Cómo convertirse en científico de datos en 2026

¿Qué hace un científico de datos? 

Tenemos un artículo completo dedicado a comprender la ciencia de datos. En él, exploramos el papel que puede desempeñar un científico de datos. Básicamente, los científicos de datos trabajan para comprender y analizar en profundidad los datos con el fin de proporcionar información útil. 

En un entorno empresarial, trabajáis en varios equipos para sentar las bases de un análisis sólido. Esto implica desarrollar estrategias para capturar, recopilar y limpiar datos de diversas fuentes. Después de organizar y explorar estos datos, pueden crear soluciones y comunicar sus conclusiones al resto de la empresa. 

Los científicos de datos suelen trabajar con otros profesionales, como ingenieros de datos, analistas, arquitectos de TI, programadores y partes interesadas del ámbito empresarial.

Analista de datos frente a científico de datos: ¿Cuál es la diferencia?

Tenemos una guía completa que compara a los analistas de datos y los científicos de datos. Sin embargo, en resumen, aunque ambos puestos trabajan con datos, difieren en cuanto a su alcance y responsabilidades:

• Los analistas de datos suelen trabajar en la interpretación de datos existentes para proporcionar información útil. Pueden utilizar modelos y herramientas más sencillos.
• Los científicos de datos asumen un papel más amplio, a menudo formulando las preguntas que necesitan respuesta. Obtenéis información valiosa utilizando herramientas y modelos avanzados, incluidosalgoritmos de machine learning.

¿Por qué convertirse en científico de datos? 

Hay muchas razones por las que alguien puede decidir dedicarse profesionalmente a la ciencia de datos. Es un sector que puede resultar enormemente gratificante, ya que ofrece un entorno intelectualmente estimulante y desafiante. Los científicos de datos deben mantenerse a la vanguardia de las últimas tendencias y avances tecnológicos, trabajando en un entorno a menudo dinámico. 

Por lo tanto, si tienes curiosidad intelectual, una mente analítica y te encanta trabajar con datos y tecnología, convertirte en científico de datos podría ser lo ideal para ti. 

Además, hay muchas oportunidades de trabajo enpara científicos de datos con talento. Los datos de Statista muestran que se espera que el mercado del big data crezca significativamente en los próximos años, con un valor previsto de 103 000 millones de dólares en 2027, frente a los 90 000 millones del año pasado, en 2025. 

Del mismo modo, la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. prevé un aumento del 36 % en los puestos de trabajo en el sector de la ciencia de datos entre 2023 y 2033, muy por encima de la media nacional del 4 %. 

Este crecimiento se refleja en la popularidad de las carreras relacionadas con la ciencia de datos, con organizaciones como la Asociación de Ciencias de Datos ( ) de EE. UU. News & World Report clasifica a los científicos de datos como el cuarto mejor trabajo en tecnología, el sexto mejor en trabajos STEM y el octavo mejor trabajo en general. 

Si aún no estás convencido de por qué deberías plantearte esta carrera profesional, el salario medio de un científico de datos podría resultarte atractivo. Con un salario medio de más de 125 000 dólares al año, es evidente que la demanda de científicos de datos se ve compensada con un generoso paquete salarial. 

¿Qué cualificaciones necesitan los científicos de datos?

Existe cierto debate sobre si es necesario tener un título universitario para convertirse en científico de datos. Muchos profesionales han entrado en el sector por otras vías, pero una titulación universitaria puede resultar beneficiosa. 

La mayoría de los programas para graduados y puestos de trabajo buscan personas con titulaciones en informática, ciencia de datos, matemáticas, estadística, ingeniería e incluso física. Sin embargo, algunos programas forman a cualquier persona con un título universitario para convertirse en científico de datos. 

Más adelante trataremos las habilidades necesarias con más detalle, pero puede resultar útil tener conocimientos prácticos de lenguajes de programación como Python, R, SQL y/o Julia. 

