Formación de científicos de datos - Con el aumento masivo del volumen de datos en empresas y organizaciones y la consiguiente necesidad de análisis de datos, la demanda de profesionales es cada vez mayor. Una descripción de puesto que está estrechamente relacionada con esto y que la Harvard Business Review calificó como el "trabajo más sexy del siglo XXI", por ejemplo, es el de científico de datos. Esto también plantea la cuestión de la formación del científico de datos, las oportunidades de formación en el puesto de trabajo y los cursos de estudio adecuados.
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Necesidad y escasez de científicos de datos
¿Por qué hay escasez de Data Scientists en el mercado? La cuestión de la escasez debe ir precedida de la pregunta de cómo se interpreta el término Científico de Datos. Se puede hacer una distinción aproximada entre dos perfiles laborales:
- Científico de datos empresariales: En cierto modo, representa una mezcla de economista de empresa, informático, estadístico y experto en comunicación.
- Científico académico de datos: Desarrollado puro Algoritmos y trabaja con datos "ideales" y está menos orientada a la práctica que al método.
En el entorno empresarial, es bastante raro que se desarrolle un algoritmo completamente nuevo. Más bien se adaptan o amplían los conceptos existentes al problema concreto, ya que un desarrollo completamente nuevo de procedimientos de modelización suele llevar demasiado tiempo.
Un estudio de McKinsey Global muestra que sólo en Estados Unidos la demanda superará con creces la oferta el año que viene. Una dificultad que no se refleja en las meras cifras: No existe la a Descripción del puesto del Científico de Datos o sólo una formación especial de Científico de Datos. Los requisitos en los respectivos sectores son muy diferentes. Esto plantea la pregunta concreta: ¿Cuáles son las diferentes oportunidades de formación como científico de datos en Alemania y cómo es la vida laboral cotidiana?
Definición de ciencia de datos
La ciencia de datos, es decir, la ciencia de los datos, es inicialmente un conjunto de diferentes disciplinas como Informática, matemáticas, administración de empresas y estadística. El origen de la asignatura no es, como cabría suponer, la universidad, sino que se desarrolló a partir de la economía en el curso de las necesidades cambiantes. Esta es la razón de la gran relevancia práctica del perfil ocupacional, así como de la ciencia de la ciencia de datos y, por último, la formación de científicos de datos.
En términos generales, la ciencia de datos trata de, Examinar los datos utilizando métodos científicos y en el contexto de las empresas y organizaciones. El perfil de exigencia de un científico de datos crece en consecuencia a través de la incrustación de su actividad en las empresas.
El perfil laboral del científico de datos está determinado por la práctica
Los científicos de datos no sólo están familiarizados con la Evaluación de datos empleado, sino que debe comprender los contextos empresariales y comunicar los resultadost puede. Sin embargo, la mayor parte del trabajo diario de un científico de datos consiste en identificar y recopilar fuentes de datos adecuadas y preparar y realizar los análisis.
Un Científico de Datos tiene una gran responsabilidad, en parte debido a la Resultados de los análisis de datos mucho puede depender de ello. Por eso es de enorme importancia comprobar una y otra vez la verosimilitud, integridad, corrección y pertinencia de los datos subyacentes.
Resolver problemas como un detective
En El "científico de datos empresariales" puede subdividirse de nuevo en "interno" Científicos de datos contratados por empresas, y "externo" Científicos de datos que activo en calidad de asesor son. Por ejemplo, las partes externas suelen ser consultadas por los comités de estrategia en el contexto de la digitalización y la Industria 4.0.
Como proveedores de servicios, también colaboran con los distintos departamentos de una empresa, crean análisis de causas para cuestiones específicas o actúan como "sparring" para los científicos de datos internos. En esta función, tienen una visión imparcial de los hechos, pueden aportar nuevas ideas y mostrar a los departamentos especializados alternativas en las que quizá no habían pensado antes. También ofrecen activamente ayuda a las empresas, plantean preguntas o hacen que los departamentos sean conscientes de las posibles soluciones en primer lugar.
Por último, los científicos de datos traducen los requisitos en preguntas abstractas basadas en datos y, a continuación, desarrollan soluciones que son responder a preguntas empresariales concretas. El procedimiento se basa en hipótesis que se rechazan o confirman. Esta forma de trabajar, experimental y basada en hipótesis, es muy similar al trabajo científico y esto explica también el término científico de datos.
También hace falta valor, Cuestionar los problemas¿Qué es lo que hay que conseguir en primer lugar y por qué? En la búsqueda de la solución a problemas muy peliagudos, el científico de datos actúa casi como una especie de detective de primera.
Si se tiene en cuenta este perfil de requisitos tan completo y exigente, enseguida se entiende por qué hay escasez de científicos de datos. La combinación de habilidades de comunicación muy desarrolladas y grandes conocimientos técnicos es un gran obstáculo.
