Es un campo muy dinámico, lo que lo hace más interesante que otros campos, con más oportunidades. Personalmente, prefiero trabajar con datos no estructurados en lugar de datos estructurados, ya que por lo que he observado es que los datos no estructurados a menudo se ignoran y aparentemente (para mí) tienen más valor de lo que muchos piensan. Anticipo que en el futuro eso cambiará, con un mayor equilibrio entre los dos. (¡Por supuesto que puedo estar equivocado!)
Sin embargo, decidir sobre una oferta de trabajo incluye combinar muchas cosas con sus criterios personales. Esto incluye no solo el trabajo que estaría haciendo, sino también la ubicación, el salario, los beneficios, las personas con las que estaría trabajando, las oportunidades para crecer dentro de la empresa o un camino para crecer fuera de la empresa. El costo de vida en el lugar de trabajo a veces es relevante. Dependiendo de la educación / certificaciones que tenga ahora, es posible que desee ver qué oportunidades educativas existen en el trabajo. Recomiendo encarecidamente que estudie para su CFE y posiblemente CPA para comenzar. Echa un vistazo a ACFE.com. ¿La baja? Cuando trabajaba en la detección de fraudes, pasaba probablemente 80 horas a la semana como mínimo trabajando. Me encantó eso, pero otros no. Al no tener los detalles de su oferta de trabajo, probablemente ni siquiera debería mencionar las horas porque es posible que no necesite trabajar tantas horas. Con el fraude con tarjetas de crédito, tendrá que mantenerse al día con las reglas y normas relacionadas. La parte divertida (para mí) es tratar de pensar por delante de los estafadores para detectar posibles fraudes. Nunca descubriré un equivalente a la Ley de Benford, pero como científico de datos con experiencia en estadísticas, tal vez lo harás. ¡La industria de las tarjetas de crédito ciertamente podría usar una!
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