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El trabajo más sexy del siglo XXI: trabajar con datos

El trabajo más sexy del siglo XXI: trabajar con datos
#Tecnología
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18 de may - min de lectura


Data ScienceEn la medida en que los datos cada vez se generan más rápido y en mayor volumen, esto va a seguir sucediendo. Por ejemplo, el estudio de Glassdoor muestra que trabajar en profesiones como Data Scientist está generando un salario promedio de US$ 116,840 dólares al año en Estados Unidos, con una fuerte cantidad de posiciones abiertas en muchas de las principales compañías de sectores tan diversos como tecnológicas, financieras, seguridad, retail y consumo masivo, entre otras. Según este estudio, algunas de las compañías insignia que están contratando profesionales relacionados a datos son: Facebook: US$ 133,841 dólares por año. Apple: US$ 149,963 dólares por año. Airbnb: US$ 117,229 dólares por año. Twitter: US$ 134,861 dólares por año. Microsoft: US$ 119,129 dólares por año. LinkedIn: US$ 138,798 dólares por año. IBM: US$ 110,823 dólares por año. Según un comunicado de IBM, trabajar como Data Scientist es considerado “mitad analista, mitad artista” debido a que es necesario aplicar toda una evolución en el criterio con el que se entiende la información y se aplica a un contexto útil y generador de rentabilidad.  Hoy en día los analistas y científicos de datos se enfocan en extraer el conocimiento escondido en los datos. En América Latina existe una industria vibrante que está comenzando a tomar forma. Para poder convertirse en un Data Analyst profesional o un Data Scientist completo resulta complicado debido a la poca oferta de calidad.  No hay muchos lugares alcancen un nivel atractivo para las grandes empresas multinacionales, que son las primeras en adoptar este tipo de perfiles.  En Digital House, se está generando un gran impacto capacitando Data Scientists y profesionales en Data Analytics capaces de seducir a grandes compañías como Google a nivel local. Este espacio educativo tiene un equipo académico con experiencia internacional que otorga a los alumnos un diferencial. Este es el caso de Matías Zabaljauregui, quien ha trabajado en proyectos insignia a nivel mundial como en el CERN en Europa y hoy en día comparte su conocimiento a través del programa de Data Science ofrecido por Digital House.  Por su parte también está Ricardo Díez, fundador y director de Analytics.Town, una consultora especializada desde la cual ha realizado proyectos basados en datos para 22 países, entre ellos Estados Unidos, Canadá, España, Japón y la mayor parte de América Latina.  Hoy en día Ricardo comparte sus ponencias a través del curso de Data Analytics. Ahora bien ¿qué conocimientos debe tener un profesional a la hora de querer hacer una carrera en Data Analytics o Data Science? Existen algunas diferencias muy marcadas entre ambos perfiles y otras que son muy sutiles. Mucho tiene que ver con la profundidad y el enfoque de algunos conocimientos.  Entre las principales tenemos:
Data Analytics Data Science
Estadística descriptiva e inferencial Estadística avanzada
Necesidad de toma de decisiones basadas en datos (pero no hace el data minning) Trabaja, opera y se adentra en la manipulación de datos
Conocimiento de Excel y herramientas de Business Intelligence Conocimiento de Python y otros lenguajes de programación donde pueda crear modelos predictivos
Enfoque en indicadores clave de rendimiento y de negocio (KPI, KSI) Enfoque en manipulación de grandes volúmenes de datos
Genera dashboards, reportes y visualizaciones para apoyar la toma de decisiones Desarrolla las bases para Machine Learning y Big Data
Perfil con enfoque primario en los negocios Perfil con enfoque primario en la ciencia detrás de los datos
Si querés aprovechar esta tendencia creciente en el mundo y capacitarte en el desarrollo de estas disciplinas podés informarte de ambas propuestas a continuación:

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"El uso de herramientas digitales en el proceso de selección de personal es beneficioso tanto para los candidatos como para las empresas" img
#Datos
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"El uso de herramientas digitales en el proceso de selección de personal es beneficioso tanto para los candidatos como para las empresas"

