Aquí están los 9 mejores perfiles que se basan en la analítica de datos en la industria que debes conocer.
Los seres humanos se están abriendo camino en el ámbito de la automatización. La analítica de datos es la puerta de entrada a esta era de automatización.
Esta gran área tiene una amplia gama de aplicaciones y hay varias posibilidades de carrera en el campo del análisis de datos. Hoy, veremos los 9 mejores perfiles de trabajo que se basan en la analítica de datos que puedes elegir.
Los mejores perfiles laborales que se basan en la analítica de datos
1. Data Analyst
Los analistas de datos están a cargo de una variedad de actividades, incluida la visualización, transformación y manipulación de datos. A veces también están a cargo del monitoreo de análisis web y el análisis de pruebas A/B.
Debido a que los analistas de datos están a cargo de la visualización, con frecuencia son responsables de preparar la información para la comunicación con el lado comercial del proyecto mediante la creación de informes que muestren de manera efectiva las tendencias y los conocimientos obtenidos de su investigación.
2. Data Scientist
Como científico de datos, serás responsable de todos los elementos del proyecto. Comenzando con el aspecto empresarial, pasando a la recopilación y el análisis de datos y, finalmente, a la visualización y presentación.
Un científico de datos sabe un poco de todo; cada etapa del proyecto; como resultado, pueden proporcionar información superior sobre las mejores soluciones para un proyecto determinado e identificar patrones y tendencias.
Además, serán los encargados de estudiar y crear nuevos métodos y técnicas. Los científicos de datos a menudo han sido líderes de equipo a cargo de personas con talentos específicos en grandes corporaciones; su conjunto de habilidades les permite supervisar un proyecto y gestionarlo de principio a fin.
3. Data Engineer
Este es otro de los perfiles que se basan en la analítica de datos. Los ingenieros de datos están a cargo de desarrollar, construir y administrar canalizaciones de datos. Deben probar los ecosistemas empresariales y prepararlos para que los científicos de datos ejecuten sus algoritmos.
Los ingenieros de datos también participan en sistemas por lotes de datos adquiridos para hacer coincidir su formato con el de los datos almacenados. En pocas palabras, se aseguran de que los datos estén listos para su procesamiento y análisis.
En última instancia, deben mantener el ecosistema y la canalización óptimos y eficientes, además de garantizar que la información sea válida para que la utilicen los científicos y analistas de datos.
4. Data Architect
Los arquitectos de datos y los ingenieros de datos comparten algunas funciones y emplean la analítica de datos. Ambos deben garantizar que los datos tengan el formato adecuado y estén disponibles para los científicos y analistas de datos, así como mejorar el rendimiento de las canalizaciones de datos.
Además, los arquitectos de datos deben diseñar y desarrollar nuevos sistemas de bases de datos que satisfagan las necesidades de un determinado modelo de negocio y las calificaciones requeridas.
Deben gestionar estas estructuras de datos tanto desde un punto de vista operativo como administrativo. Como resultado, deben realizar un seguimiento de los datos y seleccionar quién tiene acceso, usa y manipula las diferentes partes de los datos.
5. Data Storyteller
La narración de datos se confunde con frecuencia con la visualización de datos. Aunque tienen algunas similitudes, hay una diferencia significativa entre ellas. La narración de datos se trata de descubrir la narrativa que mejor representa los datos y utilizarla para transmitirlos y hacer que el resto los comprenda, no solo mostrarlos y producir informes y estadísticas.
6. Machine Learning Scientist
Un científico de aprendizaje automático investiga formas novedosas de manipulación de datos y crea nuevos algoritmos para su uso. Suelen estar asociados con el departamento de I+D y su trabajo suele dar lugar a publicaciones de investigación. Su trabajo es más parecido al de los académicos, aunque en un contexto industrial.
7. Machine Learning Engineer
Los ingenieros de aprendizaje automático tienen una gran demanda en este momento y su trabajo también se basa en la analítica de datos. Deben estar bien versados en los diferentes métodos de aprendizaje automático, como el agrupamiento, la categorización y la clasificación, así como estar al tanto de los avances de investigación más recientes en el área.
Los ingenieros de aprendizaje automático deben tener excelentes estadísticas y habilidades de programación, así como una comprensión básica de los conceptos básicos de ingeniería de software, para poder hacer bien su trabajo.
8. Business Intelligence Developer
Los desarrolladores de inteligencia de negocios, a menudo conocidos como desarrolladores de BI, están a cargo de planificar e implementar métodos que permitan a los clientes corporativos ubicar rápida y eficientemente la información que necesitan para tomar decisiones.
Aparte de eso, deben estar extremadamente familiarizados con las nuevas herramientas de BI o crear herramientas a medida que brinden análisis e información comercial para comprender completamente sus sistemas.
Debido a que el trabajo de los desarrolladores de BI está principalmente orientado a los negocios, deben tener una comprensión básica de los fundamentos de los modelos de negocios y cómo se aplican.
9. Database Administrator
A veces el equipo que crea la base de datos y el que la utiliza no son los mismos. Muchas empresas ahora pueden crear un sistema de base de datos basado en requisitos comerciales únicos. La base de datos, por otro lado, es administrada por la empresa que compra la base de datos o solicita el diseño.
En tales circunstancias, cada empresa le paga a alguien, o a varias personas, para administrar el sistema de base de datos. Un administrador de la base de datos será responsable de monitorear la base de datos, garantizar su correcto funcionamiento, rastrear los flujos de datos y crear copias de seguridad y recuperaciones. También están a cargo de proporcionar varios permisos a diferentes trabajadores en función de sus necesidades laborales y grado de empleo.
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