La industria del data science: quién hace qué (infografía)

Hoy en día, el campo del data science está en plena ebullición y no parece que vaya a cambiar a corto plazo. Mientras el enfoque basado en datos se abre paso en todas las áreas del negocio, las empresas compiten con fuerza por las mejores competencias analíticas disponibles en el mercado, y los salarios para roles de data science se disparan. El mayor interés de las empresas por captar talento en data science va de la mano de la creación de todo un abanico de puestos y títulos relacionados con data science. A veces se añaden nuevos roles y denominaciones para reflejar necesidades cambiantes; otras, probablemente son una forma creativa de diferenciarse de otros reclutadores. En cualquier caso, es difícil tener una visión clara de los distintos perfiles, y todavía más cuando intentas averiguar qué rol encaja mejor con tus aspiraciones personales y profesionales.

La industria del data science: quién hace qué

DataCamp analizó esta avalancha de ofertas de empleo en data science para desentrañar estos títulos tan llamativos y convertirlos en una comparación de distintas carreras relacionadas con data science. Resumimos los resultados en nuestra última infografía “La industria del data science: quién hace qué”:

En esta infografía comparamos los roles de data scientists, data analysts, data architects, data engineers, estadísticos y muchos más. Analizamos sus funciones dentro de las empresas y del proceso de data science, qué tecnologías dominan y cuál es el conjunto de habilidades y la mentalidad típica de cada rol. Además, revisamos las principales empresas que actualmente están contratando estos perfiles y cómo se comparan entre sí los salarios medios nacionales. Esperamos que esta infografía te ayude a entender mejor los distintos roles disponibles para profesionales apasionados por los datos. Si quieres aprender más sobre data science, no dejes de explorar los tutoriales interactivos de R y data science de DataCamp y únete a 220.000 entusiastas de los datos. ¿Te interesan otras de nuestras infografías? Echa un vistazo a Statistical Language Wars, How to Become a Data Scientist in 8 Easy Steps y R vs Python.