Statistics
el ancestro directo del campoProporciona el instrumental inferencial —contraste de hipótesis, regresión, diseño experimental— que la ciencia de datos heredó en gran medida de Fisher, Neyman y sus sucesores.
No hay licencia para ejercer la ciencia de datos, y ningún colegio profesional decide quién puede usar el título —lo que es a la vez la mayor oportunidad del campo y su mayor problema de calidad, ya que 'data scientist' se ha aplicado a trabajos que van desde la investigación estadística avanzada hasta el reporting rutinario en hojas de cálculo.
En la práctica se ha formado de todos modos una vía bastante consistente: una licenciatura cuantitativa, cada vez más seguida de un máster, un portafolio de proyectos reales y una entrevista técnica centrada en SQL, estadística y un caso para hacer en casa que funciona como el verdadero examen informal de acceso del campo.
La ruta de entrada
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1
Bases cuantitativas de grado
3–4 yrsUn título en estadística, informática, matemáticas, economía o un campo cuantitativo afín, idealmente con asignaturas o un proyecto que lo apliquen a datos reales.
El filtroAdmisión universitaria y completar asignaturas basadas en cálculo y probabilidad.
-
2
Construir un portafolio de proyectos
1–2 yrsPrácticas, una competición de Kaggle, una beca de investigación o un proyecto autodirigido con un repositorio público en GitHub: la evidencia que los empleadores buscan realmente más allá del expediente.
El filtroConseguir unas prácticas o entregar de forma independiente un proyecto que merezca mostrarse.
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3
Máster (cada vez más esperado)
1–2 yrsUn máster dedicado en ciencia de datos, estadística o un campo afín, ya lo bastante común en grandes empleadores como para funcionar como requisito blando incluso sin mandato formal.
El filtroAdmisión de posgrado, que suele exigir buenas notas cuantitativas de grado.
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4
Primer puesto de ciencia de datos o analítica
entryLos roles iniciales se inclinan mucho hacia la limpieza de datos, los paneles y el análisis bien acotado más que hacia el modelado abierto, construyendo la fluidez en SQL y el contexto de negocio de la que depende el trabajo posterior.
El filtroUna entrevista técnica centrada en SQL, estadística y un caso para hacer en casa.
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5
Especializarse
3–5 yrsLa mayoría de los científicos de datos se orientan 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 senior, staff o lead
5+ yrsFija la agenda analítica de un equipo o área de producto, mentoriza a juniors y se juzga por las decisiones que un cuerpo de trabajo influenció más que por un solo modelo.
El filtroComités internos de promoción, que pesan la influencia demostrada por encima de la producción técnica sola.
Máster en ciencia de datos (EE. UU.)
$30k–$80k
Los programas de máster en ciencia de datos o estadística en EE. UU. suelen costar entre 30 000 y 80 000 dólares de matrícula total según la universidad, aunque algunos programas públicos y en línea, como el máster de analítica en línea de Georgia Tech, cuestan considerablemente menos. Una alternativa de bootcamp suele costar entre 10 000 y 20 000 dólares en tres a seis meses. Fuera de EE. UU., muchos másteres europeos cobran poca o ninguna matrícula a estudiantes nacionales o de la UE, aunque siguen aplicando los costes de vida y, para estudiantes de fuera de la UE, tasas internacionales más altas.
Qué estudiar
Computer Science
para la mitad de ingeniería del trabajoBases de datos, algoritmos y suficiente ingeniería de software para escribir código de calidad de producción, no solo un script de análisis de un solo uso, separan cada vez más a los candidatos fuertes de los débiles.
Mathematics or Applied Mathematics
para la teoría bajo los modelosEl álgebra lineal, la probabilidad y la optimización son el lenguaje en el que realmente se escriben los métodos de aprendizaje automático, útil mucho más allá de ajustar modelos con ajustes por defecto.
Economics
una vía de entrada inusualmente comúnLa formación en econometría en inferencia causal y análisis de datos observacionales se traduce directamente, y muchos científicos de datos en activo, especialmente en finanzas y tecnología, tienen títulos de economía.
Physics
por los hábitos de resolución cuantitativa de problemasLos físicos aportan una intuición numérica sólida y comodidad con el error de medición desordenado del mundo real, y entran en la ciencia de datos con más facilidad de lo que el título del grado podría sugerir.
Dónde mejor se enseña
Stanford University
United StatesUn 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 de aprendizaje estadístico introductorio más usados.
University of California, Berkeley
United StatesEl programa Master of Information and Data Science de su School of Information y el influyente curso de grado 'Foundations of Data Science' ayudaron a definir un currículo dedicado de ciencia de datos.
ETH Zurich
SwitzerlandUn programa sólido de estadística, aprendizaje automático e ingeniería de datos que alimenta la densa concentración suiza de empleadores farmacéuticos, financieros y tecnológicos.
University of Cambridge
United KingdomInvestigación profunda en estadística y aprendizaje automático, con egresados reclutados con regularidad en los equipos de datos impulsados por las finanzas y la tecnología de Londres.
National University of Singapore
SingaporeUn programa regional líder en ciencia de datos y analítica que alimenta los sectores bancario y tecnológico de rápido crecimiento del Sudeste Asiático.
Indian Institute of Technology Bombay
IndiaUna de las instituciones de ingeniería más selectivas de India, cuyos egresados alimentan tanto empresas tecnológicas nacionales como los grandes equipos de datos basados en India de compañías globales.
Tsinghua University
ChinaUn programa de primer nivel en informática y estadística que suministra a las mayores empresas tecnológicas de China talento en datos y aprendizaje automático.
Technical University of Munich
GermanyUn programa alemán líder que combina ingeniería de datos, estadística y aprendizaje automático, estrechamente ligado a la contratación de ciencia de datos automotriz e industrial del país.
Licencias y exámenes
Master's or PhD in Data Science, Statistics or a related field
GlobalNo es legalmente obligatorio, pero es lo más cercano que tiene el campo a una credencial por defecto —cada vez más listado como preferencia o requisito en las ofertas de empleo de empleadores más grandes.
Certified Analytics Professional (CAP)
Global (issued by INFORMS, US-based)Una certificación de analítica independiente de proveedor que exige 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 en la nube (examen DP-100) que demuestra la capacidad de construir y desplegar modelos de aprendizaje automático en la plataforma Azure de Microsoft, comúnmente listada en ofertas que usan Azure.
Google Data Analytics Professional Certificate
GlobalUna credencial de nivel de entrada muy cursada a través de Coursera, a menudo usada por quienes cambian de carrera para demostrar habilidades fundamentales de SQL, hojas de cálculo y visualización sin un título completo.
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 cargado de proyectos y un portafolio por un título completo: una vía más aceptada en empresas pequeñas y startups que en empleadores grandes orientados a la investigación.
Ruta de portafolio en Kaggle y código abierto
Un número menor de profesionales autodidactas construye un historial público mediante clasificaciones en competiciones de Kaggle o herramientas de datos de código abierto muy usadas, alcanzando ocasionalmente entrevistas en empresas que pesan la capacidad demostrada por encima de las credenciales formales.
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