Quería saber que tal es el grado, si tiene salidas...
#2 Es que lo veo como una carrera muy nueva que no se si en un futuro se mantendrá el ''boom''.
#3 Puede que el "boom" pase y se estabilice todo, pero seguirá habiendo más curro que en otros disciplinas. Y ten en cuenta que la ciencia de datos toca muchos palos viejos, no es tan nueva como la gente se piensa.
El boom se ha dado esta decada por el big data (término mal usado en la mayoría de situaciones) y por el avance en deep learning.
Si te interesa, no temas por trabajo.
#3 El boom se mantendrá, pero habrá más competencia porque están vendiendo la profesión como el nuevo "golden job" del presente.
Y sí, tiene salidas. Sí, hay mucho trabajo. Pero no, no todo el mundo vale para este trabajo. No, no todo son risas y flores, ni caminos de rosas.
Currarás mucho, te querrás pegar un tiro en la cabeza cuando cosas muy estúpidas no sepas porque pasan.
Pero luego ves una nomina de 1900€ en un puesto de junior, o 1500€ limpios como becario en King.com (Candy Crush), y quizá compense.
Ahora... como digo, no todo son cosas buenas. Por cada posición de Data Science que se cobran 4000€ netos al mes, hay 3 de 1300€ por la mierda del intrusismo laboral, devaluando la posición con inútiles que quieren dinero fácil, creyéndose que son "Data Scientist" porque sepan lo que es una media, mediana, moda, o varianza...
#5richmonde:Pero no, no todo el mundo vale para este trabajo.
¿Podrías desarrollar esto? ¿O podrías comentar qué características son importantes, en tu opinión, para ser DS?
#6 Del mismo modo que no todo el mundo vale para ser cirujano (pulso, vísceras, sangre, etc...), no todo el mundo tiene el pensamiento crítico, analítico, capacidad de síntesis, a la hora de abordar un problema y sacar conclusiones útiles.
Ni digo que sea un trabajo inalcanzable. Digo que igual, la curva de aprendizaje y frustración que puede generar el intentar llegar allí, no compensa el esfuerzo si ello te lleva irremediablemente a padecer estrés, presión, frustración, cuando algo no sale.
Que se puede trabajar. Sí. Pero, como digo, no todos valen.
Y ojo, no es malo. Yo por mucho que quiera, no puedo ser médico, no soy capaz de aprenderme todos los huesos, nervios, proteínas, músculos, etc... mi memoria no es tan buena. Pero si que puedo hacer cosas más complejas a nivel práctico, a la hora de solucionar un problema muy complejo relacionado con mi sector.
Sirve el desarrollo? 
#5richmonde:Ahora... como digo, no todo son cosas buenas. Por cada posición de Data Science que se cobran 4000€ netos al mes, hay 3 de 1300€ por la mierda del intrusismo laboral, devaluando la posición con inútiles que quieren dinero fácil, creyéndose que son "Data Scientist" porque sepan lo que es una media, mediana, moda, o varianza...
La cosa va así creo yo:
Nadie sabe nada de X sector que podría pegar el pelotazo ---> Ya está todo el pescado vendido por la cúspide de la pirámide. Gente con posición, formación, información y contactos ya estará ready para hacerse con una pasta que tu jamás vas a ganar.
Empieza a sonar tímidamente como próximo pelotazo ---> Algún avispado y los amigos de los de arriba se apuntan y se labran una carrera muy rentable.
Todo el mundo sabe del "boom" del sector ---> Prepárate para un salario estándar y condiciones estándar (si te mueves ganarás más, si no, pues no, como en otros sectores).
Diría que el boom está cerca de pasar. Hace 2 años, algún curioso se apuntaba a algún curso para aprender herramientas de Big Data. Hoy hasta el panadero de la esquina se apunta a cursos de Big Data porque cree que va a forrarse.
Con esto no quiere decir que no haya curro. Es como cuando el boom de Java y la programación orientada a objetos: no ha muerto, hay curro a patadas y puedes encontrar salarios decentes, pero ya no es un ascensor social y garantía de éxito laboral. A la ciencia de datos está por pasarle lo mismo, además cada vez se corre la voz más rápido con estos temas.
Vamos, que curro seguro que tienes, pero tampoco te entusiasmes con el salario (que seguramente sea mucho mejor que en la mayoría de sectores).
#10 Sí, más o menos es un buen resumen. Aunque es como comentas, pasa con todas las nuevas tecnologías.
También tienes que tener en cuenta que los que ahora están en la cima de la pirámide, cuando salió la tecnología, o sector, apostaron su formación en algo que pese a que era potente, no se sabía si iba a ser bueno o no. Ya que es una profesión que bien preparado/a, requiere muchísima formación técnica, sólo para entrar en la rueda (y saber y entender lo que haces).
También hay que destacar que el marketing que se le ha hecho a "La nube/Cloud", "Big Data", "Machine Learning" o la "IA", desdibuja y se aleja mucho de la realidad (salvando excepciones, por supuesto)
