Perdóname por ser franco, pero mi novio me sugiere que deberías quedarte en la academia. No parece que estés buscando un trabajo que requiera trabajo duro, gratificación retrasada y una mejora constante.
Por contexto, hice un doctorado, unos años en consultoría de gestión y ahora unos años en “ciencia de datos”. No tengo idea de qué es mejor para usted, pero aquí está mi opinión sobre los dos campos que le interesan:
Consultante
- Atención. Usted (o más exactamente, su socio) vendió un proyecto. Terminará ese proyecto y, con suerte, encontrará algo interesante para vender el próximo proyecto. No tendrá que preocuparse por la basura normal de trabajar para una empresa: ciclos de revisión, relaciones interfuncionales, prácticas de contratación, etc. Simplemente encontrará a las personas que necesita para completar el proyecto y seguir avanzando.
- Exposición. Cada 3-18 meses tendrás un nuevo cliente. Eso significa la oportunidad de ver una variedad de prácticas comerciales, industrias y estilos de trabajo.
- Largas horas Sí, espere 65-100 dependiendo de la empresa, el cliente, la temporada. Su cliente determinará qué tan alto salta y será mejor que lo supere mucho.
- Los talentos de la gente. La mayor parte de tu trabajo estará hablando con la gente. Trabajar con empleados de su cliente, clientes potenciales y reales, explicar ideas a los clientes, establecer hojas de ruta de proyectos, etc. Este es un trabajo de “habilidades blandas”, se trata de generar confianza y aceptación, encontrar consenso y usar la persuasión para hacer cambios. .
- Ir a fondo. ¿No te gustan los materiales de lectura aburridos? Difícil. Consumirá informes de analistas bancarios, presentaciones ante la SEC, BS promocionales de marketing, diapositivas, capacitación interna, etc. Todo para tratar de obtener el contexto lo más rápido posible. Una semana se convertirá en un experto en cómo se mueve el petróleo en los EE. UU., La próxima en los pagos de Medicare y la próxima en cómo formatear un powerpoint.
- Viaje. Esto siempre parece sexy para los extraños, así que sí, viajarás. A lugares como Little Rock y Minneapolis. Ocasionalmente irá a un lugar divertido como Hawai o Singapur, pero pasará el 90% de su tiempo en las salas de conferencias sin ventanas del cliente o estresado por su computadora portátil en su hotel. Pero de vez en cuando tendrá la sensación de estar satisfecho de ser ascendido a primera clase.
- Falta de responsabilidad. Haces muchas promesas, pero a menudo no tienes que quedarte para ver si se cumplen. En realidad, esto es más frustrante para usted, ya que probablemente haya invertido sus últimos seis meses en tener una idea interesante y no pueda probarla.
Ciencia de los datos
- Amplio acceso. Cada equipo tiene una pregunta sobre datos, por lo que le pedirán ayuda. Esto le brinda una mejor comprensión de lo que sucede en su empresa. Pero también te empuja en un millón de direcciones. Debe hacer un buen trabajo al priorizar y aplacar a todos los interesados.
- Horas razonables No estás viajando y estás en él a largo plazo. No se puede poner caliente todo el tiempo (a diferencia de la consulta, donde se le paga), por lo que debe cuidarse y tomarse un tiempo para descansar y ser creativo.
- Traducción de problemas comerciales a datos. Está de moda asumir que los científicos de datos simplemente “miran los números” y crean un “algoritmo”. Eso no es lo que hacemos. El trabajo es tomar problemas (“¿dónde debería gastar mi presupuesto de marketing?”) Y tratar de usar los datos para resolverlo (“El ROI es bajo, pero el volumen es constante. Podemos esperar $ XX por visitante”).
- Iteración constante. En proyectos, eso significa probar constantemente nuevas versiones de un modelo para ver si mejora el rendimiento, o probar 50 pruebas A / B más. En habilidades, eso significa leer blogs, manuales de capacitación y probar nuevas técnicas para encontrar mejores métodos. Sus grandes ideas con frecuencia fallarán cuando llegue el momento de implementar, por lo que pasará tiempo retocando e intentando nuevamente hasta que deje de mejorar.
En términos de pago, es tan variable que no importa. Como consultor, se le pagará bastante bien, pero su capital y bonificaciones suelen ser mediocres. Como DS en una gran empresa de tecnología (FB, Netflix, etc.) se le pagará más que a sus pares de consultoría y su capital es significativo. Como DS en una empresa más pequeña, puede ser baja o mediana, generalmente compensada por capital que algún día puede ser increíble.
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¿Cuál es mejor para ti? Si le gusta ser dueño de un producto / idea, debe hacer Data Science. Si le gusta la exposición amplia y hablar de buenas ideas, debe consultar. Si desea hacer bf en sus detalles, debe trabajar muy duro para convertirse en un profesor titular.