8 carreras que debe considerar en datos y análisis

¿Está buscando una carrera con una gran cantidad de potencial y oportunidades en 2021 (y más allá)? Si es así, una carrera profesional que definitivamente querrá explorar es la de datos y análisis.

Según el informe The Future of Jobs 2020 del Foro Económico Mundial, los tres principales trabajos con una demanda creciente en todas las industrias en los Estados Unidos (analistas y científicos de datos, especialistas en inteligencia artificial y aprendizaje automático, y especialistas en macrodatos) se incluyen en la categoría de datos y análisis. sombrilla.

“Este es un campo en rápido crecimiento”, dice Mark Herschberg, CTO con experiencia en la dirección de equipos de análisis y ciencia de datos, instructor en el MIT y autor de The Career Toolkit: Essential Skills For Success No One Taught You . “A medida que las empresas se mueven en línea, estamos inundados de datos. El crecimiento de los dispositivos y las interfaces digitales para todo genera volúmenes masivos de datos que las empresas quieren analizar y comprender para su optimización y ventaja”.

Los datos y el análisis también pueden ayudarlo a entrar en una variedad de empresas e industrias (por ejemplo, según el informe WEF, es probable que más del 80% de las empresas adopten tecnologías de análisis de big data para 2025). Y tener experiencia en datos y análisis puede ayudarlo a encontrar trabajos en diferentes departamentos dentro de esas empresas o industrias. “Por ejemplo, el marketing en el siglo XX estuvo dominado por Don Draper y su argumento de venta; hoy está dominado por los cuantitativos con hojas de cálculo”, dice Herschberg.

Claramente, los datos y el análisis son un campo candente que vale la pena revisar. Pero, ¿cuáles son exactamente los roles que puede considerar? Aquí hay ocho posibilidades (junto con información salarial del recurso de compensación Payscale, cuya base de datos se actualiza todas las noches; las cifras a continuación reflejan la información más reciente a partir de enero de 2021):

1. Analista de datos

Salario promedio: $ 61,071
Rango de salario: $ 44,000– $ 86,000

Los analistas de datos son responsables de recopilar y organizar grandes conjuntos de datos y luego, como su nombre lo indica, analizar esos datos y utilizar su análisis para sacar conclusiones comerciales específicas, ya sea cómo fijar precios de productos de manera efectiva, reducir costos o mejorar la retención de clientes. Los analistas de datos también están a cargo de administrar todo lo relacionado con los datos, incluidos los informes, el análisis de datos y la precisión de los datos entrantes.

El análisis de datos generalmente necesita una licenciatura en un campo relacionado con el análisis, como matemáticas, estadísticas, finanzas o informática. Alternativamente, también hay cursos estilo campo de entrenamiento en análisis de datos que pueden ayudar a los candidatos a poner un pie en la puerta.

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2. Científico de datos

Salario promedio: $ 96,208
Rango de salario: $ 67,000– $ 134,000

Si bien la principal responsabilidad de un analista de datos es examinar y analizar datos, la función principal de un científico de datos es crear el marco para que se lleve a cabo ese análisis. Esto incluye implementar modelos y algoritmos estadísticos, ejecutar pruebas y experimentos de datos, desarrollar productos de datos y optimizar continuamente sus marcos para analizar mejor los datos, todo con miras a alcanzar las conclusiones comerciales más precisas.

Por lo general, se requiere una licenciatura en informática, matemáticas, estadística, ingeniería o un campo relacionado para obtener un puesto como científico de datos, aunque muchas empresas prefieren candidatos con títulos avanzados.

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3. Ingeniero de aprendizaje automático

Salario promedio: $ 112,374
Rango de salario: $ 76,000– $ 154,000

Los ingenieros de aprendizaje automático son programadores que crean los algoritmos, modelos, sistemas y marcos que permiten que las máquinas aprendan y realicen funciones de forma independiente, sin necesidad de comandos. Los ingenieros de aprendizaje automático también son responsables de transformar los modelos creados por los científicos de datos en código real que se puede usar en la producción.

