Estadística
el antecesor directo del campoAporta el conjunto de herramientas inferenciales —prueba de hipótesis, regresión, diseño experimental— que la ciencia de datos clínicos heredó en gran medida de Fisher, Neyman y sus sucesores.
No existe una licencia para ejercer la ciencia de datos clínicos, y ningún colegio profesional decide quién puede usar el título, lo cual es tanto la mayor oportunidad del campo como su mayor problema de calidad, ya que 'científico de datos clínicos' se ha aplicado a puestos que van desde la investigación estadística avanzada hasta la elaboración rutinaria de informes en hojas de cálculo.
En la práctica, se ha formado de todos modos una vía bastante consistente: una titulación de grado cuantitativa, cada vez más seguida de un máster, una cartera de proyectos reales y una entrevista técnica construida en torno a SQL, estadística y un estudio de caso para llevar a casa que funciona como el verdadero examen informal de acceso del campo.
La ruta de entrada
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1
Fundamentos de grado cuantitativos
3-4 añosUna titulación en estadística, informática, matemáticas, economía o un campo cuantitativo relacionado, idealmente con cursos o un proyecto que la aplique a datos reales.
El filtroAdmisión universitaria y finalización de cursos basados en cálculo y probabilidad.
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2
Construir una cartera de proyectos
1-2 añosPrácticas, una competición de Kaggle, una ayudantía de investigación o un proyecto autodirigido con un repositorio público de GitHub: la evidencia que los empleadores realmente buscan más allá de un expediente académico.
El filtroConseguir unas prácticas o lanzar de forma independiente un proyecto digno de mostrar.
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3
Máster (cada vez más esperado)
1-2 añosUn máster dedicado en ciencia de datos clínicos, estadística o un campo relacionado, ya lo bastante común en los grandes empleadores como para funcionar como un requisito tácito incluso sin un mandato formal.
El filtroAdmisión de posgrado, que suele requerir buenas notas de grado cuantitativas.
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4
Primer puesto de ciencia de datos clínicos o analista
nivel inicialLos primeros puestos se inclinan mucho hacia la limpieza de datos, los paneles y el análisis bien delimitado en lugar del modelado abierto, construyendo la fluidez en SQL y contexto de negocio de la que dependerá el trabajo posterior.
El filtroUna entrevista técnica construida en torno a SQL, estadística y un estudio de caso para llevar a casa.
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5
Especialización
3-5 añosLa mayoría de los científicos de datos clínicos derivan hacia un carril: modelado de aprendizaje automático, inferencia causal y experimentación, o ingeniería de analítica, a medida que la versión generalista del título se vuelve más difícil de sostener a escala.
El filtroUn historial de análisis o modelos entregados con impacto de negocio medible.
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6
Científico de datos clínicos sénior, de plantilla o líder
5+ añosDefine la agenda analítica de un equipo o área de producto, guía a los júniors, y se le juzga por las decisiones que un cuerpo de trabajo influyó, no por ningún modelo individual.
El filtroComités de promoción interna, que sopesan la influencia demostrada por encima del mero resultado técnico.
Máster en Ciencia de Datos Clínicos (EE. UU.)
30.000-80.000 $
Los programas de máster de EE. UU. en ciencia de datos clínicos o estadística suelen costar entre 30.000 y 80.000 dólares en matrícula total según la universidad, aunque algunos programas públicos y en línea, como el máster en línea de analítica de Georgia Tech, cuestan considerablemente menos. Una alternativa de bootcamp suele costar entre 10.000 y 20.000 dólares a lo largo de tres a seis meses. Fuera de EE. UU., muchos programas de máster europeos cobran poca o ninguna matrícula a estudiantes nacionales o de la UE, aunque los costes de vida y, para estudiantes de fuera de la UE, las tasas internacionales más altas, siguen aplicando.
Qué estudiar
Informática
para la mitad de ingeniería del puestoLas bases de datos, los algoritmos y suficiente ingeniería de software para escribir código de calidad de producción, no solo un script de análisis puntual, distinguen cada vez más a los candidatos fuertes de los débiles.
