La ciencia de datos es la carrera más popular en este momento. Todos quieren ser científicos de datos, pero no todos pueden. El campo de la ciencia de datos es una burbuja que seguramente explotará en los próximos 10 años cuando las empresas comiencen a ser realmente eficientes y todos vayan a la escuela por ello. La ciencia de datos también ha existido por más tiempo de lo que la gente cree. Antes de ser llamados científicos de datos, se les llamaba estadísticos, analistas, ingenieros y muchos otros nombres para personas que moldearon y aprovecharon los datos para usarlos como una ventaja competitiva. Sin embargo, esta idea realmente se ha moldeado en los últimos años en alguien que solo trabaja con datos. Las computadoras y los algoritmos han existido desde la década de 1930 y 1940 cuando Alan Turing construyó una computadora y usó un algoritmo para descifrar el código alemán en la Segunda Guerra Mundial.
Al evaluar los títulos, es pertinente pensar en los próximos 10 a 20 años. Primero, ¿en qué campos tiene intereses? ¿Existe un campo o industria específica que capte su atención? En segundo lugar, pregúntese e investigue, ¿dónde hay hoyos vacíos en el mercado laboral? Los trabajos de ciencia de datos son abundantes y faltan científicos de datos o incluso alfabetización de datos.
Una vez que responda esas dos preguntas y tenga un campo reducido, tenga cuidado de no obtener un grado que sea demasiado amplio o demasiado caprichoso. Presta mucha atención al plan de estudios de ciencias de datos. ¿Qué te está enseñando realmente? Al observar muchos de estos planes de estudio, he encontrado que son demasiado genéricos con demasiado énfasis en demasiadas cosas. Lo que significa que tienen muchas clases orientadas a la informática, pero poco orientadas a estadísticas y algoritmos. Los empleadores no quieren científicos de datos que sean solo programadores y no conozcan las matemáticas o las estadísticas. Si piensa en qué es la ciencia de datos, está utilizando la programación para extraer conocimiento de los datos y describir o predecir lo que está sucediendo. Esto esencialmente describe la interacción entre estadísticas y ciencias de la computación.
La clave es ser flexible en el mercado laboral y tener muchas habilidades diferentes que pueden ayudarlo a ser más competitivo con los empleadores. Considere esto cuando decida si un programa de ciencia de datos es adecuado o lo suficientemente específico para usted. Siendo ingeniero químico, un salto a la ciencia de datos no es desconocido.
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