Cómo encontrar empleo en sectores de Data Science, Analytics o Engineering

por | Nov 29, 2019

Con la revolución en la tecnología llegó la transformación digital en el mundo empresarial. Todas las empresas y organizaciones, independientemente del sector, empezaron a querer sacar jugo a los datos que estaban recolectando. Esto hizo que llegue una avalancha de ofertas de empleo en el sector de data science, data analytics y data engineering. 

En la actualidad la situación actual es, afortunadamente, la que todo aspirante a incorporarse en este sector desearía. Ahora bien, las preguntas son, ¿cómo lograr un empleo en el sector de datos? ¿Cuál es la mejor forma de ser un Data Scientist, Analyst o Engineer, sin tener un background científico y/o técnico? 

Diferencia entre Data Science, Data Analytics y Data Engineering

Con tanto ruido es completamente normal que no esté clara la diferencia de roles de los perfiles como científico de datos, analista de datos e ingeniero de datos.  Con el fin de escoger un camino adecuado, hemos hablado con un perfil senior de este campo para que nos ilumine al respecto.

Un Data Scientist es una persona que trabaja con modelos matemáticos y algoritmos de aprendizaje automático. Predicción de ventas, clasificación automática de mensajes o transacciones bancarias fraudulentas son ejemplos de proyectos en los que trabaja un científico de datos’ explica M. Ahmir Malik, profesor en NEBULOVA y Senior Data Scientist. 

Un Data Analyst es un perfil de Business Intelligence adaptado a trabajar en el entorno del Big Data. Es decir, haciendo uso de la estadística y herramientas de visualización, da forma a los datos de modo que se puedan tomar decisiones de negocio.’ añade. ‘Por último, un Data Engineer es una persona que diseña, despliega y mantiene el ecosistema para almacenar y procesar los datos’.

Requisitos para incorporarse en el sector de data

Hay una serie de requisitos mínimos para incorporarse en el mundo de los datos. Aunque podría ser un ‘plus’ tener un background técnico y/o científico, el sector de datos es asequible para cualquier persona (siempre y cuando cumpla los requisitos mínimos). A continuación listamos los requisitos para cada caso.

  • Para comenzar con los estudios de Data Science es muy importante tener nociones básicas de la estadística descriptiva, álgebra lineal, cálculo y programación. ¿Qué nivel de matemáticas se requiere? Pues no mucho más que el que se imparte en la escuela secundaria.
  • Los requisitos mínimos para empezar a estudiar Data Analytics incluyen tener nociones de estadística, soltura en programas informáticos como Microsoft Excel y programación. Cabe destacar que aquí el nivel tanto de matemáticas como de programación es un poquito más bajo que el que se requiere para Data Science.
  • Por último, todo aquél que aspire a ser un Data Engineer ha de tener nociones básicas de sistemas operativos como Linux y Windows. Además, es muy importante conocer algún lenguaje de programación como Python, C o Java.

Dónde estudiar Data Science, Data Analytics o Data Engineering

Nuestro consejo es que, sea el campo que sea, es muy importante estudiar en una escuela especializada en dicho campo. Tanto el ambiente como los profesores son la clave y señales de un buen sitio para desarrollar nuestra carrera.

En Nebulova contamos con profesores que, además de acumular años de experiencia tanto en el sector docente como comercial, sienten pasión por este campo. Ofrecemos masters de Data Science, Data Analytics y Data Engineering que te asegurarán un puesto de trabajo. Para que puedas incorporarte y empezar a estudiar en el master que más te guste, ofrecemos además cursos de introducción a matemáticas y programación.

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