Las 15 habilidades más importantes para los científicos de datos en 2026

La reciente revolución de la inteligencia artificial ha continuado con el importante crecimiento del volumen de datos que hemos visto en años anteriores. Los datos nos permiten estar mejor informados y pueden ayudar a mejorar los procesos de toma de decisiones de las empresas, los gobiernos y los ciudadanos.  Pero para convertir los datos en información relevante, necesitamos profesionales capacitados en la gestión, el análisis y la extracción de conocimientos. Aquí es donde entran en juego las habilidades en ciencia de datos. 

La necesidad de contar con habilidades de científico de datos

Se prevé que el mercado mundial de big data crezca hasta alcanzar los 273 400 millones de dólares en 2026, más del doble de su tamaño previsto para 2018. En otras palabras: El big data es un gran negocio. A pesar de la creciente demanda, las empresas de todo el mundo están sufriendo una escasez de profesionales cualificados en el ámbito de los datos. 

Una de las razones que explican esta escasez es la dificultad que tienen las empresas para encontrar científicos de datos con las habilidades adecuadas. Esto no es ninguna sorpresa, ya que los científicos de datos son profesionales con habilidades diversas que no suelen encontrarse en una sola persona. Por eso a los científicos de datos se les suele llamar «unicornios». 

¿Cuáles son las habilidades más importantes para un científico de datos? Esta es una pregunta importante que se plantean los aspirantes a científicos de datos y los profesionales que desean impulsar sus perspectivas profesionales. 

Los científicos de datos son profesionales polifacéticos y versátiles. Dada la naturaleza de sus responsabilidades, requieren un conjunto equilibrado de habilidades técnicas y de liderazgo. Este artículo tratará sobre las habilidades más demandadas en el sector de la ciencia de datos. También proporcionaremos algunos recursos que pueden ayudarte a desarrollar las habilidades necesarias para los científicos de datos. 

Habilidades técnicas del científico de datos

A continuación, describimos algunas de las habilidades técnicas clave que los científicos de datos necesitan para prosperar en el sector. 

1. Habilidades en Python

Python es uno de los lenguajes de programación más populares, ocupando el primer lugar en varios índices de popularidad, como el índice TIOBE y el índice PYPL. 

Una de las razones por las que se ha adoptado en todo el mundo es su idoneidad para tareas de análisis de datos. Aunque en un principio no se concibió para la ciencia de datos, con el paso de los años Python ha evolucionado hasta convertirse en el rey del sector. 

Python es un pilar fundamental en las pilas tecnológicas de muchas empresas. Con potentes bibliotecas ya preparadas, como pandas, NumPy y matplotlib, puedes realizar todo tipo de operaciones con datos con facilidad, desde la manipulación y limpieza de datos hasta el análisis estadístico y la visualización de datos. 

También cabe destacar el predominio de Python en subdominios avanzados de la ciencia de datos, como machine learning y el aprendizaje profundo. Aquí, paquetes y marcos populares como scikit-learn, Keras y TensorFlow proporcionan la magia necesaria para crear y entrenar algoritmos. 

Gracias a su sintaxis intuitiva que imita el idioma inglés, Python es un lenguaje ideal para aprender para los programadores novatos.

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2. Habilidades R

Si Python es el rey de la ciencia de datos, R es la reina. Desarrollado en 1992, R es un lenguaje de programación de código abierto concebido específicamente para el análisis estadístico y computacional. 

Ampliamente utilizado en la investigación científica y el mundo académico, así como en sectores como las finanzas y los negocios, R te permite realizar muchos tipos de análisis de datos. Esto se debe principalmente a la amplia colección de paquetes para ciencia de datos disponibles en la Red de Archivos R (CRAN, por sus siglas en inglés). 

Algunas de las bibliotecas más populares de R, como tidyr y ggplot2, forman parte de tidyverse, una popular colección de herramientas de ciencia de datos dentro de R. 

La demanda de programadores R está creciendo rápidamente. Sin embargo, en comparación con los usuarios de Python, el número de científicos de datos con conocimientos de R es más limitado. Como resultado, los programadores de R se encuentran entre los profesionales mejor pagados en el ámbito de la informática y la ciencia de datos. 

