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Comprender la ciencia de datos
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Las expectativas salariales siempre son un factor clave al buscar nuevas oportunidades, y si estás pensando en dar el salto a la ciencia de datos, aquí va una gran noticia: los data scientists, así como otros perfiles vinculados a los datos, se sitúan entre los mejor pagados del sector tecnológico.
Según datos de 2023 de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., la ciencia de datos es la tercera ocupación de más rápido crecimiento, con una tasa estimada del 35% entre 2021 y 2031. En prácticamente todas las industrias, las organizaciones compiten por profesionales de ciencia de datos para aprovechar su información y tomar decisiones empresariales inteligentes. Sin embargo, como la oferta de profesionales de datos aún no ha alcanzado a la demanda, la competencia entre empresas para contratar este talento es más intensa que en otros ámbitos tech. El resultado: las compañías están dispuestas a pagar salarios muy altos a los data scientists con talento.
Aunque el momento es especialmente favorable, conviene tener en cuenta que los salarios en ciencia de datos pueden variar considerablemente. A la hora de decidir cuánto pagar, las empresas consideran varios factores: experiencia, habilidades, puesto y tamaño de la compañía, entre otros.
En este artículo, te ofrecemos una panorámica de los salarios en ciencia de datos en 2024. Analizaremos los criterios que influyen en la retribución con datos de varios portales de empleo, como Glassdoor y PayScale, información pública de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. y encuestas sectoriales, como las O’Reilly Data Science Salary Surveys.
Para acotar el tema, nos centraremos únicamente en el mercado salarial de EE. UU.
Salarios en ciencia de datos según la experiencia
¿Cuánto gana de media un data scientist? Según Indeed, el salario base medio en EE. UU. es de 123.069 $ anuales, a partir de 4.200 sueldos reportados.
Fuente de la imagen: Indeed
La cifra baja un poco si miramos los datos de PayScale, que sitúa el promedio en 100.598 $ al año con base en unas 9.000 fichas salariales.
Fuente de la imagen: Payscale
Ahora bien, el salario medio de un data scientist cambia según la experiencia. Como recoge PayScale, si estás empezando y buscas tu primer empleo en el área, puedes esperar de media unos 87.000 $. Con 1-4 años de experiencia, la compensación total ronda los 98.000 $, y con 5-9 años, el salario medio se sitúa alrededor de 113.000 $.
Fuente de la imagen: PayScale
Estas medias han subido unos 2.000 $ anuales desde la última recopilación de 2022. Estas estimaciones encajan con los resultados de la O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey, que cifra el aumento medio de la compensación en los últimos tres años en 9.252 $, equivalente a un 2,25% anual.
Salarios en ciencia de datos por puesto
El paraguas de profesionales de datos incluye varios roles: data scientists, data engineers, data analysts y machine learning engineers. Las responsabilidades, los requisitos y, en última instancia, los salarios varían ampliamente entre ellos. En general, cuanto mayor es el peso de las responsabilidades de gestión (por ejemplo, liderar proyectos de equipo y tratar directamente con clientes), mayor es la compensación.
A continuación tienes rangos y promedios salariales de perfiles de ciencia de datos, según Indeed.com:
Data scientist
Un data scientist investiga, extrae y comunica insights valiosos presentes en los datos. Para ello utiliza ordenadores y lenguajes de programación para procesar información, realizar cálculos complejos, crear visualizaciones útiles y obtener resultados. ¿Quieres convertirte en data scientist? Datacamp cuenta con excelentes itinerarios profesionales tanto con Python como con R.
- Salario medio: 123.069 $. Rango salarial: 78k - 194k $.
Descubre más sobre los salarios de data scientist en el mundo en un artículo aparte.
Machine learning engineer
Los machine learning engineers son programadores altamente cualificados que desarrollan modelos sobre grandes conjuntos de datos para investigar, crear y entrenar algoritmos capaces de aprender y hacer predicciones.
- Salario medio: 161.407 $. Rango salarial: 105k - 247k $
Es una de las carreras más complejas y mejor pagadas dentro de la ciencia de datos. Para empezar, te recomendamos nuestro itinerario Machine Learning Scientist with Python.
Data engineer
Los data engineers sientan las bases para la adquisición, el almacenamiento, la transformación y la gestión de datos en una organización. Es uno de los perfiles más demandados en ciencia de datos.
- Salario medio: 126.610 $. Rango salarial: 81k - 196k $.
Echa un vistazo a nuestra guía completa sobre salarios de data engineer en el mundo para saber más.
