactas dentro del campo de la ciencia de datos varían mucho y hay muchos roles diferentes dentro del campo de la ciencia de datos. Ya sea que esté buscando ingresar al campo o desee cambiar de trabajo, es realmente importante que mantenga una mente abierta en términos de título de trabajo e industria. Le daré un desglose de las responsabilidades generales de trece roles diferentes dentro del campo de la ciencia de datos. 

Por lo general, las empresas no son buenas para dar títulos a personas en ciencia de datos, por lo que es importante que tome este desglose como una regla general y no como una definición exacta. Si uno de estos suena perfecto para usted, entonces puede limitar su búsqueda a ese título, pero si varios de ellos suenan bien, entonces sería más flexible con el título que usa cuando busca. (Y si el título realmente le importa, ¡siempre puede hacer que sea parte de su negociación cuando reciba la oferta de trabajo!)

Cualquier empresa moderna de cualquier tamaño significativo en todo el mundo tiene un departamento de ciencia de datos, y un ingeniero de datos en una empresa puede tener las mismas responsabilidades que un científico de marketing en otra empresa. Los trabajos de ciencia de datos no están bien etiquetados, así que asegúrese de lanzar una red amplia.
 
 

Desglose de las responsabilidades del científico de datos por rol

 

 

1. Analista de datos

 
A analista de datos se centra más en la recopilación, limpieza y agregación de datos. Debe poder navegar cómodamente consultas SQL complejas. Será responsable de diseñar y entregar informes a las partes interesadas no técnicas. También tendrá la oportunidad de diseñar modelos de datos, visualizaciones y modelos predictivos.

2. Administrador de base de datos

 
Los administradores de bases de datos administran instancias de bases de datos, tanto locales como en la nube. Como un administrador de base de datos, se espera que cree, configure y mantenga entornos de producción. También será responsable del rendimiento, la disponibilidad y la seguridad de las bases de datos a su cargo. Prepárese para encabezar las operaciones de datos y brindar soporte de guardia de misión crítica.

3. Modelador de datos

 
Un modelador de datos crea modelos de datos conceptuales, técnicos, lógicos y, a veces, físicos. Tendrá que seleccionar y mantener con decisión los estándares de diseño y modelado de datos para crear una visión cohesiva de los datos de su empresa.

Modeladores de datos también debe desarrollar modelos de entidad relación y diseñar bases de datos. Es posible que deba mejorar la recopilación de datos y el análisis de clases de datos subrepresentadas para su equipo o empresa para asegurarse de que sus conjuntos de datos sean representativos.

4. Ingeniero de software

 
Ingenieros de software diseñar y mantener sistemas de software Cuando sea ingeniero de software, prepárese para escribir código escalable, confiable y de alto rendimiento. Tendrá que traducir los requisitos de diseño en un código bien documentado y probado que dé vida a las visiones de los diseñadores de productos.

5. Ingeniero de datos

 
Identificar y resolver desafíos de calidad de datos será una tarea importante para usted como ingeniero de datos. También deberá admitir la ingesta de orígenes de datos en soluciones de almacenamiento de datos. Una parte emocionante de un trabajo del ingeniero de datos está teniendo la oportunidad de diseñar y diseñar soluciones de ingeniería de datos. También debe estar preparado para crear canalizaciones ETL para extraer, transformar y cargar datos en almacenes de datos para informes posteriores. Los ingenieros de datos también son responsables de la replicación, extracción, carga, limpieza y selección de datos.

6. Arquitecto de datos

 
Arquitectos de datos son los principales responsables de diseñar y mantener canalizaciones de datos. Otra parte importante del trabajo de un arquitecto de datos es la gestión de bases de datos. Como arquitecto de datos, escribirá consultas eficientes y optimizará las existentes para maximizar la escalabilidad y la rentabilidad. También convertirá datos en informes procesables, automatización e información.

7. Estadístico

 
Un estadístico comprende las necesidades del negocio, desarrolla hipótesis y construye experimentos estadísticamente sólidos. Como un estadístico, validarás la validez estadística de los planes experimentales de otros grupos empresariales. También se espera que entrene y capacite a los directores de proyectos o estudios para desarrollar experimentos estadísticamente razonables y estrategias o métricas de validación.

Más allá de los experimentos, un estadístico desarrolla y ejecuta estrategias de informes analíticos. Es posible que deba actuar como un porrista estadístico porque algunos empresas de ciencia de datos hacer que sus estadísticos promuevan activamente los métodos estadísticos y descubran nuevas áreas comerciales que podrían beneficiarse de un análisis estadísticamente sólido.

8. Analista de inteligencia empresarial

 
A analista de inteligencia empresarial está un poco en el lado más suave de la ciencia de datos. Como analista de inteligencia comercial, deberá recopilar requisitos comerciales y funcionales y trabajar para alinear las soluciones técnicas con las estrategias comerciales. También trabajará en la creación o el descubrimiento de estrategias de adquisición y procesamiento de datos.

Serás responsable de extraer y manipular grandes volúmenes de datos para crear informes analíticos a partir de ellos. Los analistas de inteligencia comercial también informan, presentan y comunican los resultados analíticos a las partes interesadas clave.

9. Científico de marketing

 
científicos de marketing Presentar ideas y hallazgos a clientes actuales y potenciales. También aplican estrategias de análisis y minería de datos a datos, como datos demográficos o de marketing. De acuerdo a Grupo Stone Alliance descripción de un científico de marketing, debe "seguir y evaluar los esfuerzos de adquisición de clientes, las tendencias del mercado y el comportamiento del cliente". Un científico de marketing es un científico de datos que trabaja específicamente en publicidad, marketing o datos demográficos de usuarios/clientes.

