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Estamos en una época en la que los cambios e innovaciones son constantes. Por esta razón, todos los profesionales de cualquier sector deben estar a la vanguardia de nuevas técnicas, herramientas, conocimientos teóricos y prácticos, así como tener nuevas habilidades con respecto a las tecnologías. Vemos, entonces, que la capacitación y la actualización constantes son imprescindibles para impulsar el éxito. Los diplomados son, justamente, una opción valiosa para la formación continua. De hecho, dentro de la gran oferta educativa actual, estos son los más solicitados junto con las maestrías.
Si pensamos en especializaciones, es imposible no mencionar los c-ampos relacionados con la nutrición, las finanzas, el desarrollo de software, el big data y el data science. Son, en pocas palabras, ámbitos que exigen más especialistas en un contexto en el que se les necesita cada vez más.
En Euroinnova, hemos constatado, por ejemplo, que la ciencia de datos (data science) es un campo de una gran proyección hacia el futuro. Por lo tanto, te contamos un poco más sobre ellas para que así puedas impulsar tu vida laboral o llegar ser un mejor profesional en tu sector.
¡Veámoslo!
Vivimos en un mundo que no puede comprenderse, a estar alturas, sin la tecnología. Desde los grandes avances de inicios del siglo XX hasta la revolución digital experimentada desde las dos primeras década del siglo XXI, muchas herramientas y dispositivos electrónicos pasaron a ser parte de la vida cotidiana de las personas. Pero no solo esto: son fundamentales, incluso, para el trabajo, el ocio, la educación y las ventas, por mencionar algunos casos. Cabe preguntarse, entonces, ¿qué es y para qué sirve la ciencia de datos en este contexto?
La ciencia de datos (en inglés, data science) es una ciencia que centra su trabajo en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos con el fin de obtener información, comprender la realidad y tomar decisiones en función de los resultados de las interpretaciones conseguidas. Por estas razones, está presente en innumerables páginas, aplicaciones y herramientas que utilizamos día a día, como las plataformas de streaming, las búsquedas de Google o las recomendaciones comerciales en páginas de ventas.
La aplicación de los procedimientos propios de la ciencia de datos no deben, en ningún momento, confundirse con las que corresponden al Big Data. La diferencia principal radica en que el primero analiza y procesa datos, mientras que el segundo se encarga de la extracción de información. Precisamente, la ciencia de datos se guía de un marco teórico y experimental que permite realizar su trabajo. Por su parte, esta ciencia se vincula estrechamente con la inteligencia artificial, ámbito en el hoy en día se abocan denodados esfuerzos por lograr avances significativos.
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El científico de datos o data scientist es el encargado de recopilar y procesar los datos que se consideran útiles para los fines de la empresa en la que labora. Para hacerlo correctamente, no solo necesita de una formación sólida, sino también una serie de habilidades que le permitirán desarrollarse adecuadamente en su labora. Presentamos, a continuación, ambos aspectos.
Las funciones de un científico de datos son las siguientes, aunque, en general, pueden variar según la empresa:
Por su parte, se espera que tenga habilidades relacionadas con:
¿Cuánto gana un data scientist en Monterrey? Como ocurre con otras profesiones, los sueldos varían según los años de experiencia que posea el trabajador. En el caso de quienes se dedican a la ciencia de datos, los sueldos base son considerablemente altos, ya que son profesionales muy solicitados, sobre todo por bancos, supermercados y empresas en las que se procesa un sinfín de datos. Tiene, entonces, una muy buena proyección a futuro. Ahora bien, las cifras pueden ser más bajas o más altas si consideramos también el país en el que se trabaja o el tamaño de la empresa empleadora.
En España, por ejemplo, un data scientist cobra entre los 24 000 y 80 000 euros al año. Por su parte, si pensamos en el caso mexicano, los sueldos mensuales son los siguientes según el nivel experiencia laboral:
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