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Si eres nuevo en la ciencia de datos, tarde o temprano tendrás que aprender a programar. Nuestra recomendación es que empieces por elegir R o Python. Descubre los conceptos básicos en nuestro curso Introducción a R y luego da un paso más con el curso R intermedio. A continuación, aprende cómo un conjunto específico de herramientas R puede ayudarte a manejar y visualizar datos en Introducción a Tidyverse.

3. Habilidades matemáticas y estadísticas

No necesitas tener conocimientos matemáticos para empezar a aprender ciencia de datos, pero no avanzarás en tu carrera si no te familiarizas con algunos conceptos matemáticos y estadísticos. 

Es fundamental comprender las estadísticas a la hora de elegir y aplicar las diferentes técnicas de datos disponibles, crear modelos de datos sólidos y comprender adecuadamente los datos con los que se trabaja. 

Además de los conceptos básicos de matemáticas que se enseñan en un programa escolar común, deberías dedicar algo de tiempo a aprender los fundamentos del cálculo, la probabilidad, la estadística y el álgebra lineal. La teoría bayesiana también es una ventaja si trabajas en técnicas de inteligencia artificial y machine learning.

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4. Habilidades SQL 

A pesar de existir desde los años 60, el lenguaje SQL (Structured Query Language) sigue siendo una habilidad imprescindible para los científicos de datos. SQL es la herramienta estándar en la industria para gestionar y comunicarse con bases de datos relacionales. 

Las bases de datos relacionales nos permiten almacenar datos estructurados en tablas que están relacionadas a través de algunas columnas en común. Una gran cantidad de datos en el mundo, especialmente los datos propios de las empresas, se almacenan en bases de datos relacionales. Por lo tanto, SQL es una habilidad imprescindible para todo científico de datos. Afortunadamente, en comparación con Python y R, SQL es un lenguaje sencillo y bastante fácil de aprender.

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5. Habilidades NoSQL

Si bien SQL es la herramienta perfecta para manejar datos estructurados almacenados en tablas con filas y columnas, las cosas pueden complicarse un poco cuando se trata de datos no estructurados. La mayor parte de los datos que se generan hoy en día (por ejemplo, audio, vídeo, imágenes satelitales, registros de servidores web) no están estructurados, lo que dificulta su almacenamiento y procesamiento siguiendo el modelo relacional tradicional. 

Para gestionar los diferentes tipos de datos no estructurados, existen otros tipos de bases de datos. Las denominadas bases de datos nosql (siglas de «Not only SQL», es decir, «no solo SQL») son capaces de gestionar grandes cantidades de datos complejos y no estructurados. Algunos ejemplos de bases de datos nosql son MongoDB, Neo4j y Cassandra. 

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6. Habilidades de visualización de datos

Una parte fundamental del trabajo de un científico de datos es comunicar los resultados del análisis de datos. Solo si los responsables de la toma de decisiones y las partes interesadas comprenden las conclusiones del análisis de datos, estos podrán traducirse en acciones. Una de las técnicas más eficaces para lograr este objetivo es la visualización de datos.

La visualización de datos implica el uso de representaciones gráficas de datos, como gráficos, tablas y mapas. Estas representaciones permiten a los científicos de datos resumir miles de filas y columnas de datos complejos y presentarlos en un formato comprensible y accesible.  

El subcampo de la visualización de datos está evolucionando rápidamente, con importantes contribuciones de disciplinas como la psicología y la neurociencia, que están ayudando a los científicos de datos a identificar la mejor manera de comunicar información a través de elementos visuales. 

Existen muchas herramientas disponibles para crear visualizaciones atractivas, incluidas bibliotecas de Python como matplotlib, bibliotecas de R como ggplot2 y populares programas de inteligencia empresarial, como Tableau y Power BI.

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7. Habilidades en machine learning e inteligencia artificial 

Machine learning y la inteligencia artificial son algunos de los temas más candentes en la ciencia de datos. El machine learning es una rama de la inteligencia artificial centrada en el desarrollo de algoritmos que aprenden a realizar tareas sin haber sido programados explícitamente para ello.