Los ingenieros de aprendizaje automático deben dominar los lenguajes de programación (incluidos Java y Python) y tener una licenciatura o un título avanzado en informática, matemáticas, estadística o un campo relacionado.

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4. Analista de Inteligencia Comercial

Salario promedio: $ 69,163
Rango de salario: $ 51,000– $ 95,000

Los analistas de inteligencia empresarial se centran en el uso de datos para mejorar una organización. Esto puede incluir recopilar, organizar y analizar datos de la industria internos y externos, y luego usar esos datos para identificar tendencias, patrones o posibles problemas que deben abordarse. También se espera que los analistas de inteligencia comercial traduzcan su análisis de datos en estrategias prácticas para mejorar el negocio y presenten su análisis estratégico al liderazgo.

Este es un puesto altamente técnico y, como tal, los candidatos suelen tener una licenciatura en informática, matemáticas o un campo relacionado. Muchos analistas de inteligencia comercial también obtienen títulos avanzados, incluidos los MBA, y algunas empresas pueden requerir un título avanzado. Encuentre analista de inteligencia comercial y otros trabajos de inteligencia comercial en The Muse

5. Analista de Logística

Salario promedio: $ 58,455
Rango de salario: $ 44,000– $ 83,000

Los analistas de logística son responsables de utilizar los datos para optimizar los procesos de la cadena de suministro, desde la adquisición hasta el envío y la entrega. Los analistas de logística usan datos para identificar la posible pérdida de ganancias dentro de la cadena de suministro y luego aprovechan esos datos para desarrollar soluciones de ahorro de costos para hacer que la producción, distribución y entrega de productos sean más eficientes.

Los analistas de logística suelen tener una licenciatura, pero un historial comprobado en logística y gestión de la cadena de suministro puede ser suficiente para que los candidatos calificados pongan un pie en la puerta.

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6. Arquitecto de datos

Salario promedio: $ 119,249
Rango de salario: $ 77,000– $ 156,000

Así como un arquitecto diseña estructuras físicas, un arquitecto de datos diseña las estructuras que una organización necesita para adquirir, organizar, analizar, administrar y utilizar datos de manera efectiva. Esto incluye traducir los objetivos comerciales en un marco de gestión de datos, diseñar el marco, definir cómo fluirán los datos a través del marco y trabajar con otros equipos e ingenieros para desarrollar el marco e implementarlo en toda la organización.

La mayoría de los arquitectos de datos tienen una licenciatura en informática o ingeniería informática, aunque muchos también tienen títulos avanzados.

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7. Analista de Sistemas de Negocios

Salario promedio: $ 69,635
Rango de salario: $ 51,000– $ 98,000

Como sugiere el nombre, los analistas de sistemas comerciales son responsables de analizar y aprovechar los datos para mejorar los sistemas y procesos de una organización, particularmente dentro de la tecnología de la información (TI). Usan herramientas de datos para analizar los sistemas actuales de la empresa y luego identifican formas de optimizar los sistemas, reducir costos y hacer que TI sea más eficaz en toda la organización. Los analistas de sistemas comerciales también pueden investigar nuevos sistemas y herramientas para mejorar la TI y luego ayudar a implementar esos sistemas en todos los departamentos.

Los analistas de sistemas comerciales generalmente tienen una licenciatura en un campo relacionado con la tecnología, como la gestión de tecnología de la información o los sistemas de información. Sin embargo, los candidatos con experiencia en negocios y un gran interés y conocimiento de TI también podrían ser una buena opción.

