Mucho antes de la revolución informática, con la invención del televisor y el teléfono, el valor de la información ya era increíblemente alto, a la par de lo complicado que era recopilarla. Ahora, con cada paso que damos, los datos son fácilmente procesados y almacenados (literalmente), y esto solo ha aumentado la necesidad en el mercado laboral por profesionales de la ciencia de datos.
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. Además, ya somos testigos de cómo la inteligencia artificial ha llegado para replantear la forma en que ejecutamos nuestras tareas diarias.
Y es que la ciencia de datos puede ayudarte a mejorar tu vida de diferentes maneras, siendo una de ellas la de abrirte las puertas del sector IT, con más empleabilidad del momento.
En este artículo repasaremos qué es Data Scientist, cuáles son las principales salidas laborales que tienen las personas expertas en datos y las habilidades necesarias para que las empresas se fijen en ti. Recuerda, tú también puedes iniciarte como especialista en datos en nuestro Bootcamp de Data Science & Inteligencia Artificial.
Qué es un Data Scientist
La figura del Data Scientist, científica o científico de datos, es un perfil profesional surgido de la necesidad que tienen las empresas de recopilar, procesar, gestionar e interpretar los datos masivos que requieren sus estrategias de negocio. 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 personal de corte técnico y versátil. Es decir, profesionales extremadamente valiosos en la actualidad.
Las salidas laborales para quienes trabajan en Data Science
Analista de datos
El más demandado en la actualidad dentro del sector Data Science. No en vano, este perfil está orientado al Business Intelligence y desempeña una labor fundamental en su área. Entre sus tareas, 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.
Arquitectura de datos
Otra de las salidas profesionales más comunes, se trata de un rol conectado con el análisis de datos, pues la arquitectura se encarga de construir la plataforma que dará cobijo a los datos recopilados por la compañía, y que será esencial para su análisis. Además, las y los arquitectos de datos tienen la responsabilidad de garantizar la seguridad de los datos recabados, lo cual los convierte en perfiles profesionales indispensables.
Ciencia de datos
Analiza 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.
Artificial Intelligence Engineer
Las ingenieras e ingenieros de inteligencia artificial se centran principalmente en crear algoritmos y sistemas. Tener una comprensión sólida de ciencia de datos les permite optimizar sus modelos de IA usando principios y técnicas como preprocesamiento de datos, selección y extracción de características, evaluación de modelos, optimización de hiperparámetros, ¡y más!
Consultoría de Big Data
La consultora o consultor de Big Data desempeña un papel fundamental en muchas empresas, pues 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 técnico, debe contar con experiencia en el mundo de los negocios.
Analista digital en el departamento de marketing
El universo de los macrodatos es 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.
Este perfil se convierte en el puente entre la estadística en bruto de la empresa y su equipo más creativo, que no necesariamente debe saber de datos. Su objetivo final es ayudar al departamento de marketing a elaborar la mejor estrategia de contenidos para aumentar al máximo las ventas.
Ingeniería de Machine Learning
El perfil de ingeniería de Machine Learning, o aprendizaje automático, es una combinación entre Data Scientist y Software Engineer. Son profesionales que 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
En castellano, desarrolladora o desarrollador de Big Data, es la persona encargada de realizar todas las tareas relacionadas con el desarrollo de software dentro de los equipos. Deben contar con una base muy sólida en lenguajes de programación, como Python, 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 supervivencia y liderazgo de una compañía puede depender de ello, por lo que contar con las habilidades necesarias hará que las empresas al fin consigan profesionales cualificados.
Una de las ventajas de estudiar en un bootcamp de ciencia de datos e inteligencia artificial, es que podrás prepararte en tiempo récord para convertirte en parte de estos perfiles profesionales tan buscados y bien pagados.
Salario del 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. Pero has de saber que el sector de los datos te hará sonreír cuando compruebes cuánto puede se puede ganar en Data Science en España.
Si esta cifra promedio te ha parecido un sueldo más que razonable, te sorprenderá cuánto puede llegar a cobrar un experto en datos con entre 6 y 14 años de experiencia, según datos de Glassdoor y LinkedIn, además con los sueldos medios en varias regiones de España.
Cuál es la mejor manera de formarse en Data Science & Inteligencia Artificial
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