En el actual océano digital, los datos son el agua en la que nadamos. Nuestra tecnología registra y rastrea cada acción digital. Hoy en día, las empresas pueden acumular y analizar franjas de valiosos datos empresariales y orientarse a sí mismas y a sus productos hacia las tendencias futuras. Como los datos están en el centro de todo lo que hacemos, hay una enorme demanda de talento relacionado con los datos.
Los analistas y científicos de datos se encargan de dar sentido a la inmensa cantidad de datos disponibles y crear valor a partir de ellos, analizando, haciendo predicciones y sugiriendo recomendaciones para optimizar los recursos y el potencial de una empresa. Las vacantes de analistas y científicos de datos saturan el mercado laboral actual.
La Comisión Europea calcula que solo en 2020 se crearán 100.000 nuevos puestos de trabajo en el ámbito de los datos. El puesto #1 de Glassdoor es Científico de datos. Los científicos y analistas de datos son demandados en todas las industrias, pero en este momento, los principales actores para los profesionales de datos son la industria financiera, de seguros y, más obviamente, la industria tecnológica. El problema es que no hay suficientes analistas y científicos de datos para cubrir todos esos puestos.
Científicos de datos y analistas de datos (analistas de BI): ¿Cuál es la diferencia?
Ya hemos hablado a grandes rasgos de la demanda de estos dos populares puestos de trabajo relacionados con los datos, pero ¿cuál es la diferencia entre ellos? ¿Qué hacen y qué habilidades hay que tener para desempeñar cada función con éxito?
A Analista de datos es esencialmente un analista de negocio con capacidad para hacer números. También conocidos como analistas de inteligencia empresarial (BI), su principal tarea es examinar los datos pasados acumulados para identificar tendencias y crear visualizaciones de datos que informen la estrategia empresarial. Los analistas de datos deben dominar el software de análisis, el software de visualización de datos y los programas de gestión de datos.
No tienen por qué saber programar, pero sí ser expertos en tecnología, saber conectarse a diversas fuentes de datos y trabajar con herramientas informáticas avanzadas. El pensamiento crítico, el análisis riguroso, una buena visión para los negocios y la capacidad de presentación son aptitudes necesarias para este puesto.
Científicos de datos son también profesionales de la interpretación de datos, pero también se les exigen conocimientos de codificación y modelización matemática. Los científicos de datos son esencialmente programadores; conceptualizan y construyen nuevos procesos para el modelado de datos utilizando prototipos, algoritmos, modelos predictivos y análisis personalizados con el objetivo de anticiparse a las necesidades futuras.
El principal lenguaje de programación de los científicos de datos es Python, y trabajan con varias herramientas de análisis de datos y en la nube con nombres bonitos, como Numpy, Scipy, Matplotlib, Hadoop y Kaggle. Las principales habilidades que deben adquirir los científicos de datos son la resolución de problemas, el trabajo en equipo y el autoaprendizaje.
¿Dónde están todos los profesionales de los datos?
Empleados. La utilización de Big Data proporciona una ventaja competitiva tan valiosa que los profesionales formados en Data Science y Data Analytics están muy solicitados. Allen Blue, cofundador de LinkedInhay muy pocos científicos de datos repartiendo sus currículos. Los científicos de datos están casi todos ya empleados, porque son muy demandados". Según un reciente Encuesta de la Universidad de VillanovaEl 82% de las empresas estadounidenses afirma que tiene previsto anunciar puestos que requieran conocimientos de análisis de datos.
Esto se suma al 72% de las organizaciones que ya han contratado talento para cubrir puestos vacantes de análisis en el último año. Aun así, el 78% de las empresas afirman haber tenido dificultades para cubrir puestos vacantes de análisis de datos en los últimos 12 meses. Pero las universidades simplemente no están produciendo profesionales formados con la suficiente rapidez.
Programas de datos de Wawiwa Tech Training
Wawiwa Tech Training es un proveedor israelí de educación tecnológica que ayuda a sus socios de todo el mundo a hacer frente a esta escasez de talento a través de dos programas separados para la formación de Científicos de Datos y Analistas de Datos. Todos los programas de Wawiwa hacen hincapié en la práctica, que es necesaria para convertirse en un profesional de datos preparado para el trabajo.
Programa de científicos de datos de Wawiwa
Wawiwa's Programa de científicos de datos es un punto de entrada al mundo de la Ciencia de Datos para principiantes y profesionales con conocimientos matemáticos y cierta experiencia en programación. El programa abarca 340 horas académicas, a lo largo de 8 meses de estudios a tiempo parcial. Los estudiantes desarrollan conocimientos sobre marcos de ciencia de datos (por ejemplo, recopilación y análisis de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo), programación (Python) y herramientas en la nube.
El programa establece las habilidades de los estudiantes en la comprensión de datos, modelado y presentación, a través de ejercicios de ciencia de datos, laboratorios y un proyecto final. A su conclusión, los estudiantes pueden diseñar y construir un sistema completo de predicción de datos, incluyendo la escritura de una tarea de raspado web para recopilar datos de sitios web, el almacenamiento y la recuperación de datos de muchas fuentes de datos, el diseño y la construcción de modelos de predicción a partir de los datos, y, finalmente, desplegar un modelo completo en la nube.
Programa de analistas de datos de Wawiwa
Wawiwa's Programa de analista de datos prepara a los estudiantes para el puesto de entrada como Analista de Datos a través de un programa a tiempo parcial de 250 horas y 6 meses de duración. Los estudiantes desarrollan el conocimiento de las tecnologías líderes en el mercado, las formas de procesar la información, las capacidades de análisis de datos, inteligencia de negocios, y más.
Tl programa establece las habilidades técnicas, analíticas y empresariales de los estudiantes, a través de ejercicios prácticos y un proyecto final. Los graduados están más que preparados para asumir funciones de analista de BI que requieren el uso de Excel, Tableau, Anaconda y SQL.