Cloud engineer
Un cloud engineer es un profesional de datos que trabaja con entornos en la nube. Suele encargarse de la gestión, planificación, arquitectura y monitorización de sistemas cloud. Cada vez más empresas migran a servicios en la nube.
- Salario medio: 127.119 $. Rango salarial: 83k - 192k $.
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Data analyst
Se encargan de procesar los datos que ya tiene la empresa. Entre sus tareas habituales está usar bases de datos para elaborar informes y paneles.
- Salario medio: 78.324 $. Rango salarial: 49k - 123k $.
Si te interesa convertirte en data analyst, descubre nuestro Data Analyst with Python Career Track.
Data science manager
Es un rol de gestión con poder de decisión. Los data science managers se responsabilizan de la operativa del proyecto y actúan de enlace entre el equipo de analistas, científicos y arquitectos de datos, y el cliente. Deben comprender la tecnología aunque no lideren su desarrollo.
- Salario medio: 126.506 $. Rango salarial: 69k - 231k $.
Salarios en ciencia de datos según el tamaño de la empresa
Otro factor relevante es el tamaño de la empresa: por lo general, cuanto mayor es la organización, mayor es el salario. El O’Reilly 2016 Salary Data Science Salary Report arroja luz sobre este aspecto. Han pasado años desde esa encuesta, pero creemos que la tendencia sigue siendo aplicable en 2024.
Según la publicación, los data scientists que trabajan en empresas con más de 1.000 empleados reciben un salario mediano entre 90.000 y 110.000 $, mientras que en compañías medianas (26 a 1.000 personas) ronda los 80.000 $. En empresas pequeñas y startups (2-25 personas) la mediana tiende a ser inferior, alrededor de 60.000 $.
Fuente de la imagen: O’Reilly
Salarios en ciencia de datos para freelance
Con las ventajas del trabajo en remoto al alza, cada vez más personas se plantean probar como freelance. Los profesionales de datos no son una excepción. En los últimos meses, el número de proyectos de ciencia de datos en plataformas populares como Upwork se ha disparado.
Si te estás planteando esta vía, quizá te preguntes cuánto gana un data scientist freelance. Según Glassdoor, su salario medio en EE. UU. es de 116.000 $, con rangos entre 90.000 y 149.000 $.
No obstante, los ingresos de un freelance dependen mucho de factores como sus habilidades, experiencia y valoraciones. Por ello, el rango entre perfiles junior y senior es muy amplio. Por ejemplo, este estudio de 2023 basado en datos de Upwork muestra que un perfil novel puede cobrar 50 $/hora, mientras que uno con experiencia puede llegar a 150-200 $/hora.
Salarios en ciencia de datos por industria
Se necesitan data scientists en casi todos los sectores, pero algunos tienen mayores necesidades y están dispuestos a ofrecer salarios más atractivos. De nuevo, la O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey es una referencia útil para comparar retribuciones entre industrias.
En conjunto, los profesionales de datos en el sector informático —por ejemplo, hardware, servicios cloud, ciberseguridad o desarrollo de software— reportaron los salarios más altos, con compensaciones medias que van de 171.000 $ (hardware) a 164.000 $ (software). Aun así, los datos muestran salarios muy competitivos (por encima de 100.000 $) en industrias fuera del ámbito informático, como banca, retail, moda y seguros.
Esta fotografía coincide con los últimos datos ocupacionales publicados por la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. en 2023.
Fuente de la imagen: O’Reilly
Salarios en ciencia de datos por habilidades
La ciencia de datos evoluciona a gran velocidad. Surgen tecnologías y software constantemente. Formarse no solo sirve para mantenerse al día, sino que también se correlaciona estrechamente con salarios más altos, mayor empleabilidad y seguridad laboral.
En general, ciertas competencias escasas y muy buscadas elevan de forma notable las expectativas salariales.
La programación, el dominio de herramientas de big data, la computación en la nube y la visualización de datos están entre las habilidades más valoradas. Del mismo modo, cualidades personales como la curiosidad científica, la visión de negocio, la comunicación y el liderazgo pueden incrementar mucho la compensación.
A continuación puedes ver un listado de habilidades que influyen en los salarios de data scientists en 2024 según PayScale:
Fuente de la imagen: PayScale
De acuerdo con la O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey, la formación en cloud —especialmente en Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure— fue la habilidad más asociada a subidas salariales.
