Nathan Rosidi 29 enero 2024 MEDIUM
¿Qué ha cambiado en el panorama de la ciencia de datos y cuáles son los desafíos del mercado laboral de la ciencia de datos de 2024?
Imagen creada por el autor en Canva.
¿Cómo será el mundo de la ciencia de datos en 2024? Para responder a esta pregunta y adivinar la fortuna, debemos retroceder varios años en la historia. Exploraremos cómo pasamos de los años de auge de 2020 a los campos más especializados y matizados que están a punto de marcar el año 2024.
Rebobinar hasta 2020
En 2020, el mundo estaba bajo las garras de la pandemia de COVID-19 y las industrias enfrentaban desafíos sin precedentes. Sin embargo, esto realmente impulsó a la industria tecnológica, ya que muchas cosas se hicieron en línea en lugar de en persona. Más específicamente, la ciencia de datos estaba en auge, con un aumento del 50% en la demanda en diversas industrias y mercados. Los servicios de salud, tecnología, medios y financieros estaban particularmente ávidos de talento en ciencia de datos y se lanzaron a contrataciones.
Despidos 2022 y 2023
La gran demanda de científicos de datos no duró tanto. A medida que la pandemia disminuyó durante 2022 y 2023, se produjo un cambio dramático en el mercado de la ciencia de datos: una ola de contrataciones se convirtió en una ola de despidos.
Fuente: https://techcrunch.com/2024/01/25/tech-layoffs-2023-list/
Las grandes empresas tecnológicas recortaron sus ofertas de empleo en un 90%. Era un mercado difícil tanto para el científico de datos principiante como para el científico experimentado. Durante este período de dos años, vimos más de 500.000 despidos en todos los puestos de trabajo de la industria tecnológica , y más del 30 % de esos despidos en funciones de ingeniería y ciencia de datos .
Era de especialización y IA
Estos dos años no trajeron sólo despidos. También hay un cambio significativo en el aumento de la especialización . El rol del científico de datos general comenzó a dar paso a puestos más enfocados, como ingenieros de aprendizaje automático e ingenieros de datos . Se puso menos énfasis en los científicos de datos que podrían hacer el trabajo de un extremo a otro.
Y, por supuesto, no olvidemos el impacto de la IA . Específicamente, las herramientas OpenAI como ChatGPT han hecho que la IA sea más accesible y que la ciencia de datos funcione más eficiente y automatizada.
Panorama de la ciencia de datos en 2024
Aunque las oportunidades laborales generales han disminuido, el mercado finalmente se está estabilizando .
Fuente: https://www.interviewquery.com/p/september-data-science-job-market
Existe una demanda particular de profesionales con experiencia en roles especializados .
Tu capacidad para codificar es más importante que nunca. Esto es particularmente importante para trabajos en ingeniería de aprendizaje automático, donde tendrás que usar código en estas técnicas de ciencia de datos.
Hay una mayor consolidación en los lenguajes de programación que usaría un científico de datos. Esto suele estar dominado por Python.
Fuente: https://blog.jetbrains.com/pycharm/2023/10/future-of-data-science/
Y SQL estará ahí para siempre. Por otro lado, algunos lenguajes, como R, SAS y SAP, están perdiendo popularidad.
Entonces, si estás tratando de convertirte en un científico de datos desde cero y decides qué lenguaje aprender, Python y SQL siempre estarán ahí y siempre serán los lenguajes dominantes.
Curiosamente, algunos trabajos, como los analistas de datos y los analistas de negocios, se están beneficiando del auge de las herramientas de código bajo y sin código que se hicieron populares gracias al aumento de la IA, específicamente complementos que ChatGPT puede usar para automatizar gran parte de la ciencia de datos. trabajar.
El mercado de la ciencia de datos está ahora más bifurcado que antes. Vemos distinciones claras entre trabajos como analistas de negocios, ingenieros de IA/ML e ingenieros de datos. ¿Entonces está trifurcado?
Desafíos para los científicos de datos en 2024
El desafío para los científicos de datos es demostrar su valor en el retorno de la inversión .
Fuente: https://www.linkedin.com/pulse/value-roi-fiona-anderson/
El revuelo inicial se está calmando y las empresas buscan resultados. Los científicos de datos tendrán que demostrar su valía aquí.
Deberán especializarse en sus habilidades , ya sea ingeniería de aprendizaje automático,
https://www.datacamp.com/blog/machine-learning-engineer-salaries-in-2023
ingeniería de datos,
Fuente: https://medium.com/@viduhewage02/roles-in-database-management-and-development-3072d3d221b0
o análisis de datos.
Necesitaránadaptarse a las nuevas herramientas potentesen desarrollo, como Gemini, Galactica y ChatGPT de Google.
Conclusión
Desde el principio de los tiempos, la ciencia de datos ha sido un campo en constante cambio. Ha cambiado en los últimos años y seguirá haciéndolo en 2024. Los científicos de datos deben adaptarse, evolucionar con ellos y afrontar nuevos desafíos y oportunidades.
Los principales desafíos son la especialización y mantenerse al día con los últimos desarrollos en herramientas de inteligencia artificial. Y, como siempre fue el caso, debes demostrar tu valor al empleador potencial.
Publicado originalmente en https://www.stratascratch.com .