Es bueno saberlo:
Tanto Gartner como McKinsey prevén que la demanda de científicos de datos en 2017 será ya 60 % mayor que la oferta existente. IDC cifra en algo más de un millón el número de científicos de datos que se necesitarán de aquí a 2018, y considera que paralelamente se quintuplicará la necesidad de personas con buenas capacidades de gestión e interpretación de datos.
Mientras tanto, en muchos lugares de Alemania, Suiza y Austria se están creando programas de titulación (de posgrado) y oportunidades de formación continua para científicos de datos. Sin embargo, el éxito de estas medidas aún tiene que demostrarse en la realidad. A menudo sigue existiendo una brecha entre la teoría y la práctica. Por ello, en todo el mundo son pocas las empresas que ofrecen Programas de prácticas en Ciencia de Datos y Becario-Programas para ingenieros de datos an.
Conocimientos técnicos y fuerza comunicativa
La base es un buen conocimiento de informática, administración de empresas, matemáticas y estadística. Por tanto, un científico de datos debe:
- Comprender los procesos empresariales
- Interpretar los resultados de los análisis
- Procesos de generación de datos de rastreo
Pero también la conocimiento profundo de estructuras de datosy modelos son competencias obligatorias. Además, están los conocimientos de programación para poder trabajar o interactuar con estos datos. Esto incluye, entre otras cosas, vincular distintas fuentes de datos, crear consultas complejas y dominar cantidades muy grandes de datos.
Las capacidades estadísticas y analíticas entran en juego cuando se utilizan datos históricos para hacer predicciones sobre zde los acontecimientos futuros. También es muy importante la capacidad de comprender y analizar los procesos y de presentar visualmente los datos y los resultados de los análisis.
El perfil se completa con un alta competencia en resolución de problemas y buenas dotes de comunicación. Son necesarios porque los hechos y modelos complejos deben comunicarse de tal manera que la dirección, los usuarios y los clientes confíen en la solución, y para que la perspectiva y la visión del cliente no se pierdan en el camino a través de la jungla de datos. Al fin y al cabo, se trata de contar la historia que encierran esos datos, empaquetada de forma adecuada y pertinente para cada grupo destinatario.
Investigación y estudio: Ciencia de datos en universidades alemanas
Aunque la ciencia de datos surgió en el mundo empresarial, su estudio científico forma ya parte integrante del panorama universitario alemán. Las diferentes áreas de investigación en las que se aplica la ciencia de datos muestran lo universalmente aplicables que son los métodos de la ciencia de datos. Desde la medicina hasta las humanidades, pasando por la investigación espacial, los campos de investigación son muy variados. Numerosas áreas de investigación en las que los análisis de datos aportan nuevos conocimientos.
Al mismo tiempo, las universidades y escuelas superiores de ciencias aplicadas ofrecen una oportunidad para la formación de científicos de datos. Más de 20 universidades y escuelas superiores de Alemania y Austria ofrecen ahora cursos de ciencia de datos. La mayoría de ellos son programas de máster.
Cualquiera que elija este camino para convertirse en Científico de Datos debería debe asegurarse de adquirir conocimientos en los campos de siguientes cinco áreas adquirir:
- Analítica
- Gestión de datos
- Diseño y comunicación de la información
- Iniciativa empresarial
- TI
En nuestro artículo sobre "Estudiar Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos" encontrará más información sobre los programas de licenciatura y máster.
Crece con fuerza el interés por las profesiones digitales
En Alemania, la profesión de científico de datos es más popular que ninguna otra. Así lo ha revelado también recientemente un Análisis de datos del portal de empleo Glassdoor. Se evaluaron alrededor de medio millón de consultas de búsqueda. Además del científico de datos, que aterrizó en el primer lugar de todas las consultas, un total de 5 nuevas profesiones digitales aterrizaron en el top 10. Entre otras, también el desarrollador de software (4º puesto), el analista de datos (8º puesto) y el diseñador de UX (9º puesto). El portal de empleo Monster.de también registró una duplicación de las búsquedas de la profesión de Científico de Datos en los últimos meses.
Según un reciente Estudio de la plataforma de empleo "Jobfit no solo hay un fuerte aumento de la demanda de científicos de datos. El análisis de más de 64.000 ofertas de empleo ha puesto de manifiesto que, por encima de todo, la formación académica forma parte habitual de los anuncios y que las competencias blandas, como las habilidades de comunicación, la capacidad de trabajar en equipo y la creatividad, se anteponen a conocimientos como SQL o Aprendizaje automático están muy solicitados.
