10 razones para aprender Data Science

10 razones para aprender Data Science

En la coyuntura actual, el mundo de los datos representa una fuente de información constante para la toma de decisiones y ayuda al progreso estratégico de las iniciativas empresariales. Dados los avances de la ciencia y tecnología a nivel mundial, las organizaciones buscan aprovechar sus datos como uno de los activos más valiosos que tienen a su disposición.

Para ello, las compañías han enfocado sus esfuerzos para la creación de equipos enfocados en trabajar con datos y generar información relevante para el negocio. Esto ha ocasionado el surgimiento de nuevos perfiles que experimentan una alta demanda en el mercado laboral. 

Los siguientes puntos brindan una guía sobre la importancia del aprendizaje de Data Science y adicionalmente buscan promover a los lectores a interesarse por este apasionante mundo. 

  1. El salario promedio es atractivo 

Al realizar un análisis del salario promedio de un Científico de Datos en varios países de Latinoamérica, se evidencia que anualmente se podría percibir entre 16 a 30 mil dólares estadounidenses. Estos datos destacan que la región valora el conocimiento en el campo de la ciencia de datos y brinda un salario competitivo para la atracción de talento cualificado.

PaísSalario Promedio / anual – Moneda Local Salario Promedio / anual – Dólar Estadounidense*
México370,000.00 18,590.17 
Argentina1,527,948.00 16,351.44
Colombia61,799,880.0016,711.44 
Chile21,208,452.00 30,458.76 
Brasil101,727.00 19,039.66 
 *Tipo de cambio del día 28 de abril de 2021 a las 18:30 
Fuente: Glassdoor – Salario promedio científico de datos 

  1. Trabajo remoto 

En las circunstancias actuales, el trabajo remoto se ha incrementado en la mayor parte de las compañías. Poniendo en evidencia que los roles dedicados al campo de la tecnología pudieron acoplarse rápidamente a esta modalidad. 

Por lo cual, uno de los principales beneficios consiste en la posibilidad de trabajar desde cualquier parte del mundo, sin la necesidad de estar presente en el espacio de trabajo.

  1. La demanda de empleos es continua 

La demanda de profesionales en el campo del Data Science es evidente en América Latina. Al examinar las alertas de empleo en las últimas 24 horas dentro de LinkedIn, se encontraron 429 resultados en varios países como: Chile, Colombia, México, Argentina, Brasil, Perú, entre otros. 

Fuente: LinkedIn – Empleos 

Al filtrar por las alertas de empleo publicadas en la semana pasada se obtuvieron 1427 resultados y para el mes pasado de 4273 empleos; lo que hace evidente una demanda constante de parte de las empresas hacia este tipo de perfiles.

  1. Optimizar necesidades de negocio 

Las organizaciones requieren hallar procesos de optimización para maximizar sus ganancias y reducir sus costos. Por medio de la ciencia de datos, es posible emplear técnicas de aprendizaje automático para: reducir el abandono de clientes, realizar mantenimiento preventivo a maquinarias, automatizar decisiones para aumentar el número de clientes e identificar mejoras en sistemas y servicios.

Para examinar otras aplicaciones del aprendizaje automático en el entorno empresarial, se recomienda acceder al siguiente artículo: Los tres mosqueteros del Machine Learning.

  1. Desarrollar un emprendimiento (Startup) 

La creación de empresas emergentes está ligada con la capacidad para apoyarse en la tecnología e innovación para generar un negocio escalable. En la actualidad, conocemos de empresas que saben aprovechar los datos disponibles y generar ofertas de valor para sus usuarios, entre algunas de ellas se encuentran: Uber, Netflix, Mercado Libre, Rappi, etc. 

El dominio de la analítica de datos brinda nuevas oportunidades para la creación de startups que brinden soluciones innovadoras a necesidades específicas de los clientes.

  1. Oportunidades a futuro 

El reporte del Foro Económico Mundial – Future of Jobs Survey 2018, se puede tomar como referente para la demanda futura de nuevas profesiones y las proyecciones según requerimientos empresariales. El análisis establece que para el 2022 las empresas adoptarán las siguientes tecnologías en estas proporciones: analítica y big data (85%), aprendizaje automático (73%) y computación en la nube (72%).

  1. Influencia de la IA y el ML 

En la actualidad, los sistemas que incorporan IA se encuentran presentes en múltiples actividades cotidianas. Al levantarnos y solicitar que el asistente de Google nos muestre el clima para el día de hoy, al reproducir un video recomendado en YouTube, cuando accedemos a nuestra cuenta bancaria validando el acceso con reconocimiento facial o al emplear una aplicación para movilizarnos al trabajo.

La influencia de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se encuentra generando cambios en el entorno tecnológico, económico y cultural. 

  1. Prioridad en la toma de decisiones 

La toma de decisiones es fundamental para el desarrollo y crecimiento de las iniciativas en el campo empresarial. Ante ello, las propuestas generadas dentro de los equipos de Data Science y respaldadas en la información disponible, garantizan una mayor credibilidad y aceptación para ser priorizadas dentro de las organizaciones. La frase de un reconocido estadístico estadounidense, lo afirma con el siguiente enunciado: 

“In Good we trust. All others must bring data.”

William Edwards Deming 
  1. Múltiples ofertas entre industrias 

Las ofertas se encuentran especialmente en las Big Tech: Apple, Facebook, Amazon, Google y Microsoft; no obstante, la necesidad de adquirir talento y conformar sus propios equipos se ha ampliado a los sectores: financiero, telecomunicaciones, retail, transporte y delivery, energía, salud, marketing, entre otros. 

A continuación, a partir de la búsqueda de empleos en LinkedIn se identifican algunas empresas en diversos sectores que buscan perfiles con enfoque en Data Science: 

  1. Crecimiento progresivo 

En la siguiente gráfica se evidencia que el salario promedio para un Data Scientist en los Estados Unidos muestra un crecimiento progresivo a medida que aumentan sus años de experiencia. Se espera que al incrementar las iniciativas enfocadas en Data Science en América Latina aumente la demanda por roles con mayor experiencia, como ocurre en otras economías del mundo.

Fuente: Payscale Estados Unidos – Salario científico de datos 

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Fuentes de consulta: 

  • The Future of Jobs Report 2018 (17 septiembre 2018). Recuperado de https://es.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2018 

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Autor: Paúl Córdova Vargas

Investigador de Datos en handytec Academy y consultor de proyectos de analítica avanzada en handytec. Economista con mención en econometría de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, sede Quito y Máster en Data Science para Finanzas por el Colegio Universitario de Estudios Financieros, campus Madrid. Su experiencia actual se basa en la implementación de proyectos de analítica principalmente en la industria financiera y en el desarrollo de formación en Ciencia de Datos aplicando metodologías innovadoras de aprendizaje.

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