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Construyendo una carrera en ciencia de los datos: Una guía de cómo hacerlo

Una carrera en ciencia de datos (data science) es lucrativa y gratificante. Pero el camino para iniciar o avanzar en una carrera de ciencia de datos o analítica no siempre es lineal. A diferencia de los trabajos más tradicionales, no es necesario ser profesionistas en el área; tener una licenciatura técnica o un máster para convertirse en un profesional de la ciencia de los datos. Simplemente necesitas las habilidades y la experiencia adecuadas. 

En esta guía, aprenderás los detalles de la ciencia de datos y las habilidades analíticas. Además, te daremos consejos sobre cómo decidir qué carrera de ciencia de datos es la más adecuada para ti.

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Índice de contenidos

¿Por qué hacer carrera en ciencia de los datos o analítica? 3 principales beneficios de una carrera en este campo laboral 

A lo largo de la última década, la disponibilidad de los grandes volúmenes de datos y la demanda de habilidades de ciencia de datos y toma de decisiones y resolución de problemas basados en datos se han disparado. Empujados a un mayor protagonismo por el drástico cambio en las operaciones empresariales y el comportamiento de los consumidores provocado por la pandemia del COVID-19, la analítica y la ciencia de los datos se han consolidado como herramientas de navegación esenciales en todos los sectores y funciones.

"La ciencia de datos es una habilidad laboral del siglo XXI que todo el mundo debería tener", afirma Eric Van Dusen, coordinador del plan de estudios de educación en ciencia de datos de la Universidad de California (UC), Berkeley. "En todos los campos. Les digo a los estudiantes que todos tienen que salir con este conjunto de habilidades. Van a ser mucho más poderosos en cualquier carrera que emprendan". 

La ciencia de datos es un campo que está en el punto de mira y que ofrece altos salarios y grandes oportunidades.

  1. Ganar un salario alto 

Según datos de Robert Half, el salario inicial medio de los científicos de datos es de 95.000 dólares, casi el doble de la media salarial de Estados Unidos. Con unos 70.000 dólares, incluso el salario medio de los analistas de datos, una función más básica, es considerablemente superior al salario medio en Estados Unidos.

 

Según un estudio de Burtch Works, la experiencia laboral es el mayor factor en los salarios de la ciencia de datos. Los profesionales de la ciencia de datos a mitad de carrera que tienen al menos siete años de experiencia pueden esperar ganar una media de 129.000 dólares. Los científicos de datos con mucha experiencia que ocupan puestos directivos pueden ganar más de 250.000 dólares. Sin embargo, la educación, el tamaño de la empresa y el sector también son factores importantes a la hora de determinar los salarios de la ciencia de datos. 

  1. Resolver problemas complejos

Si te gustan los modelos matemáticos y resolver problemas complejos del mundo real, nunca te aburrirás como profesional de la ciencia de datos. La principal responsabilidad de tu trabajo es encontrar respuestas y conocimientos analizando y procesando grandes cantidades de datos en bruto. Algunos ejemplos de problemas empresariales que podrás resolver son:

  • Encontrar formas de aumentar las ventas
  • Descubrir las características que distinguen a un segmento del público objetivo
  • Encontrar oportunidades potenciales en conjuntos de datos dispares
  • Identificar problemas no reconocidos en las operaciones comerciales actuales
  • Construir una infraestructura que ayude a una organización a ingerir y centralizar todos los datos 

"El famoso John Tukey dijo que 'lo mejor de ser estadístico es que puedes jugar en el patio trasero de todo el mundo', afirma Philippe Rigollet, profesor asociado del departamento de matemáticas y del Centro de Estadística y Ciencia de Datos del MIT. "Esto es cierto en la ciencia de datos: sea cual sea tu campo de interés, te puedo asegurar que hay datos para mejorarlo. Ser capaz de extraer información de los datos es, en realidad, una posición muy poderosa, ya que los datos se recogen en todos los aspectos de la sociedad, desde el marketing hasta la salud, e incluso los deportes y el entretenimiento." 

