Las necesidades del mundo cambian cada día. Aprender a desarrollar en la curiosidad la capacidad para leer estas necesidades y generar soluciones a partir de una adecuada lectura e interpretación de datos, se ha convertido en una necesidad imperante para las empresas. Pero ¿quién lee estos datos?, ¿qué herramientas utiliza?, ¿existe una carrera que permita explotar esta capacidad?
Conoce todas las respuestas a estas preguntas en la siguiente infografía y anímate a estudiar Ingeniería de la Información en la Pacífico:
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¿De qué se trata la Ingeniería de la Información?
El mundo avanza y el área de Business Intelligence crece, ello hace que Ingeniería de la Información sea considerada una carrera del futuro.
Es cada vez más demandada en las empresas, pues permite conocer al usuario, su comportamiento, intereses, preferencias y necesidades, para impulsar una mejor toma de decisiones a través de un adecuado análisis de datos.
Esta carrera cobra cada vez más importancia en el mundo, ya que permite a las empresas comprender a un entorno altamente cambiante; lo que resulta en aplicaciones y usos cada vez más comunes para nuestro contexto, como Netflix, Waze, Instagram y mucho más.
¿De qué se encarga un ingeniero de la información?
En el mundo, el ingeniero de la información es conocido como data scientist, este se encarga de guiar a las organizaciones a tomar mejores decisiones, generando mayor rentabilidad en la empresa. Lo logra al transformar los datos en conocimientos, obteniendo así un recurso vital para predecir patrones de comportamiento en diversos escenarios de negocio.
Dichos datos se analizan y preparan para generar algoritmos matemáticos. Gracias a estos algoritmos (ejemplo: machine learning), se automatizan el análisis de datos y la predicción de escenarios.
¿Qué competencias se necesitan para ingresar a Ingeniería de la Información?
Pensamiento analítico.
Habilidades de programación.
Conocimientos en matemática y estadísticas.
Inteligencia empresarial.
Mucha curiosidad.
Visión de negocios.
¿Cuál es el campo laboral de un data scientist?
Los conocimientos de un data scientist son aplicables y beneficiosos para los sectores público y privado, en los que se generan grandes volúmenes de información provenientes de diversas fuentes.
Actualmente, es aplicable, aunque sin limitarse, a los siguientes rubros: telecomunicaciones, banca y finanzas, retail, consumo masivo y sector belleza. Otro entorno laboral es el relacionado con las startups, fintechs y emprendimientos.
Ciclo de procesos de un ingeniero de la información:
1.- Entendimiento del problema: comprensión básica de los problemas a resolver.
2.- Procesamiento de datos: obtener datos de diversas fuentes. Además de idear e identificar las fuentes, métodos y tecnologías adecuadas para su procesamiento.
3.- Limpieza de datos: detectar y corregir los datos que presentan alguna característica particular.
4.- Exploración de los datos: análisis visual y estadístico de los datos para generar hipótesis en torno al problema.
5.- Feature engineering: seleccionar las características importantes y potenciarlas a través de los datos conseguidos.
6.- Modelos predictivos: uso de técnicas tradicionales y machine learning para analizar los datos y generar modelos predictivos.
7.- Visualización de los datos: creación y estudio de la representación visual de los datos para comunicar la información.
Fuente: www.globaltechcouncil.org
En el Perú:
La inversión de las grandes empresas en ingeniería de la información va de $10 a $50 millones anuales, que devienen en el uso de sistemas tecnológicos como R, Python y Matlab. Por otro lado, de 20 a 30 empresas medianas realizan una inversión anual de $5 millones en estas tecnologías, pues se encuentran aún en una fase temprana.
Según Carlos Calderón, gerente general de la consultora tecnológica Datathinking, aproximadamente 10 grandes empresas del país ya utilizan este tipo de tecnologías.
Fuente: Gestión
Edad promedio de un data scientist: 25-29 años.
Fuente: 2019 State of Data Science and Machine Learning. Kaggle
En el mundo
Los países en los que se encuentran más data scientists son los siguientes:
Estados Unidos
La India
Brazil
Rusia
Fuente: 2019 State of Data Science and Machine Learning – Kaggle
En nuestra región
Brazil: 46.7 %
México: 26.7 %
Colombia: 7.9 %
Argentina: 5.6 %
Perú: 2.4 %
Fuente: Frost & Sullivan, ResearchAndMarkets.com
Educación de un ingeniero de la información
El 52 % estudió una maestría.
El 19 % estudió un PhD/doctorado.
Fuente: 2019 State of Data Science and Machine Learning – Kaggle
¿Qué lenguaje de programación se utiliza en Ingeniería de la Información?
Python: 76 %
R: 59 %
SQL: 54 %
Fuente: 2017 State of Data Science and Machine Learning – Kaggle
¿Qué técnicas se utilizan en Ingeniería de la Información?
Decision Tree: 75 %
Gradient Boosting Machine: 63 %
Neural Networks: 43 %
Fuente: 2019 State of Data Science and Machine Learning – Kaggle
