Oportunidades de trabajo después de un máster en Data Science

A día de hoy, convertirse en experto en Data Science supone hablar de diferentes disciplinas como análisis de datos, Machine Learning o informática. Se trata de un mundo complejo pero con una importancia crucial en el día a día. Cada vez son más empresas las que se unen al Data Science como mecanismo de modernización hacia un futuro tecnológico. Por eso, estudiar Data Science es una opción viable para aquellos amantes de la informática y los datos. Estos son los trabajos que te esperan tras finalizar tus estudios en Data Science. ¡Échales un vistazo!

Tipos de trabajos de Data Science

Analista de datos (Data Analyst)

Las funciones principales de un Data Analyst son variados, pero se resumen en lo siguiente.

• Coordinarse con la dirección de la empresa y el departamento de sistemas para definir los objetivos estratégicos de la organización con respecto al tratamiento de datos.
• Utilizar la Minería de Datos para analizar e interpretar resultados
• Precisar tendencias, correlaciones y patrones a partir del análisis de datos concretos con el objetivo de mejorar el funcionamiento de la empresa.
• Creación, diseño y mantenimiento de bases de datos relacionales.

Ingeniero de datos (Data Engineer)

Un Data Engineer es un trabajador cuyas principales responsabilidades laborales incluyen la preparación de datos para usos analíticos u operacionales. Las tareas específicas manejadas por los ingenieros de datos pueden variar de una organización a otra, pero normalmente incluyen construir pipelines de datos para reunir información de diferentes fuentes. Otras funciones del ingeniero de datos son: integrar, consolidar y limpiar datos; y estructurarlos para su uso en aplicaciones analíticas.

Ingeniero de aprendizaje automático (Machine Learning Engineer)

Las responsabilidades más importantes de un ingeniero de aprendizaje automático son aproximadamente las siguientes:

• Ejecución de experimentos de aprendizaje automático utilizando un lenguaje de programación con bibliotecas de aprendizaje automático.
• Implementar soluciones de aprendizaje automático en producción.
• Optimización de soluciones para rendimiento y escalabilidad.
• Ingeniería de datos, es decir, garantizar un buen flujo de datos entre la base de datos y los sistemas de fondo.
• Implementando código personalizado de aprendizaje automático.
• Ciencia de datos, es decir, analizar datos y crear casos de uso.

Analista de negocio (Business Analytics)

El analista de negocio es la persona que posee conocimientos técnicos sobre la construcción de sistemas informáticos y al mismo tiempo comprende y está al corriente de las necesidades del usuario que requiere de esos sistemas para realizar su trabajo.

Su misión es la de ser el interlocutor entre el usuario y el departamento de sistemas. El papel de un analista de sistemas también puede definirse como un puente entre los problemas empresariales y las soluciones tecnológicas. Aquí los problemas empresariales pueden ser cualquier cosa acerca de los sistemas empresariales, por ejemplo, los modelos, procesos o métodos.

Las soluciones tecnológicas pueden ser el uso de arquitectura, de tecnología, herramientas o aplicaciones de software. Los analistas de sistemas están obligados a analizar, transformar y, en última instancia, resolver los problemas del negocio con la ayuda de la tecnología.

Gestor de datos y analítica (Data and Analytics Manager)

El gestor de datos y analítica se encarga de liderar y desarrollar el equipo de analistas de datos. Es el responsable de la elaboración las estrategias para el análisis y representación de los datos así como saber implementar soluciones analíticas.

Científico de Datos (Data Scientist)

Las funciones de un Data Scientist son las siguientes:

• Identificar los problemas de análisis de datos que ofrecen las mejores oportunidades para la organización
• Determinar los conjuntos de datos y variables correctos
• Recopilación de grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados de fuentes dispares
• Limpieza y validación de los datos para garantizar la precisión, integridad y uniformidad
• Diseñando y aplicando modelos y algoritmos para explotar las tiendas de Big Data
• Analizando los datos para identificar patrones y tendencias
• Interpretando los datos para descubrir soluciones y oportunidades
• Comunicar los hallazgos a los interesados que utilizan la visualización y otros medios

Si tras esta lectura te has decidido a convertirte en uno de los profesionales mencionados, es hora de empezar tus estudios cuanto antes. Anímate a estudiar nuestro máster en Data Science en la Comunidad de Madrid. Gracias a él conseguirás que se abran las puertas de un mundo interesante y con un gran futuro por delante. ¡Te esperamos aquí!