¿Es el aumento salarial para los científicos de datos similar al de los ingenieros de software en el extremo superior?
Depende de muchos factores. Tuve la misma pregunta antes, pero he preguntado mejor, diría que contacté a muchos científicos de datos, así como a desarrolladores de software de una gran organización, y finalmente tengo una respuesta para su pregunta.
No
- ¿Cuál sería mejor, un MIDS de Berkeley o un MBA en ciencia de datos y análisis de Santa Clara?
- ¿Qué hace un científico de datos en una empresa de publicidad digital?
- ¿Puedo ser un buen científico de datos sin buenas habilidades de comunicación?
- ¿Cuáles son algunos problemas comunes con los conjuntos de datos reales con los que los científicos de datos tienen que lidiar?
- ¿Qué tienen en común los mejores científicos de datos de plomo?
Comprendamos esto, si la compañía de desarrollo web contrata a un científico de datos para un trabajo en particular, entonces tendrá un menor crecimiento en esa compañía en comparación con SE o desarrollador web. Ocurre porque la empresa en la que está trabajando obtiene más ingresos en sus principales campos de desarrollo. Por lo tanto, la mayoría de las ganancias se comparten con el equipo de desarrollo y luego se quedan para los demás.
Similar
‘Accenture’ es una empresa de servicios básicos que contrata empleados en toneladas. Todo tipo de proyectos o mejor, diría que los servicios manejados / proporcionados por esta empresa. Tienen un departamento separado para análisis llamado ‘Accenture Analytics’ que se ocupa de todo tipo de servicios analíticos. En este tipo de empresas, el crecimiento de SE es similar al crecimiento del científico de datos. Sí, google viene en esto.
si
Si la empresa obtiene la mayor parte de los ingresos solo de los análisis, entonces el crecimiento en este tipo de empresas es ligeramente mayor que SE o SD. Hay muchas empresas que solo trabajan en un dominio analítico.
¿Qué pienso personalmente?
Ambos campos proporcionan un buen crecimiento en términos de salario y beneficios, etc. Hablando de la competencia, muchas personas están ocupadas en dar forma a su carrera, ya sea en Java, C o C ++, pero muy pocas personas están interesadas en entrar en el campo de Data Science, por lo que hay menos competencia.
Data Scientist está siendo llamado como el “trabajo más sexy” del siglo XXI.
Hal Varian , economista jefe de Google es famoso por decir que “el trabajo más sexy en los próximos 10 años será el de estadísticos”. En 2009, no podríamos haber sabido cuán acertado estaba por llegar a ser, con una pequeña diferencia: Se llaman científicos de datos ahora. Y están a punto de conquistar el mundo.
Data Science o Data Scientist se trata de “Utilizando métodos automatizados para analizar cantidades masivas de datos y extraer conocimiento de ellos”.
Esencialmente, la ciencia de datos se trata de utilizar la gran cantidad de datos que las organizaciones están recolectando para obtener nuevos conocimientos, identificar tendencias y encontrar formas de racionalizar las prácticas comerciales. Cuando considera que en 2020 el mundo generará 50 veces más datos que en 2011, no es sorprendente que haya crecido una disciplina completa para ayudar a las personas a darle sentido.
Whoa! Espere..!!! Los datos de 50x aumentarán a fines de 2020. Es enorme y debe manejarse correctamente.
Déjame decirte por qué hay una demanda tan repentina ha aumentado? [Tengo el informe de Accenture que le dará las respuestas]
La demanda de buenos científicos de datos ha aumentado en gran parte porque el movimiento de big data se ha convertido en la corriente principal. Las empresas buscan cada vez más formas de utilizar las enormes cantidades de datos que recopilan y almacenan para obtener nuevos conocimientos.
Según un informe de Accenture, el 87% de las empresas creen que el análisis de big data redefinirá el panorama competitivo de sus industrias en los próximos tres años. Y el 89% cree que las empresas que no tengan una estrategia de análisis de big data en el próximo año corren el riesgo de perder cuota de mercado y no serán tan competitivas.