En esta entrevista cuenta más detalle sobre esta solución y qué impacto genera tanto en sus usuarios. ¿Cuánto hace que surgió Robin y por qué motivo se les ocurrió crearla?Robin surge hace poco más de un año y medio porque, tras trabajar en Recursos Humanos por más de 20 años, vimos que había una gran oportunidad de utilizar ciencia y tecnología en todo lo que tiene que ver con modelos predictivos en el comportamiento de las personas. De esta manera, es posible evitar los sesgos al elegir al mejor candidato y predecir muchísimo mejor las habilidades de los candidatos que se están evaluando, así como para trabajar en el ámbito del desarrollo profesional de los talentos.¿Qué suelen decir los candidatos respecto a esta nueva forma de avanzar en un proceso de selección de personal?Los candidatos están encantados con que se utilice tecnología en el proceso de evaluación y selección. De hecho, el Customer Satisfaction Rate (CSR) que utiliza nuestra plataforma para medir el nivel de satisfacción con la herramienta está por encima del 95%.¿Cómo hacen para evitar sesgos de género y edad entre otros?Contamos con un equipo de data scientists que trabaja todo el tiempo monitoreando y auditando los resultados de las pruebas para evitar estos sesgos.¿En qué aspecto las empresas observan mejoras al utilizar Robin respecto a los métodos de reclutamiento tradicionales?Algunas de las mejoras tienen que ver con automatizar, digitalizar y llevar a gran escala los procesos de evaluación. Con Robin también se evitan sesgos culturales y verbales, y esto es algo muy valorado por las organizaciones. Nuestra herramienta tiene una base de ciencia por detrás, por lo que es muy precisa y objetiva.¿Qué tipo de compañías están utilizando esta solución?Hoy utilizan nuestra plataforma empresas de distintas industrias como servicios, banca, tecnología y educación, entre otros.¿Cómo son los resultados que muestra plataforma y estos son confeccionados por personas o por algoritmos?Los resultados que muestra la plataforma son automatizados. Dentro de Robin tenemos niveles de información individual hasta poder evaluar a grandes grupos de persona para llegar a tener mapas de talentos.¿Cómo impacta en los especialistas de selección de personal la llegada de una herramienta como esta?La solución de Robin en el mundo de los especialistas de Recursos Humanos impacta muy bien por varias razones, entre ellas, que es una herramienta muy atractiva para los candidatos que la prueban. Del lado de la información, genera un nivel muy interesante y rico porque reportamos el nivel de competencias personales y digitales, incluyendo foco, atención e impulsividad, entre otros. Definitivamente, se entiende al candidato con mucha profundidad.¿Cuánto tiempo le lleva a un especialista dominar Robin?Está diseñada para que sea 100% autoadministrable por la empresa, con lo cual es muy intuitiva. En pocos minutos cualquier persona aprende a utilizarla.¿Qué consejos para personas que deben pasar un proceso de selección con este sistema?En primer lugar, procurar disponer de 20 minutos libres para hacer las pruebas con tranquilidad para tomar el juego mediante el cual lo evaluaremos y, en segundo término, que disfruten de la propuesta y que jueguen tal como lo son en la vida real.  

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Ranking: las 10 posiciones digitales mejor remuneradas

