La pandemia de la COVID-19 ha acelerado la transformación digital en todos los sectores. Como resultado, las organizaciones generan más datos que nunca y la demanda de profesionales en ciencia de datos está en máximos. Según el informe de empleos emergentes de LinkedIn 2020, Data Scientist es el tercer puesto con mayor crecimiento (37% anual), solo por detrás de otros roles intensivos en datos como ingeniero/a de robótica y especialista en inteligencia artificial. Y no parece que vaya a frenarse: la Oficina de Estadísticas de EE. UU. estima 11,5 millones de nuevos empleos en ciencia de datos solo hasta 2026.
En este artículo, analizamos qué es la ciencia de datos, los tipos de salidas profesionales en este ámbito y algunas buenas prácticas para abrirte camino en la disciplina.
¿Qué es exactamente la ciencia de datos?
En pocas palabras, la ciencia de datos es un campo interdisciplinar que combina programación, estadística, inteligencia artificial y conocimiento del negocio para extraer información valiosa de los datos. Es responsable de algunas de las aplicaciones más útiles y visibles de nuestro día a día. Estos son algunos de los casos de uso en los que trabajan a menudo los data scientists:
- Motores de recomendación: Una de las aplicaciones más comunes son los motores de recomendación que ves en servicios como Netflix, Spotify o YouTube.
- Predicción de series temporales: Ya sea el precio de acciones, las ventas o el consumo energético, los data scientists trabajan con series temporales y desarrollan predicciones.
- Gestión de la cadena de suministro: Están reinventando la cadena de suministro usando datos para optimizar la planificación de oferta y demanda, mejorar los procesos de envío y mucho más.
- Cuadros de mando y analítica: Ayudan a quienes toman decisiones a decidir mejor. Una vía clave es descubrir insights inéditos a partir de los datos mediante dashboards.
Los distintos tipos de trabajos en ciencia de datos
Con frecuencia se usa ciencia de datos como término paraguas para cualquier trabajo relacionado con datos. Por eso existe un abanico de roles igualmente interesantes e importantes. Estos son los títulos de puesto más habituales y lo que significan:
- Data Scientist: Investiga, extrae y comunica insights relevantes a partir de los datos de una organización. Transmite estos hallazgos a perfiles no técnicos y domina los flujos de trabajo de machine learning y su aplicación al negocio. Para ello utiliza una amplia variedad de habilidades técnicas y herramientas como Python, R, SQL y más.
- Data Analyst: Se encarga de analizar datos y reportar conclusiones. Conoce en profundidad el flujo de trabajo analítico y comparte insights combinando herramientas con y sin código como Python, R, SQL, Tableau o Power BI.
- Machine Learning Scientist: Desarrolla sistemas de machine learning a escala. Genera predicciones a partir de datos usando modelos para resolver problemas como el churn o el valor de vida del cliente y se encarga de desplegar estos modelos para su uso en la organización.
¿Lo sabías? DataCamp está contratando para varios roles, desde data scientists y expertos en machine learning hasta directores/as de analítica. Si te apasiona la ciencia de datos pero crees que aún te faltan habilidades técnicas, echa un vistazo a otras vacantes en producto, marketing y contenido.
Cómo entrar en ciencia de datos
Aunque no existe una única vía para abrirte paso, aquí tienes algunas claves que pueden orientarte.
- Formación: La mayoría de los puestos suelen requerir un grado universitario para empezar. Aún más importante es demostrar que dominas los lenguajes de programación, la estadística y el machine learning. Puedes optar por formación tradicional, proveedores online o bootcamps.
- Muestra un porfolio de proyectos: Una de las mejores formas de demostrar tus conocimientos y habilidades es con un porfolio. Los mejores porfolios incluyen proyectos que te apasionen con datos que de verdad te interesen, no solo datasets trillados como Titanic o MNIST. Explora las publicaciones de DataCamp Workspace para ver distintos tipos de proyectos.
- Valora certificarte: Las certificaciones complementan tu porfolio y avalan tus competencias. La certificación de data science de DataCamp está muy bien considerada por empleadores de referencia y te ayudará a acreditar tu nivel ante responsables de selección.
- Gana experiencia: Una gran manera de convencer a quienes contratan es demostrar que ya has hecho el trabajo: prácticas, programas para recién graduados, contratos temporales, trabajo freelance, etc.
- Potencia tus habilidades no técnicas: Quienes vienen de humanidades aportan excelentes soft skills y, además, pensamiento crítico y capacidad de decisión. Carreras como Economía, Psicología, Sociología o incluso Periodismo también suman en un ámbito multidisciplinar como la ciencia de datos. Además, en la era de la IA ética, competencias como la empatía, la escucha activa y el pensamiento creativo son un gran valor.
El futuro de la ciencia de datos
A lo largo del artículo hemos visto cómo la ciencia de datos es cada vez más clave para las organizaciones y cómo eso impulsa su crecimiento. Y todo apunta a que irá a más. Es posible que la demanda del título "data scientist" disminuya con el tiempo, pero no así la necesidad de habilidades en datos: la cultura del dato y la formación continua están en el centro de la estrategia de las empresas para mantenerse competitivas en la era basada en datos.
Si quieres formar parte de la revolución del dato, valora unirte a DataCamp o empieza a aprender hoy y únete a nuestra comunidad de más de 9 millones de estudiantes.
