Cómo un doctorado en ciencia de datos puede cerrar la brecha de talento y mejorar la disciplina
No se puede negar que la ciencia de datos está creciendo exponencialmente como campo de estudio y como opción profesional. En 2012, Harvard Business Review incluso calificó el papel de científico de datos como «el trabajo más sexy del siglo XXI».
Si bien se ha dicho y escrito mucho sobre el poder de permanencia real de la ciencia de datos, es difícil negar el rumor actual. En el momento de escribir este artículo, hay alrededor de 30 000 ofertas de trabajo en LinkedIn y alrededor de 22 000 trabajos de «Científico de datos» en Indeed.
Sin embargo, la explosión de trabajos de científicos de datos en el sector privado es un arma de doble filo. Si bien aumentó el interés en el campo, también perjudicó a la academia en torno a la ciencia de datos. Es por eso que Jennifer Priestley, profesora de estadística y ciencia de datos en la Universidad Estatal de Kennesaw, cree que es hora de tomarse en serio el doctorado. en ciencia de datos.
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En respuesta a la demanda del mercado del sector privado, la ciencia de datos realmente está comenzando a emerger a nivel de maestría, dijo Priestley. Los programas de maestría, si bien son más intensivos que los de licenciatura, tienden a ser relativamente cortos.
Ahora, dijo Priestley, estamos comenzando a ver el surgimiento de programas de pregrado en ciencia de datos. Sin embargo, en los casos que ha visto, generalmente no es una licenciatura en ciencia de datos, generalmente es una concentración secundaria o una pista. Entonces, por ejemplo, el título podría ser en ciencias de la computación, con una especialización en ciencia de datos. Sin embargo, esto puede ser algo bueno.
«Mi punto es que, a nivel de pregrado, no tiene sentido especializarse en ciencia de datos porque tienes que tener algún conocimiento del dominio», dijo Priestley.
En otras palabras, como científico de datos, no puede simplemente convertir los datos en información, debe poder saber lo que significan.
La brecha de talento en ciencia de datos está bien documentada, lo que ha creado mucha expectación en el campo. La ciencia de datos es una palabra de moda en estos días, y Priestley no tiene miedo de llamarlo así. Pero todo este alboroto puede tener un impacto negativo en el campo mismo.
«Tomaron un curso en su programa de MBA: minería de datos o ‘ciencia de datos’, y de repente son científicos de datos en su perfil de LinkedIn», dijo Priestley. La disciplina ha hecho mucho daño».
Aquí es donde el Ph.D. Adelante. Para ser claros, Priestley no está discutiendo sobre el primer Ph.D. Próximos planes – ya hay algunos. La Universidad Estatal de Kennesaw, la Universidad de Nueva York, la Universidad de Maryland, la Universidad Estatal de Georgia, etc., todas tienen Ph.D. Curso de ciencia de datos. Sin embargo, la gente está debatiendo su importancia y más planes de este tipo.
El desarrollo de la investigación a nivel de doctorado en ciencia de datos ayuda a abordar dos preguntas centrales. Primero, puede continuar abordando la brecha de talento en el sector privado al capacitar a las personas de manera profunda y significativa para resolver problemas difíciles y complejos, posiblemente en investigación y desarrollo. Esto proporcionará un conducto para el talento de alto nivel.
En segundo lugar, el ascenso del Dr. También puede ayudar a abordar lo que Priestley llama la «brecha en la sombra en el talento académico». Esencialmente, las personas del sector privado están buscando en la academia más científicos de datos, pero no hay suficientes doctorados en ciencias de datos trabajando en las universidades para enseñarlos y capacitarlos, dijo.
“Existe esta disparidad entre lo que le pedimos a la academia en el sector privado y lo que finalmente podemos brindar, y eso en última instancia exacerba la brecha”, dijo Priestley.
Al producir más personas con doctorados en ciencia de datos, estos graduados pueden volver a la universidad para enseñar a la próxima generación de científicos de datos. Al comenzar a construir un programa, las universidades deben comprender la naturaleza de la ciencia de datos.
«En muchos sentidos, la ciencia de datos es como el tofu», dijo Priestley. «Quiero decir, si integras la ciencia de datos en una escuela de negocios, tendrá todo el estilo y la cultura de la educación de una escuela de negocios. Y, ¿qué significa eso?».
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Es lo mismo si lo integras en una escuela de informática o matemáticas. Nada de esto está mal, dijo Priestley, y en realidad es bueno para la disciplina en esta etapa porque proporciona un «laboratorio» para la investigación de la ciencia de datos en otros campos.
Sin embargo, Priestley dijo que cree que lo mejor es un enfoque interdisciplinario. Sin embargo, no necesitamos la estandarización porque la ciencia de datos aún está en pañales, y hacer que todos los programas sean iguales podría perjudicar la innovación potencial.
«Si tratamos de estandarizarlo demasiado rápido, terminaremos suprimiendo gran parte del descubrimiento orgánico y el desarrollo orgánico que está ocurriendo porque muchas universidades están adoptando un enfoque diferente de la disciplina», dijo Priestley.
Ahora, el panorama es muy diverso. Por ejemplo, la Universidad Estatal de Kennesaw es interdisciplinaria, pero se basa en estadísticas. La Universidad Estatal de Georgia, sin embargo, pone la ciencia de datos en la escuela de negocios. Este talento es muy necesario y ella cree que todos estos enfoques diferentes pueden ayudar a cerrar la brecha de talento.
Una vez que se establezca el programa, las universidades tendrán que ofrecer salarios que sean competitivos tanto en el campo académico como en el sector privado si quieren que estas personas vuelvan a ser profesores.
«No se puede esperar que un tipo con un doctorado en la intersección de ese conjunto de habilidades ingrese a un departamento de matemáticas y esté feliz de ganar $ 50,000 al año», dijo Priestley. «No va a suceder, no es realista».
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El programa de doctorado ayudará a avanzar en el campo de la ciencia de datos, pero no de la forma en que uno podría pensar. No es tanto una nueva tecnología, es una forma diferente de ver los datos: comprender que todo son datos y cómo se pueden desglosar y utilizar en modelos predictivos.
Si está considerando una carrera en ciencia de datos, por supuesto que necesita enumerar, tener habilidades básicas en matemáticas y programación, pero es más complicado que eso.
“Los mejores científicos de datos provienen de la psicología, la música y la historia porque son creativos y no necesariamente se limitan a pensar de una manera muy lineal”, dijo Priestley.
3 conclusiones de los lectores de Tecnopedia
- El crecimiento masivo de la ciencia de datos en el sector privado ha aumentado el interés en el campo, pero también ha generado una enorme brecha de talento tanto en la academia como en los negocios.
- Más programas de doctorado en ciencia de datos pueden ayudar a abordar la brecha de talento en el sector privado con candidatos altamente talentosos, pero también pueden abordar la brecha de talento en la academia con más profesores de ciencia de datos enseñando.
- El programa de doctorado también ayudará al campo de la ciencia de datos al alentar a más personas a ver los datos de manera diferente y comprender cómo usarlos de nuevas maneras.