Según el relevamiento realizado por la consultora global en recursos humanos Mercer, el Gerente de Seguridad Informática lidera el ranking de posiciones digitales mejor compensadas a nivel gerencial, seguido por el Gerente de Arquitectura en segundo lugar, el Gerente de Experiencia al usuario en la tercera posición, el Gerente de Business Intelligence (BI) en la cuarta; el Gerente de Desarrollo en el quinto lugar; en la sexta posición se ubica el Gerente de Marketing Digital, en el séptimo puesto el de Desarrollo de negocios; en el octavo el Gerente de Arquitectura de Computación en la nube; el Gerente de Producto en el noveno lugar y en el último puesto el Gerente de Infraestructura. En el nivel de los analistas senior, las posiciones se modifican. En el primer lugar se encuentra el Arquitecto; seguido por el Desarrollador mobile en segundo lugar.  En la tercera posición se ubica Arquitectura de computación en la nube, en el cuarto el Desarrollador Back End; en la quinta posición se ubica el Analista de Seguridad Informática; en la sexta el Desarrollador Full Stack; en la séptima posición se encuentra el Analista Devops; el octavo lugar lo ocupa el Analista de Producto; el noveno lugar se encuentra el analista de Estrategia y Planificación de Ecommerce; en la décima y última posición se ubica el Desarrollador Front End.  El 89% de las empresas que participaron de la encuesta tienen dificultad para atraer determinados perfiles, entre ellos: Desarrollador Full Stack; Desarrollador Mobile; Desarrolladores de Software, Arquitectos, Scrum Master; Data Scientists; Product Designers; Desarrolladores JAVA, Python y Ruby. Esta realidad es una gran oportunidad para todos aquellos que quieran aprovechar esta tendencia, ya que es posible convertirse en especialista de cualquier de estas disciplinas en un curso corto a distancia basado en la práctica.   En cuanto al incremento salarial previsto para el 2020 por las empresas de High Tech específicamente (que representan el 40% de las empresas participantes), es de un 45,5 por ciento. El 40% tiene previsto dar 3 aumentos; otro 40% dará 2 y un 20% dará 4 o más incrementos. En cuanto a la participación por nivel organizacional desde la perspectiva de género, se observa mayor participación de mujeres en los niveles de Profesional junior (37%); Profesional Semi Senior (34%); Jefe (30%). La menor presencia femenina se presenta en el nivel de Director (4%); Gerente Senior (13%) y Profesional Especialista (17%). Los sectores de Bancos y de Seguros son los que presentan menor brecha de género en estas posiciones.

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Marketing digital: apps móviles para aumentar las ventas de fin de año

A través de su reporte “The State of Shopping Apps Marketing”, la firma AppsFlyer señala que las aplicaciones móviles de e-commerce impulsan 3 veces más las compras, convirtiéndose en el canal primordial para las marcas que buscan aumentar sus ventas y base de clientes durante la próxima temporada de compras de fin de año que se inicia en el mes de octubre.De acuerdo al reporte, la instalación de apps de comercio electrónico en América Latina creció 93% entre abril y junio, como consecuencia de las medidas de distanciamiento social impuestas en todos los países. A su vez, la instalación de apps de marketplace como MercadoLibre aumentó 35% en el mismo periodo.Por este contexto es que las marcas en la próxima temporada de compras deberían tener en cuenta algunas aspectos tales como atraerá los  usuarios con anticipación a través de las campañas publicitarias. Para eso es preciso contar con una buena estrategia de marketing digital.También es importante “pensar diferente”. Esto significa considerar que lo que funcionó el año pasado puede que este año no funcione ya que los hábitos de consumo cambiaron drásticamente, por lo tanto hay que innovar en la creatividad de las campañas, hacer diferentes versiones y pruebas para tener la versión con la que se logrará el éxito. Por otra parte es indispensable implementar una infraestructura de medición para contar con los datos y su análisis en tiempo real para lograr el mayor retorno sobre la inversión publicitaria.Perfeccionar la experiencia del usuario es otro punto relevante: Los consumidores se volvieron más activos durante la pandemia, por ello, las marcas deben aprovechar esta tendencia como una oportunidad para perfeccionar la experiencia del usuario, es decir, que la app sea amigable y accesible en cualquier dispositivo, con una rápida navegación, y procesos de pago seguros y sencillos.  Por último, hay que aprovechar los medios propios para interactuar con el usuario: Los mensajes de texto (SMS), notificaciones automáticas, correos electrónicos y redes sociales sirven para seguir atrayendo usuarios a la app. Utilizar correctamente estas herramientas puede reducir los costos de marketing y fomentar mejores relaciones con los consumidores. Es importante ofrecer un valor real con la app y evitar saturar a los usuarios con información que no sea de su interés, ya que de lo contrario, elevará rápidamente los niveles de abandono de la aplicación. El reporte The State of Shopping Apps Marketing, edición 2020 está disponible aquí.