5 carreras bien pagadas en ciencia de datos

La ciencia de datos desempeña un papel fundamental en el apoyo a los procesos de toma de decisiones, proporcionando ideas y recomendaciones basadas en el análisis de datos. Con el fin de crear nuevos productos, servicios y procedimientos, las empresas pueden utilizar la ciencia de datos para obtener una comprensión más profunda del comportamiento de los consumidores, las tendencias del mercado y el rendimiento corporativo.

Al proporcionar a las empresas una ventaja competitiva en el mercado mediante una mejor toma de decisiones, una mayor participación de los consumidores y unos procesos corporativos más eficientes, permite a las empresas lograr una ventaja competitiva. La demanda de expertos en ciencia de datos está aumentando rápidamente, lo que abre nuevas posibilidades de desarrollo tanto a nivel personal como profesional.

He aquí cinco carreras muy bien pagadas en ciencia de datos.

Científico de datos

Un científico de datos es un especialista que extrae conclusiones y conocimientos de datos estructurados y no estructurados utilizando métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos. Crean modelos y algoritmos para categorizar datos, hacer predicciones y encontrar patrones ocultos. Además, comunican de forma clara y eficaz sus conclusiones y resultados a todas las partes pertinentes.

Los científicos de datos tienen una sólida formación en estadística, matemáticas e informática, así como conocimientos prácticos de los lenguajes de programación Python y R y experiencia en el manejo de grandes conjuntos de datos. El puesto requiere una combinación de habilidades técnicas y analíticas, así como la capacidad de explicar resultados complicados a audiencias no técnicas.

Un científico de datos en Estados Unidos puede llegar a ganar 121.169 dólares al año, según Glassdoor. Además, los paquetes de remuneración de los científicos de datos suelen incluir ventajas como opciones sobre acciones, primas y participación en los beneficios. Sin embargo, el salario de un científico de datos puede variar significativamente en función de una serie de variables, como la geografía, el sector, los años de experiencia y la formación académica.

Ingeniero de aprendizaje automático

Un ingeniero de aprendizaje automático es responsable de diseñar, construir y desplegar modelos de aprendizaje automático escalables para aplicaciones del mundo real. Crean y utilizan algoritmos para descifrar datos complejos, interpretarlos y hacer predicciones. Para incorporar estos modelos a un producto acabado, también trabajan con ingenieros de software.

Normalmente, un ingeniero de aprendizaje automático tiene una base sólida en programación, informática y matemáticas. En EE.UU., el salario medio de un ingeniero de aprendizaje automático es de 136.150 dólares, aunque los que más ganan en las grandes ciudades o los que tienen una gran experiencia pueden ganar bastante más.

Ingeniero de big data

Los ingenieros de big data crean, construyen y mantienen la arquitectura de la infraestructura de big data de una empresa. Utilizan diversas tecnologías de big data, como Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL, para diseñar, construir y gestionar el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de conjuntos de datos enormes y complejos.

También trabajan junto con científicos de datos, analistas de datos e ingenieros de software para desarrollar e implementar soluciones de big data que satisfagan las necesidades empresariales de una organización. En EE.UU., un ingeniero de datos puede esperar ganar un salario medio anual de 114.501 dólares.

Director de inteligencia de negocio

Los procesos de toma de decisiones de una organización se apoyan en soluciones basadas en datos, que se desarrollan e implementan bajo la dirección de un gestor de inteligencia empresarial (BI). Coordina la implantación de herramientas y sistemas de BI, crea y prioriza iniciativas de inteligencia empresarial y trabaja en estrecha colaboración con analistas de datos, científicos de datos y equipos de TI.

Los datos utilizados en estas soluciones deben ser de alto nivel, y los responsables de BI deben transmitir los resultados y las perspectivas a los altos directivos y a las partes interesadas con el fin de informar la estrategia empresarial. Son esenciales para crear y mantener la gobernanza de los datos y las normas de seguridad que salvaguardan los datos confidenciales de la empresa. El rango salarial de un director de inteligencia de negocio en EE.UU. oscila normalmente entre 122.740 y 157.551 dólares. Y la remuneración media es de 140.988 dólares anuales.

Gestor analista de datos

Un director de análisis de datos es responsable de dirigir un equipo de analistas de datos y supervisar la recopilación, el análisis y la interpretación de conjuntos de datos grandes y complejos. Desarrollan y aplican estrategias de análisis de datos, utilizando diversas herramientas y tecnologías, para respaldar los procesos de toma de decisiones y fundamentar la estrategia empresarial.

Para asegurarse de que las iniciativas de análisis de datos se ajustan a las metas y objetivos de la empresa, los responsables de análisis de datos colaboran estrechamente con los científicos de datos, los equipos de inteligencia empresarial y la alta dirección. También desempeñan un papel crucial a la hora de garantizar la precisión y la calidad de los datos utilizados en las iniciativas analíticas, así como a la hora de transmitir las conclusiones y sugerencias a las partes interesadas. También pueden encargarse de supervisar la asignación de recursos y gestionar el presupuesto de los proyectos de análisis de datos. En Estados Unidos, un analista de datos gana un salario base medio de 66.859 dólares.