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Oportunidades Laborales de la Ciencia de Datos

Data Analysis laboral

Data Analysis laboral

En un artículo anterior ya comentamos acerca de nuestra definición de Data Science o Ciencia de datos, sin embargo nos siguieron preguntando: ¿Dónde puedo trabajar? ¿Qué responsabilidades tengo dentro de las empresas? ¿Existe realmente trabajo en esta área? ¿Voy a ganar más plata?.

En las tecnologías de la información suele hablarse de “hype” o tema de moda a esas nuevas herramientas que surgen, que todo el mundo habla de ellas, muchos empiezan a usarse, pero en algunas ocasiones solo queda en eso y no logra consolidarse como una herramienta masiva. En este caso más que una “herramienta” estamos hablando de una disciplina, pero nadie puede negar que ha sido un tema popular, pero, a diferencia de otros, este “hype” no pasa solo porque se habla de él, sino que hay una demanda enorme de profesionales en el área, muchos más de los profesionales que surgen, lo que la transforma (como otra disciplinas de las tecnologías de la información) en una carrera profesional con amplias oportunidades. No por nada Harvard Business Review la nombró The Sexiest Job of the 21st Century, con ese nombre hasta Messi pensaría cambiar de rubro.


Según una investigación realizada por Glassdoor en Estados Unidos, la media de ingreso de un profesional de la ciencia de datos es de $100.000 dólares al año el 2018, convirtiéndolo en uno de los “Mejores trabajos del 2018 en EEUU”. No solo ellos han catalogado esta área como una gran oportunidad, sino que estudios de Linkedin, Deloitte y otros han llegado a conclusiones similares.  Lo que pasa en el hemisferio norte no es muy distinto a lo que está pasando en latinoamérica, los invito a ir a los sitios de empleo y busquen Data Science, Machine Learning o Big Data y van a encontrar múltiples ofertas laborales. El Mercurio de Chile menciona que entre el 2008 y el 2016 aumentó en un 50% la demanda de profesionales en el área.

Lo primero que hay que tener claro es que dentro del área existen varias especialidades. Se debe destacar que este es un rubro relativamente nuevo y muchos de los conceptos no tienen un consenso en su definición y, entre ellos, existen muchos elementos en común. Especialmente en el mercado latinoamericano que está entrando lentamente a este mundo, los conceptos son un poco más nebulosos y los profesionales suelen ser un poco más generalistas.

Generalmente cuando uno revisa los trabajos de Ciencia de Datos, se puede encontrar con estos roles:

Muchos otras roles se pueden ver en la industria: Ingeniero de Machine Learning, Analista Big Data o simplemente Data Scientist.

Sea como sea, en un equipo de Data Science existirán estos roles, en algunos casos será la misma persona que realizará más que uno o cada rol debe tener claro lo que hace su compañero. Es importante que los profesionales de esta área entiendan el trabajo de sus compañeros para generar una mejor sinergia y coordinación.

Con esto último en mente estamos construyendo nuestro Bootcamp Analista Data Science que busca generar los profesionales completos en el área, que luego podrán especializarse en alguno de los roles anteriores.

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