Matemáticas o Matemática Aplicada
para la teoría bajo los modelosEl álgebra lineal, la probabilidad y la optimización son el lenguaje en el que realmente están escritos los métodos de aprendizaje automático, útil mucho más allá de ajustar modelos con configuraciones predeterminadas.
Economía
un alimentador inusualmente comúnLa formación econométrica en inferencia causal y análisis de datos observacionales se traduce directamente, y muchos científicos de datos clínicos en activo, especialmente en finanzas y tecnología, tienen titulaciones en economía.
Física
por los hábitos de resolución cuantitativa de problemasLos físicos aportan una fuerte intuición numérica y comodidad con el error de medición desordenado del mundo real, y pasan a la ciencia de datos clínicos más fácilmente de lo que el título de la titulación podría sugerir.
Dónde mejor se enseña
Universidad de Stanford
Estados UnidosUn departamento de estadística con vínculos profundos con la contratación de Silicon Valley, y sede de algunos de los libros de texto y cursos en línea introductorios de aprendizaje estadístico más usados.
Universidad de California, Berkeley
Estados UnidosEl programa de Máster en Información y Ciencia de Datos Clínicos de su Escuela de Información y el influyente curso de grado 'Fundamentos de Ciencia de Datos Clínicos' ayudaron a definir un currículo dedicado a la ciencia de datos.
ETH Zúrich
SuizaUn sólido programa de estadística, aprendizaje automático e ingeniería de datos que alimenta la densa concentración suiza de empleadores farmacéuticos, financieros y tecnológicos.
Universidad de Cambridge
Reino UnidoInvestigación profunda en estadística y aprendizaje automático, con graduados reclutados regularmente por los equipos de datos financieros y tecnológicos de Londres.
Universidad Nacional de Singapur
SingapurUn programa regional líder en ciencia de datos y analítica que alimenta los sectores bancario y tecnológico de rápido crecimiento del sudeste asiático.
Instituto Indio de Tecnología de Bombay
IndiaUna de las instituciones de ingeniería más selectivas de la India, cuyos graduados alimentan tanto a empresas tecnológicas nacionales como a los grandes equipos de datos con sede en India de empresas globales.
Universidad de Tsinghua
ChinaUn programa líder en informática y estadística que abastece de talento en datos y aprendizaje automático a las mayores empresas tecnológicas chinas.
Universidad Técnica de Múnich
AlemaniaUn programa alemán líder que combina ingeniería de datos, estadística y aprendizaje automático, estrechamente vinculado a la contratación de ciencia de datos clínicos automotriz e industrial del país.
Licencias y exámenes
Máster o doctorado en Ciencia de Datos Clínicos, Estadística o un campo relacionado
GlobalNo es legalmente obligatorio, pero es lo más parecido a una credencial predeterminada que tiene el campo, cada vez más listado como preferencia o requisito en las ofertas de trabajo de los grandes empleadores.
Certified Analytics Professional (CAP)
Global (emitido por INFORMS, con sede en EE. UU.)Una certificación de analítica neutral respecto al proveedor que requiere un examen más experiencia laboral verificada, emitida por el Institute for Operations Research and the Management Sciences desde 2013.
Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
GlobalUna certificación de proveedor de nube (examen DP-100) que demuestra la capacidad de construir y desplegar modelos de aprendizaje automático en la plataforma Azure de Microsoft, listada habitualmente en ofertas de trabajo que usan Azure.
Google Data Analytics Professional Certificate
GlobalUna credencial de nivel inicial ampliamente cursada a través de Coursera, a menudo usada por quienes cambian de carrera para demostrar habilidades básicas de SQL, hojas de cálculo y visualización sin una titulación completa.
La otra vía
Bootcamps de programación y datos
Programas intensivos de varios meses enseñan Python, SQL y estadística aplicada a quienes cambian de carrera, sustituyendo un currículo rápido y centrado en proyectos y una cartera por una titulación completa, una ruta más aceptada en empresas pequeñas y startups que en grandes empleadores centrados en la investigación.
Ruta de cartera de Kaggle y código abierto
Un número menor de profesionales autodidactas construyen un historial público a través de clasificaciones en competiciones de Kaggle o herramientas de datos de código abierto muy usadas, llegando ocasionalmente a entrevistas en empresas que valoran la habilidad demostrada por encima de las credenciales formales.
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