Educación, formación y formación en el puesto de trabajo de los científicos de datos
El Pero estudiar no es la única manerapara convertirse en científico de datos. Se trata más bien de una gran oportunidad para ingenieros, economistas, estadísticos, matemáticos o campos afines. Proveedores comerciales como la Fraunhofer Gesellschaft ofrecen formación, cursos y formación continua en los que se pueden aprender habilidades individuales específicas. La ventaja de estas vías de formación alternativas para la formación de científicos de datos es que a menudo ya se dispone de conocimientos prácticos de determinadas áreas. Aquellos que tengan los requisitos previos pertinentes también pueden adquirir cualificaciones clave como parte de un programa de prácticas.
Cursos de formación para principiantes o nuestros academia de datos son una buena oportunidad para un primer acercamiento a una formación de Data Scientist. Además, en Alexander Thamm GmbH nos comprometemos a capacitar a nuestros clientes y a los empleados de nuestras empresas asociadas para que obtengan el valor añadido de sus datos a través de la formación y la educación.
Formación de científicos de datos
La profesión de científico de datos se asocia a muchas esperanzas y oportunidades. Los títulos de los puestos de trabajo y las vías de formación en este campo de actividad todavía joven siguen siendo en parte incoherentes, pero reflejan la gran diversidad de los campos de aplicación de los científicos de datos. Desde el marketing hasta la Industria 4.0, todo es posible.
El alto grado de especialización también dificulta establecer o recomendar una formación profesional uniforme o un curso de estudios uniforme como camino de oro. Es precisamente esta amplia gama y el alto nivel de relevancia práctica lo que hace que la profesión y la formación de científico de datos sean una experiencia única. atractiva opción profesional. Los trabajadores cualificados y los especialistas de un determinado campo pueden ampliar su formación con medidas adecuadas y obtener así un empleo prometedor y, en la actualidad, uno de los más solicitados.
El científico de datos perfecto no existe
Por supuesto, los profesionales contribuyen de forma diferente a los proyectos en función de sus respectivos puntos fuertes y preferencias, y los científicos de datos también desarrollan sus propias áreas de interés en su trabajo. Sin embargo, básicamente, todas estas habilidades diferentes se requieren y se fomentan de todos los solicitantes en el campo de la ciencia de datos.
Por cierto, aún no hemos visto al científico de datos perfecto y si se toma la suma de todas las habilidades y se ponen en relación con el rápido desarrollo tecnológico, probablemente nunca existirá el científico de datos perfecto. Más bien, la cuestión es que un científico de datos forma la férula para poder resolver cuestiones basadas en datos de principio a fin y que expertos como estadísticos o Ingenieros de datos utilizarse de forma selectiva.
Si, por ejemplo, el colega del departamento especializado no está satisfecho con el "rendimiento" de su trabajo, el científico de datos debe ser capaz de entender los siguientes puntos de vista:
- Perspectiva empresarial: Por ejemplo, ¿están en peligro los objetivos de mi proyecto?
- Vista de datos: ¿Las consultas a mi base de datos van demasiado lentas?
- Vista analítica: ¿Es la calidad de la previsión / el rendimiento del modelo demasiado pobre o la Visualización de datos ¿demasiado lenta la visualización de los datos?
Sin el científico de datos, los expertos se pasarían horas dándole vueltas a lo que podría haber querido decir el colega.
Conclusión:
Las condiciones para un científico de datos son excelentes: muy buenas oportunidades de ingresos, un campo de trabajo diverso y polifacético y, sobre todo, un gran potencial de futuro. Aunque todavía hay cierta resistencia que superar en las empresas -palabra clave "silo thinking"- y a menudo es una cuestión de cultura corporativa si los enfoques de digitalización prevalecerán, la "megatendencia" de la digitalización hace tiempo que dejó de ser una tendencia, para convertirse en un desarrollo exponencialmente acelerado que ya no puede detenerse.
Las máquinas inteligentes, por ejemplo, asumirán cada vez más actividades de los humanos, también en el ámbito cognitivo, por ejemplo en el reconocimiento de patrones y la generación de ideas. En este caso, no se trata de sustituir a las personas, sino de complementar de forma significativa sus respectivas capacidades y procesos. Precisamente por eso seguirá aumentando la necesidad de científicos de datos.
Gracias a su experiencia, en el futuro será posible trabajar junto con las máquinas inteligentes y no contra ellas. Porque consiguen traducir la pregunta empresarial o técnica en una pregunta basada en datos, y eso no es posible sin una evaluación sólida y el desarrollo de ideas.
En un futuro previsible, casi ninguna empresa podrá prescindir de los servicios de los científicos de datos, porque los macrodatos y los análisis de datos ya no serán solo algo "agradable de tener", sino cruciales para el éxito empresarial y la competitividad. Por eso debe seguir invirtiéndose intensamente en la formación de especialistas.
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