10. Analista de negocios

 
Un analista comercial "analiza las necesidades comerciales y de los usuarios, documenta los requisitos y diseña las especificaciones funcionales para los sistemas e informes", según MaxisIT Inc. requisitos si eres un analista de negocios o desea convertirse en uno, debe comprender los requisitos comerciales y de la industria y utilizarlos para formular el alcance del sistema y los objetivos técnicos. También será responsable de definir la interacción de datos entre diferentes sistemas y bases de datos.

11. Analista cuantitativo

 
Analistas cuantitativos Desarrolle modelos complejos utilizando grandes conjuntos de datos para alimentar informes internos y producir información empresarial. Asociados de desarrollo de recursos tiene sus analistas cuantitativos "desarrollar y liderar la implementación de planes analíticos, delineando la metodología de investigación, preguntas, muestreo y planes de iteración". Los analistas cuantitativos también automatizan los flujos de trabajo y trabajan para validar la integridad de los datos.

12. Científico de datos

 
Como científico de datos, se espera que usted extraerlos, agregue, limpie y transforme datos de múltiples fuentes. Deberá identificar factores contextuales importantes para el problema. Los científicos de datos analizan los datos para producir información procesable clave para que la empresa mejore el rendimiento. Dependiendo de la empresa, es posible que deba predecir las tendencias del mercado para ayudar a la empresa a desarrollar estratégicamente sus sucursales.

La ciencia de datos se trata de encontrar un equilibrar entre la orientación analítica a corto plazo y los pronósticos y experimentos a largo plazo. Debe comunicar las cosas importantes en el momento adecuado, por lo que es crucial que pueda presente hallazgos en medios digeribles: visualizaciones de datos y presentaciones cautivadoras y reflexivas.

Usted, como científico de datos, aportará valor y conocimientos de los datos a las partes interesadas no técnicas. Tendrá la oportunidad de encontrar de manera proactiva áreas dentro de la empresa que podrían beneficiarse de las decisiones basadas en datos y trabajará con otros equipos para lograrlo.

13. Ingeniero de aprendizaje automático

 
La construcción de modelos de aprendizaje automático para la producción es el enfoque principal de un ingeniero de aprendizaje automático. Diseñan e implementan canalizaciones y servicios de datos escalables, confiables y de alto rendimiento. Según la empresa y sus áreas de enfoque, podría mejorar la personalización de los productos o predecir mejor las tendencias del mercado en la industria aplicando modelos de aprendizaje automático a datos históricos y en vivo.

Las funciones y responsabilidades de los científicos de datos se cruzan, pero las distinciones siguen siendo importantes

 
Hay mucho cruce entre todos estos roles. Algunos se enfocan más en el procesamiento de números puros, mientras que otros se enfocan más en aplicar los conocimientos producidos a partir del análisis de datos a las decisiones comerciales. Independientemente del título exacto de su trabajo, si se encuentra en el campo de la ciencia de datos, se espera que participe en muchos pasos diferentes en el ciclo de desarrollo de productos basados ​​en datos. Debe estar listo para descubrir nuevas áreas para optimizar, descubrir las métricas que importan, encontrar los datos para informar estas métricas, diseñar y ejecutar experimentos y presentar los resultados de experimentos/modelos de manera concisa, precisa y convincente.

El campo de la ciencia de datos es joven y poco definido. Muchas veces, encontrará descripciones de trabajo bajo diferentes títulos de trabajo que suenan sorprendentemente similares dentro del paraguas de la ciencia de datos. Las empresas a menudo se dan cuenta de que tienen datos o que podrían recopilarlos y luego usarlos para mejorar su modelo comercial. Sin embargo, estas descripciones de trabajo y el título de trabajo que eligen asignarles a menudo están escritos por personas sin conocimientos técnicos, lo que significa que hay mucha superposición.

Un ingeniero de datos en una empresa podría estar haciendo el mismo trabajo que un analista de datos en otra empresa. Todas estas posiciones se refieren a la recopilación o validación de datos, la aplicación de algún tipo de análisis y luego la explicación de los resultados a colegas no técnicos, ya sea a través de informes, predicciones o visualizaciones.

Si uno de estos trabajos le parece perfecto, entonces puede restringir su búsqueda a ese título, pero si varios de ellos suenan bien, entonces sería más flexible con el título que usa cuando busca. Si el título es algo que es realmente importante para usted, siempre puede hacer que sea parte de su negociación cuando reciba la oferta de trabajo. No permita que esta lista de responsabilidades lo aleje de un trabajo que parece interesante. Si realmente desea convertirse en modelador de datos, pero no se siente cómodo organizando la información de linaje, puede buscar puestos de modelador de datos en diferentes empresas o en puestos de arquitecto de datos.

Deje que este desglose de los trece roles de ciencia de datos más comunes sea un trampolín para su búsqueda de un trabajo en ciencia de datos.

 
 
Nate Rosidi es científico de datos y en estrategia de producto. También es profesor adjunto de enseñanza de análisis y es el fundador de StrataScratch, una plataforma que ayuda a los científicos de datos a prepararse para sus entrevistas con preguntas de entrevistas reales de las principales empresas. Conéctate con él en Gorjeo: StrataScratch or Etiqueta LinkedIn.

Fuente: https://www.kdnuggets.com/2022/01/deep-look-13-data-scientist-roles-responsibility.html