Los mejores trabajos de ciencia de datos del futuro

La ciencia de datos es clave para nuestro futuro. Por eso, quienes quieren trabajar en este ámbito están de enhorabuena. El campo crece a gran velocidad y evoluciona sin parar, sobre todo porque los datos influyen en casi todo lo que hacemos a diario.

Si te interesa trabajar en ciencia de datos, es importante estar al día de las últimas tendencias que marcarán el futuro. Las innovaciones tecnológicas no dejan de surgir y siempre aparecen nuevas oportunidades profesionales en el horizonte.

En este artículo veremos:

• Las distintas profesiones de la ciencia de datos y los trabajos más interesantes de cara al futuro

• Los factores que influyen en la dirección que tomarán los empleos de ciencia de datos

• Las habilidades clave para una carrera profesional en ciencia de datos.

¡Vamos al lío!

El estado actual de los empleos en ciencia de datos

Hoy en día, la mayoría de puestos se encuadran en tres subcampos principales de la ciencia de datos. El empleo en cada uno de ellos es elevado y se prevé que siga creciendo de aquí a 2030.

Cada subcampo se centra en nichos distintos, como la recopilación, el análisis, el modelado y la presentación de datos. Echemos un vistazo rápido a cada uno de estos roles clave:

Analistas de datos

Los analistas de datos son una de las profesiones más visibles del sector. Extraen datos de bases de datos, los organizan y los estudian para obtener conclusiones sobre el tema en cuestión.

A través de la recopilación e interpretación, los analistas de datos llegan a conclusiones sobre lo que expresan los datos. Con estas conclusiones, están en una posición ideal para resolver problemas y ayudar a las empresas a ser más sólidas.

Científicos de datos

Este rol se confunde a menudo con el de analista de datos. Sin embargo, ser científico de datos exige un enfoque más orientado a soluciones, que suele implicar desarrollar nuevos modelos y métodos de análisis.

Las organizaciones suelen contratar a científicos de datos para detectar tendencias y asesorar sobre la estrategia de negocio.

Ingenieros de datos

La infraestructura de datos que procesa datos en bruto y los convierte en información comprensible la diseñan y mantienen los ingenieros de datos. Estos profesionales preparan el terreno para que científicos y analistas de datos trabajen con eficacia.

Para crear y gestionar estos sistemas, los ingenieros de datos necesitan sólidas habilidades de programación y dominar varios lenguajes.

Factores que influyen en los empleos futuros de ciencia de datos

El futuro de la ciencia de datos es prometedor y está en constante cambio. Los avances tecnológicos y el creciente uso de datos en las empresas son clave para entender las tendencias que vienen.

Avances tecnológicos

Con el auge de la IA, el aprendizaje automático y la computación en la nube, los profesionales cualificados trabajan cada vez mejor con datos.

Estos avances permiten a las empresas analizar datos de forma más eficaz y eficiente a un coste cada vez más asequible.

Explosión de datos

Cada día, la gente genera cantidades enormes de datos a través de canales como Facebook y Google. Al mismo tiempo, la mayoría de empresas ya utilizan datos para planificar mejor su estrategia.

Con esta generación constante de datos, también crece la oferta de empleos para quienes saben procesarlos e interpretarlos.

Muchas compañías cuentan con sus propios analistas, científicos o ingenieros de datos para gestionar e interpretar la información que resulta vital para su operativa.

Privacidad y ética de los datos

El rápido desarrollo tecnológico ha hecho que las conversaciones sobre cómo proteger y usar los datos de forma responsable sean más importantes que nunca.

Dicho de forma sencilla: la ética de los datos y las normas de privacidad pueden ser un auténtico laberinto.

Muchas empresas no tienen en cuenta estos factores y acaban incumpliendo los estándares aceptables.

Por ello, aumenta la demanda de especialistas en privacidad y ética de los datos, con un alto nivel de conocimiento de estos estándares y competencias multidisciplinares.

6 trabajos de ciencia de datos con más futuro

La oferta de empleos en ciencia de datos ya es amplia y se prevé que crezca un 36 % para 2030.

Crecimiento de empleo de data scientist - fuente

Para entonces, tecnologías como la IA podrían empezar a reducir la necesidad de intervención humana en la ciencia de datos.

Hasta que llegue ese momento, el uso de la IA está dando pie a nuevas carreras dentro del campo, como las que comentamos a continuación:

1. Responsable de ética en IA

El uso de la inteligencia artificial conlleva muchas implicaciones éticas.

Cada vez más empresas optan por incorporar responsables de ética en IA que supervisan y guían el uso de esta tecnología para garantizar que se cumplan y mantengan los estándares éticos.

En este puesto es fundamental encontrar el equilibrio para que el uso de la IA sirva correctamente a los intereses de consumidores, ciudadanía y compañía. Descubre más sobre la ética de la IA en otro artículo.

