Vale la pena ser un Data Scientist?

[Veranista]

Buenas, estoy laburando como Analista Funcional pero me quiero pegar el salto a Data Scientist. Vale la pena ? Estaba viendo que hay más oferta como Data Engineer y por eso buscaba la sabiduría de los gordos.


Además estudié Ingeniería Industrial, existe un camino medianamente veloz para que pueda aprender lo indispensable de una forma orgánica pero sin estancarme haciendo Miles de cursos al pedo.

[Moloc]

Hola Veranista. Mirá, yo laburo en marketing digital hace como 15 años ya. Pasé por dafiti, tiendanube, pedidosya, tengo conocidos en meli, cencosud etc. En todas esas empresas, todos los C-level, managers, supervisores andan con un reporte en la pantalla. Pero a un nivel enfermizo, se la pasan mirando métricas de ventas, visitas, rentabilidad, etc.
Todos esos reportes los hacen los que laburan en data. Y se paga bien mientras más sepas.
Si me preguntás... estudiá MySQL, de una, sin querys no hay nada. De ahí, python, R, Tableau. Y excel/google sheets... parece gilada pero usar bien excel te asegura muchísimo en el laburo. Yo automatizando un reporte de sesiones web con analytics quedé como un duque con un c-level. Y después story telling de data, es más soft pero suma muchísimo.
Y de ahí, tenés mil cosas más para investigar.

[Caesar]

Primero que nada estaría bueno ponernos de acuerdo en algunas cuestiones:

1. ¿Que haces como analista funcional?

2. ¿Cómo crees que va a evolucionar ese rol con los productos que se vienen de IA?

3. ¿Que entendes por Data Scientist?

4. La misma pregunta de 2 aplicada a 3 -> Me adelanto probablemente esto: "estudiá MySQL, de una, sin querys no hay nada. De ahí, python, R, Tableau" quede obsoleto muy rápido.

5. ¿Como te llevas con la matematica? ¿Qué nivel de programación tenes?


Mi background trabajo en una empresa muy de nicho, informática bastante dura, hicimos que un industrial de la uba recién recibido (con nivel limitado de informática) pase en dos años a dirigir proyectos y hacer uno mas en el equipo, somos 100.

Para mí dependiendo lo que quieres hacer hay varios caminos pero todo se fundamenta en ir a ciertos temas duros.

Todo esto lo digo por que creo que en los próximos 5 años va a cambiar mucho todo, demasiadas cosas se van a automatizar y va a bajar mucho el valor de ciertos roles.

[Moloc]

Vos decís que MySQL va a quedar viejo ya? Y que con IA se podría hacer algo como un prompt que diga "traeme a los clientes que compren más de 5 veces en verano"?
Ahora que lo pienso, una query es una petición, si fuera más fácil de armar... sería un golazo eh.

[Caesar]

Y para mí es lo más fácil de automatizar. Tengo estas tablas, de esta forma, traeme tal cosa.

[cachosagan]

(...)Vale la pena ? (...)

Si. El futuro está en ayudar a sacar cosas de la galera mágica de los datos, algo que todavía cosas como automatización o ia esta muy atrás...o tiran data hermosa como correlaciones espurias

[Giuliano]

Todo esto lo digo por que creo que en los próximos 5 años va a cambiar mucho todo, demasiadas cosas se van a automatizar y va a bajar mucho el valor de ciertos roles.

Como por ejemplo?

[Veranista]

Primero que nada estaría bueno ponernos de acuerdo en algunas cuestiones:

1. ¿Que haces como analista funcional?

2. ¿Cómo crees que va a evolucionar ese rol con los productos que se vienen de IA?

3. ¿Que entendes por Data Scientist?

4. La misma pregunta de 2 aplicada a 3 -> Me adelanto probablemente esto: "estudiá MySQL, de una, sin querys no hay nada. De ahí, python, R, Tableau" quede obsoleto muy rápido.

5. ¿Como te llevas con la matematica? ¿Qué nivel de programación tenes?


Mi background trabajo en una empresa muy de nicho, informática bastante dura, hicimos que un industrial de la uba recién recibido (con nivel limitado de informática) pase en dos años a dirigir proyectos y hacer uno mas en el equipo, somos 100.

Para mí dependiendo lo que quieres hacer hay varios caminos pero todo se fundamenta en ir a ciertos temas duros.

Todo esto lo digo por que creo que en los próximos 5 años va a cambiar mucho todo, demasiadas cosas se van a automatizar y va a bajar mucho el valor de ciertos roles.

1- Lo que hago como analista funcional es de desarrollar e ir manejando algunos sp's para el área de impresión en una empresa de seguros. También me encargo de hacer un seguimiento del proceso, ir cambiando templates, etc. Pero el 80% de mi tiempo me la paso usando SQL.


2- Sinceramente no tengo idea



3- Lo entiendo cómo alguien que agarra la data de una organización, y luego de limpiarla y acomodarla construye una serie de modelos estadísticos que permitan convertir esa data en información. Te dije lo básico.