  1. Evitar la automatización del trabajo

Las funciones de la ciencia de los datos, en particular los analistas de datos, corren un riesgo muy bajo de automatización por varias razones: 

  • La demanda de roles de ciencia de datos está creciendo a una tasa media del 50% 
  • Muy pocas plataformas pueden producir análisis sofisticados
  • Los científicos de datos son los que hacen la mayor parte de la automatización

Cómo hacer crecer tu carrera en la ciencia de datos: De analista a científico de datos 

Hay dos formas principales de utilizar las habilidades de la ciencia de datos en tu carrera. Puedes aprovecharlas para convertirte en un profesional de la ciencia de los datos o pasar a desempeñar un papel relacionado con la analítica, como analista funcional de negocios o gestor de datos. Ambas trayectorias profesionales requieren habilidades y conocimientos básicos en análisis de datos, programación, gestión de datos, minería de datos y visualización de datos.

 

¿Qué hace un analista de negocios? Contar historias con datos

Ambas trayectorias profesionales son flexibles porque el campo de la ciencia y la analítica de datos es relativamente nuevo. Los profesionales de la ciencia de datos, como los analistas de datos, pueden inclinarse hacia un papel de desarrollador de sistemas de datos o de ciencia de datos, dependiendo de dónde profundicen sus conocimientos. Muchas de estas habilidades pueden aprenderse a partir de la experiencia laboral o de forma independiente a través de cursos de ciencia de datos en línea. Al ampliar tus conocimientos en inteligencia artificial, estadística, gestión de datos y análisis de big data, un analista de datos puede pasar a desempeñar un papel de científico de datos. Al aprovechar sus conocimientos técnicos en Python, bases de datos relacionales y aprendizaje automático, un analista de datos puede convertirse en un desarrollador de sistemas de datos.

Científicos de datos vs. Analistas de datos: ¿Cuál es la diferencia?

Las habilidades y responsabilidades laborales de los roles de ciencia de datos de nivel básico y de los analistas de datos a menudo se superponen. Ambas funciones requieren conocimientos estadísticos, de matemáticas básicas y la capacidad de programar. Sin embargo, hay una clara diferencia en el enfoque.

¿Qué hace un científico de datos?

Los científicos de datos responden a preguntas sobre el negocio a partir del contexto de los datos. Aprovechan los datos para crear nuevas características del producto y tienden a hacer más modelado e investigación abierta. Pasan mucho tiempo limpiando los datos para asegurarse de que son utilizables para sus modelos y sus algoritmos de aprendizaje automático. Cuando ves Netflix y ves una lista personalizada de programas recomendados, eso son algoritmos de aprendizaje automático y ciencia de datos en funcionamiento. 

Habilidades básicas de la ciencia de los datos

  • Big data: big data son conjuntos de datos grandes o complejos que no se pueden gestionar con el software de procesamiento de datos tradicional. Por eso los científicos de datos deben conocer Apache Hadoop o Apache Spark, que es un sistema de procesamiento distribuido de código abierto.
  • Modelado de datos: el modelado de datos es el proceso de formatear datos específicos en una base de datos.
  • Visualización de datos: la visualización de datos es la representación gráfica de los datos que se utiliza para mostrar las tendencias y los conocimientos.
  • Aprendizaje automático: el aprendizaje automático es una serie de técnicas utilizadas para predecir y pronosticar datos. 
  • Programación: conocer lenguajes de programación como Python y R es fundamental si se quiere automatizar la manipulación de datos. 
  • Estadística: aunque no es necesario ser un estadístico, hay que conocer alguna forma de estadística aplicada para interpretar los datos.
  • Trabajo en equipo: los científicos de datos no trabajan solos; a menudo forman parte de equipos de ciencia de datos más amplios compuestos por ingenieros de datos, desarrolladores de software y otros.

¿Qué hace un analista de datos?