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8. Analista de marketing

Salario promedio: $ 56,436
Rango de salario: $ 41,000– $ 78,000

Los analistas de marketing son responsables de ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes y al mercado. Por lo general, los analistas de marketing analizan conjuntos de datos relacionados con el grupo demográfico objetivo de una empresa (incluida la investigación de mercado, las tendencias de compra y las encuestas de clientes) y usan su análisis para desarrollar estrategias que ayuden a las empresas a conectarse mejor con nuevos clientes y comercializar de manera más efectiva a su base de clientes existente. . Los analistas de marketing también deben presentar sus hallazgos al liderazgo, así como a los colegas de marketing y otros departamentos no técnicos, por lo que deben tener la capacidad de traducir su análisis en informes, gráficos y otros materiales que sean fáciles de entender y actuar. .

Los analistas de marketing generalmente tienen una licenciatura y pueden provenir de una variedad de antecedentes educativos, que incluyen marketing, economía, negocios, matemáticas, estadística o psicología.

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¿Es una carrera en datos y análisis adecuada para usted?

Claramente, hay muchas oportunidades en datos y análisis. Pero la pregunta es, ¿son estos roles adecuados para ti ?

Según Herschberg, hay algunas cosas que necesita para tener éxito en los campos de datos y análisis, comenzando con sólidas habilidades cuantitativas y analíticas. “Se necesitan habilidades analíticas del lado izquierdo del cerebro para hacer el análisis, que va desde estadísticas básicas hasta algoritmos complejos de aprendizaje automático”, dice Herschberg. “No es solo el conocimiento de las herramientas, sino saber cuándo usar cada herramienta”.

Ser impulsado por los números es imprescindible para tener éxito en datos y análisis, pero también lo es poder explicar esos números a personas cuyo conocimiento de datos y análisis va desde expertos hasta principiantes. “Para ser realmente exitoso, también debe tener la capacidad de explicar ideas, conceptos y aprendizajes técnicos complejos” a personas en roles no técnicos, dice Herschberg.

Finalmente, los datos pueden ser una fuerza para el bien o, si se usan incorrectamente, pueden ser todo lo contrario. Por lo tanto, dice Herschberg, es necesario "comprender los límites de los datos, cómo se pueden utilizar indebidamente y los problemas éticos derivados del análisis de datos".

Los datos y el análisis son un campo lleno de oportunidades y crecimiento futuro. Y con esta lista, tiene el punto de partida para comenzar a explorar roles bajo el paraguas de datos y análisis, y encontrar uno que se sienta adecuado para usted. ¿Entonces, Qué esperas? ¡Sal ahí fuera y ponte a buscar!

¿Qué carreras involucran datos?

11 tipos de trabajos que requieren conocimientos de análisis de datos

  • Analista de Inteligencia de Negocios.
  • Analista de datos.
  • Científico de datos.
  • Ingeniero de datos.
  • Analista Cuantitativo.
  • Consultor de análisis de datos.
  • Analista de Operaciones.
  • Analista de Mercadotecnia.

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¿Cómo se llama trabajar con datos?

Analista de datos

El científico de datos y el análisis de datos y, a veces, se superponen, una empresa lo contratará, y lo llamarán "científico de datos" cuando la mayor parte del trabajo que realizará será el análisis de datos. Los analistas de datos son responsables de diferentes tareas, como visualizar, transformar y manipular los datos.

¿Qué es una carrera de datos?

Los científicos de datos poseen un profundo conocimiento estadístico y no son ajenos a SQL, R y Python. Un buen científico de datos también conoce, a un alto nivel, algunos algoritmos básicos de aprendizaje automático en teoría y cómo aplicarlos. Los analistas de datos son profesionales en SQL y tienen un nivel práctico de conocimiento estadístico.

¿Es el análisis de datos una buena carrera?

Los analistas de datos calificados son algunos de los profesionales más buscados del mundo. Debido a que la demanda es tan fuerte y la oferta de personas que realmente pueden hacer bien este trabajo es tan limitada, los analistas de datos exigen grandes salarios y excelentes beneficios, incluso en el nivel de entrada.

Video: jobs that work with data

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