Desde las recomendaciones de Netflix hasta los filtros de Instagram, machine learning está integrado en tu vida cotidiana. El uso cada vez mayor de los sistemas de machine learning está provocando un aumento de la demanda de científicos de datos con conocimientos en esta materia. Las estadísticas de 2020 muestran que el 82 % de las empresas necesitaban personas con conocimientos de machine learning, mientras que solo el 12 % afirmaba que la oferta de profesionales en este campo era suficiente.

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Familiarízate con los conceptos básicos con nuestro curso «Comprender el machine learning » o descubre cómo se utiliza esta tecnología para mejorar los negocios en «Aprendizaje automático para empresas». Para obtener información sobre inteligencia artificial, consulta nuestro programa de habilidades Fundamentos de IA y nuestro artículo sobre cómo aprender IA desde cero.  

8. Habilidades de aprendizaje profundo

Un paso más allá para los profesionales del machine learning es el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es un subcampo del machine learning que se centra en potentes algoritmos, denominados redes neuronales artificiales, inspirados en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano.

La mayor parte de los avances en inteligencia artificial de los últimos años provienen del aprendizaje profundo. Las redes neuronales están detrás de algunas de las aplicaciones más disruptivas e impresionantes, como los coches autónomos, los asistentes virtuales, el reconocimiento de imágenes y los robots. 

Conocer la teoría y la práctica de las redes neuronales se está convirtiendo rápidamente en un factor decisivo a la hora de contratar o ascender a científicos de datos. Sin embargo, es justo decir que el aprendizaje profundo es una disciplina complicada que requiere un nivel avanzado de matemáticas y programación. Por eso, los profesionales de datos especializados en aprendizaje profundo se encuentran entre los mejor pagados del sector de la ciencia de datos.

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9. Habilidades de procesamiento del lenguaje natural

Los seres humanos se comunican entre sí principalmente a través del lenguaje y el texto. Por eso no es de extrañar que gran parte de los datos que recopilamos se presenten en este formato. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en extraer información significativa del lenguaje natural y del texto. 

El PLN está en auge en el sector de los datos. Las técnicas de PNL basadas en machine learning y el aprendizaje profundo impulsan algunas de las aplicaciones más omnipresentes, como los motores de búsqueda, los chatbots y los sistemas de recomendación.

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10. Habilidades en big data

Cuando se trata de procesar grandes cantidades de datos complejos a alta velocidad, confiar únicamente en Python o R puede no ser suficiente. El ecosistema del big data abarca herramientas y tecnologías en rápido crecimiento diseñadas para realizar análisis de big data de una manera más rápida, escalable y fiable. Estas tareas abarcan desde procesos ETL y gestión de bases de datos hasta análisis de datos en tiempo real y programación de tareas. 

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11. Habilidades en nube

Paralelamente a la evolución del ecosistema del Big Data, los servicios en la nube se están convirtiendo rápidamente en la opción preferida de muchas empresas que desean sacar el máximo partido a su infraestructura de datos. 

El panorama de la nube está dominado por las grandes empresas tecnológicas, concretamente Amazon Web Services, Microsoft, Azure y Google Cloud. Estos proveedores ofrecen soluciones personalizadas en función de las circunstancias del cliente y numerosas herramientas de datos que nos permiten llevar a cabo el flujo de trabajo de ciencia de datos sin salir de la nube.   

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Habilidades sociales del científico de datos

Aunque las habilidades técnicas son una parte importante de las competencias de un científico de datos, también hay otras habilidades menos tangibles que necesitarás para prosperar en el sector. 

12. Perspicacia empresarial

Los datos no son más que información. Como seres humanos, vuestro cuerpo recopila constantemente información a través de vuestros sentidos. Pero para darle sentido a esa información, necesitamos comprender su significado y sus implicaciones. Lo mismo se aplica al analizar grandes cantidades de datos. Para descubrir información significativa a partir de los datos, primero debemos comprender los datos con los que estamos trabajando. 

Además de las habilidades técnicas que hemos mencionado anteriormente, los científicos de datos también deben tener un sólido conocimiento empresarial del sector o la industria en la que trabajan, ya sea finanzas, sanidad, marketing u otros. Este conocimiento específico del dominio es crucial para dar sentido a los datos y realizar mejores análisis.