Los analistas de datos se encargan de responder a preguntas sobre los datos. A diferencia de los científicos de datos, los analistas de datos no se preocupan por utilizar los datos para encontrar tendencias o averiguar el futuro del negocio. Su trabajo consiste en analizar datos históricos, crear y ejecutar pruebas A/B en el producto, e incluso diseñar sistemas. Los analistas de datos tienen que ser competentes en el almacenamiento de datos, el almacenamiento y la utilización de herramientas como Tableau.

Conocimientos básicos de los analistas de datos

  • Pruebas A/B: Las pruebas A/B son un enfoque estadístico utilizado para comparar dos versiones de una variable en un entorno controlado. Las pruebas A/B se emplean para determinar qué versión de la variable funciona mejor. 
  • Conocimiento del dominio: Puede pensar en el conocimiento del dominio como una especialización. Por ejemplo, si tienes una experiencia significativa trabajando específicamente en el sector minorista, tienes conocimientos de dominio en el sector minorista.
  • Excel: Microsoft Excel se utiliza a menudo para gestionar pequeños conjuntos de datos. 
  • Visualización de datos: Al igual que los científicos de datos, los analistas de datos deben saber utilizar herramientas de visualización de datos como Tableau para contar historias a las partes interesadas con datos. 
  • Programación: Los analistas de datos deben tener habilidades de programación competentes en lenguajes como R y Python. Tener conocimientos en ciencias de la computación será de utilidad. 
  • SQL: SQL es un lenguaje de base de datos utilizado para la gestión de datos y la construcción de estructuras de bases de datos. A menudo se utiliza SQL en lugar de Excel porque es más apto para manejar grandes conjuntos de datos. 
  • Presentación de informes: Como analista de datos, tienes que informar sobre tus datos, lo que significa que también debes tener excelentes habilidades de comunicación y presentación. 

¿Qué carrera de ciencia de datos es la adecuada para ti? 

Decidir si una carrera de ciencia de datos es adecuada para ti es más que preguntarse si te gusta trabajar con datos o no. Se trata de preguntarte si te gusta trabajar en problemas complejos y ambiguos y de averiguar si tienes la aptitud y la paciencia para desarrollar tu conjunto de habilidades. Para determinar si una carrera de ciencia de datos es adecuada para ti, pregúntate 

  • ¿Estás comprometido con el aprendizaje de materias técnicas?
  • ¿Estás dispuesto a aprender estadística aplicada y otros tipos de matemáticas avanzadas como el álgebra lineal?
  • ¿Te gusta contar historias con datos? 
  • ¿Tienes iniciativa y estás dispuesto a generar nuevos proyectos en los que trabajar de forma independiente? 
  • ¿Te gusta la informática y la programación? 

Si has respondido afirmativamente al menos a tres o más de las preguntas anteriores, puede que tengas lo que se necesita para triunfar como profesional de la ciencia de los datos, pero ¿qué tipo de función tiene sentido?

¿Eres analista de datos?

Los analistas de datos son generalistas, lo que significa que pueden trabajar en diferentes equipos y funciones. Les gusta trabajar en problemas claramente definidos y estructurados. Utilizan los datos para extraer y producir informes valiosos para la empresa. Los analistas de datos de éxito suelen disfrutar de cierto nivel de complejidad, pero no tanto como los científicos de datos. A continuación se explica cómo puede saber si eres apto para convertirse en analista de datos:

  • Eres un generalista
  • Te gusta trabajar de forma interdisciplinar
  • Te gusta resolver problemas concretos

¿Eres un científico de datos?

A los científicos de datos les encanta la complejidad. Disfrutan respondiendo a preguntas amplias y amorfas. Les encantan las tareas basadas en proyectos y se entusiasman con la entrega de información. Los científicos de datos son menos propensos a trabajar en una amplia variedad de tareas en comparación con los analistas de datos. Por lo tanto, podrías ser un buen candidato para una carrera como científico de datos si 

  • Te gusta la complejidad
  • Te gusta la ambigüedad 
  • Te gusta profundizar en una sola pregunta
  • Te parece bien no encontrar una respuesta a un problema

¿Eres ingeniero de datos?