2. Data translator

Los data translators son el puente entre los datos en bruto y la toma de decisiones.

Son expertos en recopilación, interpretación y modelado de datos, capaces de comprender a fondo los aspectos más técnicos de la ciencia de datos.

Además, dominan la estrategia de negocio. Aplican su amplio abanico de habilidades para informar la toma de decisiones y asegurar que la empresa funciona con la máxima eficacia.

3. Experto en privacidad de datos

No solo hay que proteger los datos de consumidores y ciudadanía; la información privada de la propia empresa es igual de crítica. Por eso, las compañías están contratando expertos en privacidad de datos que asesoran en materia de seguridad de la información.

Un especialista en privacidad vela por la seguridad de información sensible de personal, clientes y usuarios.

Para este rol es imprescindible conocer las prácticas y leyes de protección de datos, además de tener sólidos conocimientos de TI y del software pertinente.

4. Administrador de bases de datos

A medida que las empresas crecen, acumulan información que debe organizarse para mantener la eficiencia y la seguridad.

Los administradores de bases de datos son quienes gestionan las bases de datos y se aseguran de que estén siempre disponibles.

El buen funcionamiento de la base de datos garantiza que la información adecuada esté accesible en todo momento.

También son responsables de redactar y aplicar las políticas de uso de la base de datos para preservar su integridad.

5. Científico de machine learning

Este puesto se centra menos en el dato en sí y más en los algoritmos que utilizan los datos o en la ingeniería de software necesaria para procesarlos.

Las tareas concretas de un especialista en aprendizaje automático pueden variar mucho, aunque suelen tener un fuerte componente de investigación.

Para destacar en este rol se necesitan habilidades de despliegue de modelos y un conocimiento profundo de inteligencia artificial. Aprende más sobre machine learning y cómo iniciar tu carrera en este campo en otra publicación.

6. Ingeniero de machine learning

Este puesto se centra en la creación de algoritmos y conjuntos de datos. Está muy vinculado al de científico de machine learning, aunque el enfoque del ingeniero es más práctico y menos de investigación.

El desarrollo, las pruebas y el mantenimiento de algoritmos son tareas clave en este rol.

Por ello, la formación en informática e ingeniería de software es necesaria para triunfar como ingeniero de machine learning. Descubre cómo convertirte en ingeniero de machine learning en otra publicación.

Habilidades necesarias para los empleos futuros de ciencia de datos

Como las tendencias de futuro en ciencia de datos apuntan claramente a la IA, verás que algunas de las habilidades de esta sección te ayudarán a mantenerte relevante en el sector y a alargar tu trayectoria.

Otras son habilidades más conocidas que siempre has tenido que incluir en tu carta de presentación al solicitar puestos de ciencia de datos:

• Ingeniería de software y programación. Dominar lenguajes como Python, así como la ingeniería de datos y el modelado, es imprescindible para muchos de los trabajos que vienen en ciencia de datos.

• Análisis de datos. Ser capaz de identificar una necesidad —y los datos relevantes para cubrirla— es una habilidad que exigen la mayoría de puestos en ciencia de datos, hoy y en el futuro. Aprende más sobre análisis de datos en este curso de DataCamp.

• Comunicación oral y escrita. Informar de tus hallazgos de forma clara, tanto oralmente como por escrito, es un requisito en casi todos los roles dentro del área.

• Conocimiento de las leyes de privacidad de datos. La privacidad de datos gana importancia a medida que crece la cantidad de información que se produce cada día. La concienciación pública también aumenta, lo que obliga a las empresas a cumplir con la normativa. El asesoramiento experto suele ser necesario en este ámbito.

• Informática. Los conocimientos de informática son esenciales para crear sistemas que procesen los datos de forma eficaz. Los ingenieros de machine learning, por ejemplo, necesitan dominar esta disciplina.

• Conocimientos de ética. La ética es fundamental para la recogida y evaluación responsable de datos de consumidores y ciudadanía. El uso de datos puede tener un gran impacto, positivo o negativo, en la vida de las personas. Las empresas que trabajan con datos deben buscar asesoramiento experto para hacerlo de forma ética.

Conclusiones

La naturaleza de los empleos en ciencia de datos cambia y se adapta constantemente, como hemos visto con la rápida irrupción de la inteligencia artificial.

La flexibilidad de esta tecnología ha reinventado la ciencia de datos y la forma de trabajar en el sector.

Con esta evolución surgen nuevas carreras en ciencia de datos, pese al temor de un posible cambio de rumbo provocado por la IA de aquí a 2030.

Lo que sí está claro hoy es la importancia de aprender de forma continua y de adaptarse para quienes quieren mantenerse relevantes en el campo.

Empieza tu carrera hoy mismo con el itinerario de Data Scientist with Python de DataCamp, que cubre todas las habilidades esenciales para triunfar como data scientist.