13. Habilidades comunicativas

La ciencia de datos no solo tiene que ver con las matemáticas y la programación, sino también con presentar y comunicar los conocimientos obtenidos del análisis de datos. Si la gente no entiende los resultados de un análisis, tu trabajo como científico no tendrá valor para una empresa. 

Para convertir los datos en decisiones, los científicos de datos deben tener la capacidad de comunicar adecuadamente sus conocimientos. Además, los científicos de datos deben saber cómo contar historias convincentes sobre los datos. Para ello, los enfoques y marcos innovadores para la comunicación, como la narración de datos, pueden marcar una gran diferencia.

14. Habilidades en materia de ética de datos

La tecnología en sí misma es neutral. Pero su uso no lo es. En los últimos años, algunas empresas basadas en datos han sido objeto de atención por desarrollar prácticas y aplicaciones que pueden tener un impacto negativo en las personas y la sociedad. Esto ha minado la credibilidad y la confianza que los ciudadanos depositan en las empresas y, en general, en la tecnología.

Para garantizar que los datos tengan un impacto positivo, los científicos de datos deben desarrollar una conciencia ética. Esto implica familiarizarse con conceptos importantes, como la privacidad de los datos, el sesgo de los algoritmos y los bucles de retroalimentación, y trabajar para desarrollar algoritmos justos, transparentes y responsables. También es posible que desees familiarizarte con la ética de la IA, ya que podría convertirse en un tema muy importante en los próximos años. 

15. Concienciación medioambiental

El mundo se encuentra en medio de una crisis climática sin precedentes. El cambio climático y la rápida pérdida de biodiversidad amenazan las condiciones que hacen posible la vida humana. Aunque a menudo se omite, la industria digital, incluida la ciencia de datos, debe pensar en su impacto medioambiental. 

El almacenamiento y el procesamiento de grandes cantidades de datos y el entrenamiento de algoritmos de machine learning requieren una cantidad considerable de energía, lo que genera emisiones adicionales de CO2 a la atmósfera. Por ejemplo, en 2019 se estimó que entrenar un modelo de aprendizaje profundo de gran tamaño puede emitir más de 626 000 libras de dióxido de carbono equivalente, lo que supone casi cinco veces las emisiones totales de un coche estadounidense medio, incluidas las asociadas a su fabricación. Además, los centros de datos, donde se almacena y procesa la mayor parte de los datos, también consumen mucha agua para refrigerar los servidores. 

Gráfico: MIT Technology Review. Fuente: Strubell et al.

Para abordar la crisis climática, los científicos de datos deben ser conscientes del impacto medioambiental de vuestro trabajo y, en términos más generales, del sector de la ciencia de datos. Esto podría ayudar a optimizar y reducir el consumo energético y a desarrollar prácticas más sostenibles.

Habilidades del científico de datos: reflexiones finales

Este artículo ha tratado las 15 habilidades más demandadas en los científicos de datos. Aprenderlos todos puede resultar difícil, incluso abrumador, especialmente si estás empezando tu andadura en el mundo de la ciencia de datos. Sin embargo, no hay necesidad de estresarse. Muy pocos científicos de datos disponen de un conjunto de herramientas tan completo. 

Debes comenzar a aprender algunas de las habilidades básicas, incluyendo Python, R y/o SQL, y algunos fundamentos de estadística, y avanzar progresivamente hacia otras materias. 

Pero, ¿qué habilidades de científico de datos deberías aprender a continuación? No hay una respuesta exacta para esto. Lo más probable es que tu trayectoria de aprendizaje dependa de los requisitos de tu trabajo. Por ejemplo, si terminas trabajando con un proveedor basado en la nube, probablemente tendrás que aprender habilidades relacionadas con la computación en la nube. Por otro lado, si tu empresa se centra en machine learning, ya sabes lo que necesitas para conseguir un ascenso. 

Por último, si solo deseas mejorar tus habilidades, nuestro consejo es sencillo: ¡aprende las habilidades que más te interesen! Consulta nuestra guía sobre cómo convertirse en científico de datos para obtener más consejos sobre cómo seguir esta apasionante trayectoria profesional. Empieza a aprender hoy mismo con nuestro programa de científico de datos con Python.