Trabajar en Data Science: estas son sus principales salidas laborales

Desde la revolución en el campo de la informática, iniciada a mediados del siglo pasado, los datos se han ido convirtiendo con el paso de las décadas en un elemento indispensable para todos los actores de la sociedad. Gobiernos, empresas y particulares navegan en un océano de información, y saber sacar partido de ella puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso.

Y es que los datos pueden ayudarte a mejorar tu vida de diferentes maneras, siendo una de ellas la de abrirte las puertas de uno de los sectores con más empleabilidad del momento. En este artículo repasaremos qué es un Data Scientist, cuáles son las principales salidas laborales que tienen los expertos en datos y las habilidades necesarias para que las empresas se fijen en ti.

Qué es un Data Scientist

La figura del Data Scientist, o científico de datos, es un perfil profesional surgido de la necesidad que tienen las empresas de recopilar, procesar, gestionar e interpretar la ingente cantidad de datos que requieren sus estrategias de negocio. Estos profesionales están considerados como uno de los perfiles con más futuro en el mercado laboral, pues su demanda no para de crecer.

Las personas que han enfocado sus carreras profesionales para trabajar en Data Science cuentan con conocimientos en estadística, matemáticas y programación, lo que los convierte en empleados de corte técnico y versátil. Esto es, en empleados extremadamente valiosos para un gran número de empresas en infinidad de sectores.

Las salidas laborales para quienes trabajan en Data Science

• Analista de datos: El de analista de datos es el perfil profesional más demandado en la actualidad dentro del sector Data Science. No en vano, estos analistas están orientados al Business Intelligence y desempeñan una labor fundamental a la hora de elaborar la estrategia de empresas en multitud de sectores. Entre las tareas de los analistas de datos, se encuentran el análisis de la información recopilada en bruto, la realización de informes y la gestión de los macrodatos en los que la compañía basará su plan estratégico.

• Arquitecto de datos: Otra de las salidas profesionales más comunes para un experto en datos es la de arquitecto de datos, un rol conectado con el de analista de datos, pues los primeros son los encargados de construir la plataforma que dará cobijo a los datos recopilados por la compañía, y que será esencial para los analistas. Además, los arquitectos de datos tienen la responsabilidad de garantizar la seguridad de los datos recabados, lo cual los convierte en perfiles profesionales indispensables.

• Científico de datos: Un científico de datos, o Data Scientist, es la persona encargada de analizar los datos almacenados en el sistema con el objetivo de extraer patrones, visualizarlos de la manera más conveniente y establecer modelos de aprendizaje automático. Estos perfiles trabajan con conceptos matemáticos y estadísticos, pero también deben saber programar con lenguajes como Python. Son la figura que cuenta con una visión global de toda la estrategia de gestión de datos.

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• Consultor de Big Data: El consultor de Big Data desempeña un papel fundamental en la estrategia de muchas empresas, pues estos profesionales son expertos en las tecnologías, herramientas y procedimientos que tienen relación con el almacenamiento, gestión y uso de grandes cantidades de datos. Un consultor con experiencia sabrá recomendar a una compañía qué debe hacer con sus datos y cuál es la mejor manera de analizarlos e interpretarlos con el objetivo de aumentar la eficiencia y reducir costes. Además de su perfil tecnológico, un buen consultor de Big Data debe contar asimismo con experiencia en el mundo de los negocios.

• Analista digital en departamento de marketing: El de los macrodatos es un universo tan extenso que extiende sus brazos hacia todo tipo de sectores, siendo el marketing uno de ellos. Por ello, el perfil híbrido de Data Scientist y profesional del marketing es uno de los más demandados y, al mismo tiempo, uno de los más difíciles de cubrir. Un analista de datos aplicado al marketing es la bisagra esencial entre el galimatías estadístico de datos en bruto de una empresa y sus trabajadores más creativos, que no necesariamente han de ser expertos en datos. Su objetivo final es ayudar al departamento de marketing a elaborar la mejor estrategia de contenido para aumentar al máximo las ventas.

• Ingeniero de Machine Learning: El perfil de ingeniero de Machine Learning, o aprendizaje automático, es una combinación de los roles de Data Scientist e ingeniero de software. Estos ingenieros trabajan con lenguajes de programación que cuentan con bibliotecas de aprendizaje automático para ayudar en la creación y desarrollo de soluciones en la cadena de producción basadas en el Machine Learning, garantizando que el flujo de datos ocurre de manera correcta en todas las etapas de su proceso de captación, almacenamiento, gestión y análisis.

• Big Data Developer: El Big Data Developer, o desarrollador de Big Data, es la persona encargada de realizar todas las tareas relacionadas con el desarrollo de software dentro de los equipos de expertos en datos. Estos profesionales deben contar con una base muy sólida en lenguajes de programación, como Python o Java, además de saber manejar otras herramientas de manejo de datos. Asimismo, deberá trabajar con modelos de programación que den soporte a la computación paralela de grandes cantidades de datos, como Spark o MapReduce.

Las habilidades más demandadas por las empresas para trabajar con datos

Como habrás podido comprobar, la cantidad de salidas profesionales que ofrece el sector Data Science es muy notable. Y como no podía ser de otra forma, la lista de habilidades que las empresas valoran en los candidatos a estos puestos no es precisamente corta. Algunas de ellas son de corte técnico, como tener conocimientos en SQL y bases de datos, lenguajes de programación, Machine Learning o Inteligencia Artificial.

Otras, sin embargo, se enfocan en la resolución de problemas y la habilidad para interpretar los datos con el objetivo de extraer el máximo rendimiento de ellos. La estrategia de una compañía puede depender de ello, por lo que contar con las habilidades más demandadas en el sector hará que las empresas se rifen a estos profesionales cualificados.

Cuánto gana un Data Scientist en España

Los sueldos siempre son un tema escabroso, entre otras cosas porque en innumerables ocasiones la realidad no coincide con las expectativas de los candidatos a un puesto de trabajo. Pero has de saber que el sector de los datos te hará esbozar una sonrisa cuando compruebes cuánto puede ganar un experto en Data Science en España. Para muestra, un botón; en concreto, el del salario medio para un profesional Junior, según LinkedIn Salary.

Si esa cifra te ha parecido un sueldo más que razonable, quizá te sorprenda cuánto puede llegar a cobrar un experto en datos con entre 6 y 14 años de experiencia. En el siguiente enlace te pormenorizamos toda la información sobre los salarios brutos anuales que puede percibir un experto del sector, con datos de Glassdoor y LinkedIn, y además con los sueldos medios en varias regiones de España.

Cuál es la mejor manera de formarse en Data Science

Llegados a este punto quizá te estés preguntando cuál es la mejor vía para adquirir los conocimientos necesarios para dar el salto al sector de los datos. A diferencia de las carreras universitarias o los masters, en HACK A BOSS ofrecemos un Bootcamp de Data Science que supone la manera más práctica y rápida de ganar las competencias necesarias para trabajar en las empresas que más talento demandan en la actualidad.

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