Otros descubrirán que pueden confiar en su propio aprendizaje autodirigido, adquiriendo las habilidades y la experiencia necesarias a su propio ritmo e impresionando a los empleadores en la fase de las entrevistas. Por ejemplo, nuestro programa de científico de datos con Python puede ayudarte a aprender todas las habilidades necesarias para iniciar una carrera en ciencia de datos. 

También puedes obtener la certificación como científico de datos con DataCamp y demostrar tus conocimientos en ciencia de datos a posibles empleadores. 

¿Qué habilidades necesitan los científicos de datos? 

En otro artículo, hemos tratado con más detallelas15 habilidades principales que deberán tenerlos científicos de datos en 2026, por lo que aquí solo haremos un resumen. Básicamente, para tener éxito en la ciencia de datos, necesitarás diversas habilidades técnicas y sociales. 

Habilidades técnicas

Estas son las habilidades técnicas que deberás desarrollar para convertirte en un científico de datos completo: 

• Python
• R
• Estadística y matemáticas
• SQL y nosql 
• Visualización de datos
• Aprendizaje automático
• Aprendizaje profundo 
• Procesamiento del lenguaje natural 
• Big data
• Computación en la nube

Habilidades sociales 

Actualmente, se suelen denominar «habilidades de poder» o «habilidades humanas», y son habilidades interfuncionales que no son específicas de un puesto de trabajo, pero que siguen siendo necesarias. Para un científico de datos, estos incluyen: 

• Comunicación 
• Narración de historias 
• Pensamiento crítico 
• Perspicacia empresarial 
• Resolución de problemas 
• Trabajo en equipo 

¿Cuál es el salario medio de un científico de datos? 

Hemos tratado en detalle los salarios en el ámbito de la ciencia de datos en otro artículo, en el que se desglosan los salarios en función de diversos factores. Sin embargo, para resumir brevemente: 

• Los datos sobre el salario medio difieren según las fuentes. Por ejemplo, en 2025 en EE. UU., Glassdoor dio un salario medio de 163 952 dólares anuales, mientras que PayScale dio una estimación de 101 261 dólares.
• Según Indeed, los directores de ciencia de datos suelen ser los que más ganan, con salarios que oscilan entre los 77 706 y los 236 019 dólares anuales.
• Los científicos de datos y los ingenieros de datos suelen tener salarios similares, que oscilan entre 90 987 y 244 116 dólares al año para los científicos y entre 81 356 y 196 140 dólares al año para los ingenieros. 
• El tamaño de la empresa es importante, ya que las empresas con más de 1000 empleados pagan un salario medio que oscila entre 90 000 y 110 000 dólares al año, en comparación con los aproximadamente 80 000 dólares de las empresas medianas (de 26 a 1000 empleados) y los 60 000 dólares de las pequeñas empresas y las startups (de 2 a 25 miembros).

Cómo convertirse en científico de datos 

A estas alturas, probablemente estés deseando comenzar tu andadura para convertirte en científico de datos. ¿Pero por dónde empezar? A continuación, destacamos ocho pasos que debes seguir para convertirte en científico de datos partiendo de cero. 

Como ya hemos comentado, los requisitos exactos para ser científico de datos dependerán de diversos factores, pero estos son algunos de los pasos más citados: 

1. Aprende a manipular datos, visualizarlos y generar informes. 

A medida que trabajes para convertirte en científico de datos, a menudo te encontrarás con conjuntos de datos grandes y complejos. Para entender esta información (tanto para ti como para los demás), tendrás que aprender a manejarla. Aquí es donde resultan útiles las habilidades para manejar datos. Aquí es donde limpiarás, organizarás y transformarás los datos brutos en un formato que te permita analizarlos y extraer conclusiones. 

Puedes utilizar diversas herramientas para manipular datos, pero las bibliotecas como Pandas en Python suelen ser la opción más habitual. Para obtener más información, puedes consultar nuestra hoja de referencia sobre el manejo de datos en Python con pandas. 

Para presentar tus datos de forma impactante, necesitarás dominar la elaboración de informes y la visualización de datos. Puedes obtener más información sobre algunas de las mejores herramientas de visualización de datos que existen, lo que te ofrece una amplia gama de opciones en función de tu objetivo final. 