[Referencia: Internet industrial cambia el panorama competitivo – Accenture]
La importancia de la analítica de datos se refleja en los hábitos de gasto de la empresa. Un enorme 73% de las compañías afirman estar gastando más del 20% de su presupuesto tecnológico en análisis de big data. Están utilizando este dinero para invertir tanto en recursos tecnológicos como humanos para aumentar la rentabilidad, obtener una ventaja competitiva y mejorar la seguridad ambiental.
El problema es que, si bien el buen talento de datos se reconoce como crítico para beneficiarse del análisis de datos, alrededor de 4 de cada 10 empresas dicen que sus equipos carecen de las habilidades adecuadas. En su informe, Forrester Research resumió el problema amablemente diciendo: “Las empresas se están ahogando en los datos pero están hambrientas de ideas”. No sorprende entonces que la demanda de científicos de datos haya crecido tan rápidamente.
Qué científicos de datos pueden esperar
Las responsabilidades laborales de un científico de datos varían ampliamente de un sector a otro e incluso de una compañía a otra dentro de esos sectores. Sin embargo, en general, el papel del científico de datos es examinar todas las corrientes de datos entrantes (tanto internas como externas) con el objetivo de descubrir nuevas ideas. Luego deben convertir esas ideas en recomendaciones para obtener una ventaja competitiva o resolver un problema empresarial urgente.
La ciencia de datos actual va mucho más allá de simplemente recopilar e informar sobre datos. Los científicos de datos no solo deben cuestionar y explorar los supuestos y procesos existentes, sino también poder comunicar sus hallazgos y recomendaciones de manera que el liderazgo de la organización pueda comprender y actuar en consecuencia.
El aumento repentino en la demanda de científicos de datos ha creado una brecha de habilidades increíble. McKinsey estima que para 2018, la economía de EE. UU. Tendrá una escasez de 140,000 a 190,000 personas con experiencia analítica. Esta escasez significa que los buenos científicos de datos pueden exigir el mejor precio por sus servicios.
El NY Times informó que los salarios de los científicos de datos de nivel de entrada habían aumentado a $ 91,000 a nivel nacional y $ 110,000 en Silicon Valley. Los científicos de datos más experimentados pueden esperar más de $ 250,000 más bonos. De hecho, de acuerdo con Glassdoor, la ciencia de datos es actualmente el decimoquinto trabajo mejor pagado en Estados Unidos.
[Informe Glassdoor: mejores trabajos en Estados Unidos]
Con tantas compañías peleando por el talento y los salarios en aumento, no es de extrañar que en una infografía reciente LinkedIn coloque a Data Scientist como el quinto título de trabajo de más rápido crecimiento en 2013.
[Informe de LinkedIn: Top 10 títulos de trabajo que no existían hace 5 años [INFOGRAFÍA]]
Es muy simple, hay un crecimiento de 30 veces en los últimos 5 años y, como ya dije para fines de 2020, habrá 50 datos disponibles para procesar.
- Hay un crecimiento de 30 veces en los últimos 5 años
- Para finales de 2020, habrá 50 datos disponibles para procesar
- Habrá una gran escasez de Data Scientist en 2018
Todas las estimaciones lo llevan a una conclusión: habrá una buena carrera en el campo de Data Scientist y, por supuesto, grandes personajes como Google, Amazon, Facebook, LinkedIn, etc. estarán en la carrera para atraer al mejor talento a su organización.
Nota al pie de página: No busque el salario, busque la excelencia. Si muestra su potencial, entonces hay un aumento en el salario. Si necesitas algún tipo de ayuda, envíame un mensaje.
Todo lo mejor para su carrera en el campo del análisis de datos. 🙂
Lea también este artículo: wired.com Dígales a sus hijos que sean científicos de datos, no médicos
Gracias.
-Akash Dugam