4- Supongo que algunas aplicaciones se pueden usar para optimizar codigo o para ver las aplicaciones en redes neuronales


5- Me llevo bien con la matemática. No me cuesta, aunque tengo que repasar algunas cosas porque las mayoría las vi en segundo año. Mi nivel de programación es maso maso, llevo un año aprox desde que aprendí a programar. En SQL programo todos los días pero tengo que ponerme las pilas con Python


No sé si con esa info te ayudo jaja

[Veranista]

Si. El futuro está en ayudar a sacar cosas de la galera mágica de los datos, algo que todavía cosas como automatización o ia esta muy atrás...o tiran data hermosa como correlaciones espurias

Y con respecto a Data Engineer? Vi muchas más ofertas de esto, sobre todo para laburo en el exterior ( se que no es lo mismo)

[Veranista]

Hola Veranista. Mirá, yo laburo en marketing digital hace como 15 años ya. Pasé por dafiti, tiendanube, pedidosya, tengo conocidos en meli, cencosud etc. En todas esas empresas, todos los C-level, managers, supervisores andan con un reporte en la pantalla. Pero a un nivel enfermizo, se la pasan mirando métricas de ventas, visitas, rentabilidad, etc.
Todos esos reportes los hacen los que laburan en data. Y se paga bien mientras más sepas.
Si me preguntás... estudiá MySQL, de una, sin querys no hay nada. De ahí, python, R, Tableau. Y excel/google sheets... parece gilada pero usar bien excel te asegura muchísimo en el laburo. Yo automatizando un reporte de sesiones web con analytics quedé como un duque con un c-level. Y después story telling de data, es más soft pero suma muchísimo.
Y de ahí, tenés mil cosas más para investigar.

Piola , SQL ya manejo. Tengo un nivel intermedio ( aprendí la mayoría laburando ), todavía me falta. Tengo un compañero que se encarga de los reportes y todo el día le están rompiendo las pelotas jajaja.

Piola todos los tíos que me pasaste, muchas gracias.


PD: Donde se puede aprender Storytelling ?

[pipom90]

Llego un año tarde pero la decisión de data scientist vs data engineer depende de lo que te guste a hacer a vos y las skills que ya tengas.

Sabiendo SQL podés encarar para ambos lados pero no va a ser fácil.

Los data engineer son desarrolladores que laburan con el flujo de da la data: desarrollan etls, pipelines de data, mantienen databases, incluso a veces tmb a veces ponen en producción modelos generados por los data scientist (esto último suele ser potestad del "machine learning engineer" pero no siempre tenés uno mano, depende del tamaño de la compañía). Son developers en contexto de mucha data.

Los data scientist son más bien analistas que realizan análisis con los datos para encontrar algún insight y generan modelos predictivos, no necesariamente se encargan de la puesta en producción de los mismos. Hay que darse maña con la programación, mínimo SQL para obtener tus propios datos, alguna NoSQL suma, y Python para labularlos con frameworks de estadística/Machine Learning (abajo detallo algunos). También conocer las herramientas de alguna nube tmb suma (GCP, AWS, Azure). Es bastante abierta porque necesitás un poco de creatividad, darte maña lo básico de programación (queries y aplicar modelos), entender el negocio y saber de modelado. Por eso ves gente de muchos palos: ciencias duras, sociales, letras, etc.

Entre los 2, me parece que data engineer tiene bastante más salida hoy en día y creo que tiene más futuro que el data scientist. Pero como data scientist me divierte mucho lo que hago, me daría mucha paja ser data engineer y todavía hay laburo en el sector. Sobre esto último: percibo cada vez menos, antes recibía a razón de 2 msj por semana en linkedin ahora con suerte 1 msj cada mes y medio. El mercado de DS hoy día está "complicado" pero me parece que es global de IT. Otro aspecto que veo es que mucha gente que quiere pegar el salto desde otras disciplinas me dice que sólo ve puestos de Senior para arriba. No es que no esté demandada la posición pero las empresas se pusieron más aversas al riesgo y no están queriendo formar recursos de base (jrs, ssr). En este caso, si en tu empresa tienen área de DS ese puede ser un buen lugar para arrancar, por más que sea un movimiento hacia al costado: te conocen, saben como laburas, no es una apuesta tan riesgosa para ellos.

Yendo al camino veloz, yo personalmente tiendo a la educación formal: una maestría o especialización universitaria (1 o 2 años). Los cursos online pueden estar muy bien pero como complemento y a veces son una lotería que te puede tocar una buena experiencia o una regarcha mal. Si vas por cursos online asegurate de que contemplen estadística (descriptiva, correlaciones y modelo lineal), introducción conceptual a machine learning ("An Introduction to Statistical Learning" me parece el mejor libro para esto teniendo una base universitaria de matemática/estadística), introducirte a machine learning con python, librerías must: pandas (manejo de tablas), numpy (manejo de arrays), sklearn (machine learning tradicional), keras/tensorflow (redes neuronales), matplotlib/seaborn (graficar). Son cosas que tenés que tener clarísimas. Hoy en día chat gpt la verdad que ayuda mucho pero recomiendo aprender metiendo mucha mano propia.

Otra: dado que ya tenés muy buen SQL podés saltar a Data Analyst como paso intermedio antes de data scientist. Por lo general realizan analíticas ad hoc que terminan sirviendo para la toma de decisiones de negocio, mucho sql, mucho gráfico, algún que otro modelo quizás, no mucho predictivo ni modelo cuyo fin sea estar "productivo"/deployado. Si bien no es exactamente lo que querés, vas agarrando cancha y los 2 saltitos son más probables o fáciles de dar (de funcional a data analyst y luego de data analyst a data scientist) que el salto único que intentás dar.

En fin, llegué tardísimo y por ahí ya sos data scientist o quizás te dejó de interesar dar ese salto, espero que a otros gordos le sirva tmb.