2. Trabaja tus habilidades en estadística, matemáticas y machine learning. 

Aunque no es necesario tener un título universitario en estas áreas, sí es necesario tener conocimientos prácticos sobre ellas. Por lo general, te interesará cubrir áreas como cálculo, álgebra lineal y estadística. Sin embargo, vale la pena evaluar tu intención al aprender estas cosas. 

Por ejemplo, aprender cálculo puede ayudarte a crear algoritmos de optimización para machine learning, aunque tanto Python como R cuentan con funciones que pueden encargarse del cálculo por ti. Como ejemplo concreto, comprender un tema como el descenso de gradiente puede ayudarte a medir el cambio en el resultado de una función cuando modificas las entradas, lo que puede ayudar a perfeccionar los modelos de machine learning. 

Si deseas refrescar tus conocimientos de álgebra lineal, nuestro curso Álgebra lineal para la ciencia de datos en R te ayudará a trabajar con vectores y matrices, resolver ecuaciones matriciales y vectoriales, realizar análisis de valores propios y vectores propios, y utilizar el análisis de componentes principales para reducir la dimensión de conjuntos de datos del mundo real. Todas estas áreas son útiles para las matemáticas aplicadas y la ciencia de datos. 

Del mismo modo, Modelado estadístico intermedio en R cubre algunos temas esenciales de estadística de machine learning, lo que te ayudará a progresar en áreas clave. 

3. Aprende a programar 

En nuestro artículo sobre los mejores lenguajes de programación para científicos de datos, exploramos en detalle algunos de los mejores lenguajes que deberías considerar aprender ahora mismo. Dada su versatilidad y ubicuidad, dos de las opciones más obvias para los científicos de datos son Python y R. 

Por supuesto, trabajar con datos también implica trabajar con bases de datos, por lo que SQL es otro lenguaje de programación esencial. Afortunadamente, es un lenguaje relativamente sencillo una vez que has aprendido Python y R. 

Julia es una buena opción una vez que hayas aprendido Python, R y SQL. Con Julia, obtienes un lenguaje creado desde cero para la ciencia de datos, lo que lo hace rápido e intuitivo.  Si empiezas a trabajar con conjuntos de datos muy grandes, es posible que necesites otros lenguajes, pero hasta entonces, estos cuatro serán suficientes.

Con un lenguaje como Java, obtienes un lenguaje de código abierto conocido por su eficiencia y rendimiento. Para la ciencia de datos, Java Virtual Machines proporciona un marco sólido y eficiente para herramientas populares de big data como Hadoop, Spark y Scala. 

Otros lenguajes de programación que vale la pena aprender para la ciencia de datos con conjuntos de datos muy grandes son Scala, C/C++, JavaScript, Swift, Go, MATLAB y SAS. 

4. Comprender las bases de datos 

Hemos mencionado SQL en el tema anterior, y es un punto que vale la pena repetir. Las bases de datos relacionales permiten a los científicos de datos almacenar datos estructurados de forma rápida y eficiente. A la hora de recopilar y organizar datos, a menudo descubrirás que SQL es tu herramienta preferida. 

SQL te permite manejar datos estructurados, consultar bases de datos, manipular, preparar y experimentar con datos, y mucho más. Además, SQL se suele implementar junto con Python, con bibliotecas como SQLite, PostgreSQL y MySQL que te ayudan a conectar diferentes fuentes de datos. Empieza con el programa formativo Fundamentos de SQL.

5. Aprende a trabajar con big data  

Ya hemos mencionado brevemente el hecho de que, como científico de datos, a menudo trabajarás con grandes conjuntos de datos. En una época en la que todo y todos generan más datos que nunca, estos conjuntos de datos son cada vez más grandes, lo que dificulta su recopilación, mantenimiento y procesamiento. 