Los ingenieros de datos son muy técnicos. Básicamente, organizan y estructuran los datos en bruto para que los científicos de datos y los analistas de datos puedan realizar su trabajo. Un buen ingeniero de datos disfruta construyendo pipelines de datos y le gusta el desarrollo de software. Tienen conocimientos avanzados de lenguajes de programación como Java, SQL o SAS. Por lo tanto, serás un candidato ideal para la ingeniería de datos si 

  • Te gustan las funciones altamente técnicas
  • Te gusta construir y gestionar infraestructuras de datos 
  • Te gusta el desarrollo de software

Las mujeres en la ciencia de los datos

Según un estudio realizado en 2020 por el Boston Consulting Group, solo el 15% de los científicos de datos son mujeres. Esa falta de diversidad es un problema grave, dice el estudio: "Los algoritmos de IA son susceptibles de sesgo, por lo que construirlos requiere un equipo que incluya una amplia gama de puntos de vista y experiencias." 

Bishop está de acuerdo, e insta a las mujeres a unirse al campo, a pesar de algunas de las percepciones y barreras tecnológicas tradicionales que bloquean o disuaden a las mujeres y otros grupos subrepresentados de seguir carreras de ciencia de datos y analítica. "Lo más maravilloso de los datos es que los datos son poder", dice Bishop. "Nadie tiene más poder que la persona con los datos. Incluso si te sientes como si tuvieras el síndrome del impostor, los datos bien analizados te dan confianza."

Empieza a construir tu carrera en ciencia de datos y analítica

Los datos son más importantes que nunca en un mundo lleno de incertidumbre. A medida que las empresas sigan transformándose, buscarán empleados con conocimientos de ciencia de datos y analítica que les ayuden a optimizar los recursos y a tomar decisiones basadas en datos. Tanto si quieres explorar la ciencia de los datos por primera vez, como si quieres adquirir valiosas habilidades analíticas que pueden aplicarse a carreras en muchas industrias, o conseguir un título, hay un camino en edX para ti.

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Preguntas frecuentes sobre la carrera de científico de datos

¿Qué es un científico de datos?

Un científico de datos es un profesional que tiene un conjunto de habilidades multidisciplinarias y trabaja con grandes cantidades de datos para encontrar ideas y respuestas a los problemas empresariales. Los científicos de datos suelen tener un título de postgrado en una materia técnica como la informática o la estadística. 

¿Es la ciencia de los datos una buena carrera?

La ciencia de los datos es una excelente opción profesional. Según la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos, la ciencia de los datos es uno de los campos de mayor crecimiento y mejor pagados del país. 

¿Qué tipo de trabajos se pueden conseguir con la ciencia de datos?

Puedes conseguir un trabajo en ciencia de datos en prácticamente cualquier campo. Desde el comercio minorista hasta las finanzas y la banca, casi todos los sectores necesitan la ayuda de profesionales de la ciencia de los datos para recopilar y procesar información de sus conjuntos de datos. 

¿Es difícil conseguir un trabajo en ciencia de datos?

Conseguir un trabajo en la ciencia de los datos puede ser difícil porque el campo de la ciencia de los datos es muy nuevo. Por ello, el campo cambia constantemente, por lo que hay que estar al tanto de las nuevas habilidades y conocimientos.

¿Cómo puedo empezar una carrera en la ciencia de los datos sin experiencia?

Hay varias maneras de empezar una carrera en la ciencia de los datos si no se tiene experiencia. Una forma es construir gradualmente las habilidades y conocimientos fundamentales de la ciencia de datos, como la estadística aplicada, el modelado de datos, la gestión y el almacenamiento de datos y el aprendizaje profundo. Explora los cursos y programas de edX que pueden ayudarte a empezar.