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Data scientist: qué es, qué hace y cuánto gana el perfil profesional más demandado

¿Qué es un data scientist? Definiendo al arquitecto de datos y la inteligencia artificial

El rol del data scientist: transformando datos crudos en impacto estratégico

El data scientist —o traducido literalmente científico de datos— se dedica principalmente al análisis e interpretación de los datos. Encuentran patrones y tendencias para realizar operaciones y crear modelos para predecir resultados a través de herramientas analíticas. Es un puesto altamente demandado actualmente, puesto que los datos y tendencias se han convertido en una de las claves del éxito empresarial, y no para de crecer.

Data scientist vs data analyst: aclarando las diferencias clave

El data analyst explica el pasado, el data scientist predice el futuro

En primera instancia puede parecer que tanto el analista como el científico de datos realizan un trabajo similar. Ambos deben encontrar patrones y encontrar nuevas formas para que las empresas tomen mejores decisiones. Aun así, tienen varias diferencias concretas que hacen que sus responsabilidades sean completamente diferentes:

  • Presente vs futuro: un analista utiliza datos ya existentes para identificar los patrones, mientras que el científico de datos desarrolla modelos y algoritmos para recoger dichos datos.
  • Datos estructurados: mientras un analista trabaja con una base ya consolidada, un científico trabajo con un conjunto de datos mucho mayor y sin organizar.
  • Herramientas específicas: un analista utiliza Power BI, Tableau o Excel ya que son más visuales y efectivas para presentar los datos mientras que un data scientist usa herramientas

Estas son las diferencias más evidentes. Un data scientist se caracteriza por tener habilidades más actuales, con conocimiento de herramientas más técnicas y con más capacidad de recoger información.

¿Qué hace un data scientist?

Formulación de preguntas de negocio y definición de problemas analíticos

Un data scientist no se centra simplemente en recoger e interpretar datos, debe colaborar con las diferentes áreas y entender las necesidades de negocio para traducir los problemas y planes en información.

Recolección, procesamiento y análisis exploratorio de datos (EDA)

Una vez se ha entendido el problema, se procede a la recolección de datos. Es el trabajo más puro de un data scientist, y una vez recogido los datos se realiza la identificación de patrones, coincidencias y diferencias para más tarde pasarlo todo a otros modelos y recopilar información de utilidad.

Creación y validación de modelos de machine learning

El machine learning, o aprendizaje automático, es un tipo de inteligencia artificial que se desarrolla para que aprenda a interpretar datos y patrones y permita recopilarlos. Un data scientist es capaz de crear un modelo de machine learning y enseñarle a que sea capaz de, según las necesidades puntuales, recabar dichos datos y transformarlos en información.

Comunicación de resultados e «insights» a través del storytelling con datos y visualizaciones

Además de lo mencionado anteriormente, el data scientist también posee conocimiento de negocio. Es capaz de sacar conclusiones de la información recopilada y transmitirlas a los diferentes equipos,  todo mediante el uso de herramientas de visualización para que las áreas no técnicas sean capaces de entender los datos que se han extraído.

Sueldo del data scientist en España: ¿Cuánto cobra un profesional de los datos?

Salario medio del data scientist en España: factores que influyen

El salario de cualquier empleo en España puede variar considerablemente debido a varios factores, tanto internos como externos. En el caso de Madrid, el salario de un data scientist oscila entre los 30.000€ y los 50.000€ anuales, según Indeed.

A nivel externo puede ser:

  • Situación del mercado laboral: la oferta de un trabajo influye en gran medida en su salario. Cuanto más ofertado esté, mayor es el sueldo que se percibirá.
  • Localización: no es lo mismo trabajar en ciudades grandes cuya competitividad y movimiento es gigantesco, que en lugares más tranquilos y con menos movimiento empresarial. En el primer caso, el sueldo será considerablemente mayor.
  • Restricciones y requisitos legales: condiciones como el salario mínimo establecen un sistema de remuneración en el que basarse.

Por otro lado, a nivel interno también influyen varios factores que explicaremos en los siguientes puntos.

Rangos salariales por nivel de experiencia: data scientist junior vs. senior data scientist

La experiencia laboral posiblemente sea la variable más evidente para dictaminar el salario de un data scientist. El salario de un recién graduado en data scientist puede oscilar entre los 25.000€ y los 30.000€. Puede parecer un salario elevado tratándose de España, pero hay que tener en cuenta que es una de las profesiones más demandadas actualmente. En el caso de un senior, el sueldo que puede percibir puede superar los 50.000€, dependiendo de factores que hemos mencionado anteriormente.

El camino para convertirte en data scientist: ¿Qué estudiar?

Titulaciones universitarias clave: la importancia de una base sólida

La opción más directa es el grado en ciencia de datos, ya que es una titulación innovadora diseñada específicamente para el desempeño en el puesto de data scientist. Se imparte estadística avanzada, programación, ingeniería, inteligencia artificial y también negocio. Es la opción más ideal para aquellas personas que tienen claro que quieren dedicarse a esto.

Por otro lado, existen otras titulaciones que, aunque no son específicas para ser data scientist, si te ofrecen una buena base para tener dicha profesión como posibilidad:

  • Matemáticas y estadística: aunque requieren mucha complementación en programación e inteligencia artificial, ofrecen una base idónea en cuanto a cálculo y probabilidad, habilidades clave en un científico de datos.
  • Ingeniería informática: es el caso contrario, ofrece un conocimiento extenso en programación y desarrollo de sistemas pero carece de estadística, cálculo y análisis.
  • Telecomunicaciones: más enfocado en el big data. Es una titulación para trabajos relacionados con señales y redes, pero también ofrece una buena base.

Por qué un bachelor en ciencia de datos es la vía más directa y completa para empezar tu carrera

Dentro de la especialidad que supone hacer un grado en ciencia de datos, los bachelors de UNIPRO te ofrecen todas las competencias necesarias para ejercer como data scientist en tres años. Es una opción ideal para aquellos que no quieren esperar más para dar un salto en su carrera profesional. Con nuestra metodología flexible y complementada con IA, podrás estudiar a tu ritmo y adaptarte sin problemas al estudio.