Sin embargo,, un científico de datos experto puede extraer información nueva y detallada de estos enormes conjuntos de datos. Aprender a utilizar plataformas en la nube comoAWS, Microsoft Azure y Google Cloud puede beneficiar tu carrera como científico de datos. Del mismo modo, herramientas comoApache Spark pueden ayudar con el procesamiento, el análisis, y machine learning de big data. 

Puedes aprender los fundamentos del big data con PySpark gracias a nuestro curso, que cubre algunos de los aspectos esenciales a la hora de manejar grandes cantidades de datos para su análisis.  

6. Adquiere experiencia, practica y conoce a otros científicos de datos. 

Al igual que con cualquier otra profesión, para convertirte en científico de datos necesitarás tanta experiencia y práctica como sea posible. Afortunadamente, hay muchas formas de participar en comunidades, trabajar en proyectos y desarrollar tus habilidades en ciencia de datos. 

Por ejemplo, DataCamp DataLab ofrece un cuaderno colaborativo basado en la nube que te permite analizar datos, colaborar con otras personas y compartir conocimientos. DataLab está diseñado para llevarte del aprendizaje de la ciencia de datos a la práctica de la ciencia de datos. También cuenta con conjuntos de datos integrados, por lo que puedes analizar los datos en cuestión de minutos.

También puedes aplicar tus conocimientos a diversos proyectos de ciencia de datos, lo que te permitirá resolver problemas del mundo real desde tu navegador. 

7. Realiza unas prácticas o solicita un empleo. 

Una vez que hayas desarrollado todas las habilidades mencionadas anteriormente, querrás aplicarlas en entornos más profesionales. Una vez que estés seguro de que tienes las habilidades necesarias como científico de datos para cumplir con las expectativas de un puesto, puedes empezar a solicitar prácticas o empleos. 

Consulta nuestra guía completa sobre cómo solicitar puestos de trabajo en ciencia de datos y aprende a diferenciarte de otros candidatos. Probablemente necesitarás un portafolio bastante completo que demuestre una amplia gama de habilidades, y también tendrás que prepararte con antelación para la entrevista de científico de datos. 

8. Sigue e interactúa con la comunidad. 

Si quieres convertirte en científico de datos, tendrás que mantenerte al día en un sector que evoluciona rápidamente. No hay mejor manera de mantenerse informado sobre los avances en ciencia de datos que participando en lo que a menudo puede ser una comunidad generosa y dedicada. 

Además de redes sociales como LinkedIn, Twitter, Discord y Reddit, puedes seguir todo tipo de sitios especializados, blogs y líderes en ciencia de datos. Busca personas que estén interesadas en los mismos temas que tú, pide consejo, participa en los debates y mantente al tanto de lo que sucede. Y, por supuesto, escucha el podcast DataFrame para conocer las últimas noticias del sector de la mano de numerosos profesionales del ámbito de los datos.

Itinerarios formativos para convertirse en científico de datos

Convertirse en científico de datos es un camino que puede iniciarse desde diferentes formaciones académicas. Como hemos comentado, una licenciatura en ciencia de datos, informática o un campo relacionado suele ser el primer paso que da la gente. Sin embargo, en realidad, hay múltiples caminos para adquirir las habilidades necesarias:

1. Cursos y certificaciones en línea: Comenzar con recursos en línea, como los programas de ciencia de datos de DataCamp, es una excelente manera de adquirir las habilidades necesarias. Además de ampliar tus conocimientos en diversas áreas, también puedes trabajar para convertirte en un científico de datos certificado con nuestra reconocida certificación.
2. Título universitario. Una licenciatura en ciencia de datos, informática, estadística o un campo relacionado proporciona una base sólida.
3. Máster. Un máster en ciencia de datos puede ser beneficioso para quienes desean especializarse o adquirir habilidades avanzadas.
4. Bootcamps de ciencia de datos: Los bootcamps de ciencia de datos ofrecen formación intensiva para ayudarte a adquirir rápidamente habilidades prácticas. Puedes leer más sobre los mejores bootcamps de ciencia de datos y algunas opciones alternativas en nuestro artículo aparte. 