Otras competencias importantes mencionadas fueron machine learning, tecnologías de contenedores (por ejemplo, Docker y Kubernetes), MLOps y herramientas de canalización de ciencia de datos como Kafka.
En cuanto a lenguajes de programación, la encuesta muestra que los menos comunes en ciencia de datos —como Rust, Go o Scala— también están muy ligados a salarios altos.
Pregunta: ¿Qué tecnologías tendrán el mayor efecto en la compensación el próximo año? Fuente de la imagen: O’Reilly
Salarios en ciencia de datos por ubicación
Los salarios en ciencia de datos también dependen mucho de la ubicación. La compensación media difiere notablemente dentro de Estados Unidos, como muestran los datos de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU.
En general, las medias son más altas en estados de las costas Este y Oeste, con máximos en California (140.490 $), Texas (109.000 $), Nueva York (134.830 $), Florida (106.490 $) y Pensilvania (102.370 $).
No es de extrañar: estos estados concentran varios de los grandes polos tecnológicos del país, como San José —conocida como la capital de Silicon Valley—, San Francisco y Nueva York, donde los profesionales de ciencia de datos suelen alcanzar sueldos de seis cifras.
Fuente de la imagen: Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU.
Cómo puedes aumentar tu salario
La ciencia de datos es un ámbito vibrante y muy disruptivo en sí mismo. El ecosistema cambia a gran ritmo, con nuevas tecnologías, herramientas y software que aparecen constantemente, lo que dificulta prever cómo será el panorama en 10 años.
En este contexto, la formación continua es clave para que los profesionales de datos no solo sigan el ritmo de la innovación, sino también para conseguir subidas salariales o promociones. De hecho, aprender habilidades nuevas y perfeccionar las que ya tienes es una de las mejores vías para progresar. Además, invertir en programas de formación es la estrategia preferida y más viable para que las empresas desarrollen internamente sus equipos de ciencia de datos y machine learning, dada la escasez de talento cualificado.
¿Cuáles son las mejores vías para formarte? Según tu disponibilidad y lo que tu empresa esté dispuesta a invertir en tu educación, puedes valorar estas opciones:
- Titulaciones oficiales en ciencia de datos. Optar por programas avanzados, como un doctorado o un máster en ciencia de datos o un campo afín, es una gran forma de dar un salto en tu organización. La mayoría de grandes tecnológicas animan a su plantilla a cursar este tipo de programas.
- Plataformas de ciencia de datos. Si quieres convertirte en referente, afinar tus habilidades de programación o aprender tecnologías nuevas, seguramente busques un curso. Hay muchas opciones, entre ellas DataCamp. No te pierdas nuestro amplio catálogo de cursos o apúntate a uno de nuestros skill tracks para ampliar tus áreas de especialización.
- Certificaciones en ciencia de datos. Certificarse se está convirtiendo en una de las formas más comunes y rápidas de adquirir o mejorar competencias en ciencia de datos. La lista crece a buen ritmo, desde certificaciones generales hasta otras específicas de proveedor o de tecnología. Según la O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey, las certificaciones cloud —en concreto, AWS y Microsoft Azure— son las que más se asocian a incrementos salariales.
Tendencias de futuro
La ciencia de datos vive una edad dorada gracias al boom de la inteligencia artificial en los últimos años. Empresas de todos los sectores necesitan con urgencia profesionales capaces de aprovechar los datos para tomar decisiones inteligentes.
Según el informe de LinkedIn de 2024 sobre empleos en auge, los roles de AI engineer y AI consultant están entre los 10 primeros. Estos nuevos puestos requieren una sólida base en ciencia de datos y, en muchos casos, las personas que los ocupan proceden de posiciones de data scientist.
La oferta de profesionales de datos aún no alcanza la demanda. La escasez de perfiles cualificados se traduce en una competencia feroz entre empresas, que ofrecen salarios muy competitivos para atraer talento difícil de contratar.
¿Qué podemos esperar a corto y medio plazo? A medida que la ciencia de datos avanza hacia el machine learning y la inteligencia artificial, es de esperar que la demanda siga creciendo. Quienes proceden de disciplinas más tradicionales de ciencia de datos buscarán formarse para adentrarse en el mundo de la IA y acceder a los roles más lucrativos. Para quienes empiezan ahora, el panorama también es prometedor, con multitud de recursos de aprendizaje al alcance de la mano.
Conclusión
Esperamos que este artículo te haya resultado útil. La ciencia de datos está en plena ebullición y las oportunidades son muchas y muy rentables para quienes quieran adentrarse en este ámbito.
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