¿Cuánto tiempo se tarda en convertirse en científico de datos? 

El tiempo que se tarda en convertirse en científico de datos depende de tu punto de partida, tu experiencia y tu estilo de aprendizaje. Para los principiantes, alcanzar la preparación laboral suele requerir entre 6 y 12 meses de estudio constante y práctica. Si ya tienes conocimientos previos de matemáticas, programación o análisis, es posible que puedas acelerar este proceso.

Quienes siguen una trayectoria académica tradicional, como una licenciatura o un máster, pueden dedicar entre dos y cinco años a sentar las bases. Sin embargo, muchos científicos de datos exitosos se incorporan al campo más rápidamente a través del aprendizaje autodirigido, los bootcamps y las certificaciones.

Independientemente del camino que elijas, la clave es progresar de forma constante en las habilidades básicas (como Python, estadística y machine learning), trabajar en proyectos y participar en la comunidad de ciencia de datos.

Hoja de ruta del científico de datos: Un plazo de 6 a 12 meses

Aquí tienes una hoja de ruta simplificada que te servirá de guía en tu camino para convertirte en científico de datos. Aunque los plazos pueden variar, este plan parte de la base de que empiezas desde cero y estudias a tiempo parcial:

Mes 1-2: Sentar las bases

• Aprende Python y/o R para el análisis de datos.
• Domina los conceptos básicos del manejo y la visualización de datos.
• Comprender las estadísticas y probabilidades fundamentales.

Mes 3-4: Mejora tus habilidades básicas

• Sumérgete en SQL y las bases de datos relacionales
• Estudia álgebra lineal, cálculo y estadística avanzada.
• Comienza a explorar los conceptos y algoritmos de machine learning.

Mes 5-6: Trabaja con datos del mundo real.

• Aprende a utilizar herramientas de big data como Spark y plataformas de nube (AWS, GCP).
• Aplica tus habilidades en proyectos prácticos utilizando conjuntos de datos reales.
• Empieza a crear un portafolio en plataformas como GitHub o DataCamp DataLab.

Mes 7-8: Obtén la certificación y prepárate para el mundo laboral.

• Obtener una certificación profesional (por ejemplo, la certificación de científico de datos de DataCamp).
• Practica entrevistas técnicas y elabora un currículum que destaque tu trabajo en proyectos.
• Empieza a crear una red de contactos y a solicitar prácticas o puestos de trabajo para principiantes.

Mes 9-12: Profundiza en tu especialización

• Explora áreas como la PNL, el aprendizaje profundo o el análisis empresarial.
• Contribuye a proyectos de código abierto o participa en hackatones.
• Mantente al día de las últimas tendencias a través de podcasts, blogs y participación en la comunidad.

Reflexiones finales

El camino para convertirse en científico de datos es tan emocionante como gratificante. Con la ciencia de datos impregnando todos los sectores e industrias, el papel de los científicos de datos nunca ha sido tan crucial. Tanto si te motiva la curiosidad intelectual, la promesa de un salario lucrativo o el deseo de tomar decisiones impactantes basadas en datos, una carrera en ciencia de datos ofrece infinitas posibilidades.

Como hemos visto en esta guía completa, existen múltiples vías para entrar en este campo tan dinámico. Desde la educación formal en informática o estadística hasta el aprendizaje autodirigido a través de cursos en línea, programas y certificaciones como los que ofrece DataCamp, el camino se puede adaptar a tus necesidades y preferencias. 

El mercado laboral para los científicos de datos está en auge, y se prevé un crecimiento significativo en los próximos años. Este crecimiento no solo se refiere a las oportunidades laborales, sino también a la variedad de funciones y especializaciones dentro del campo. Tanto si te consideras un gestor de datos, un ingeniero de machine learning o un analista de inteligencia empresarial, hay un nicho para ti.

Por lo tanto, si eres analítico, te gusta resolver problemas y te intriga el poder de los datos, no hay mejor momento para convertirte en científico de datos. Empieza hoy mismo con nuestro programa de científico de datos con Python.