Científico de Datos

Comentario Ejecutivo Latino

El Científico de Datos o Data Scientist, como se le dice en inglés, es una de las profesiones emergentes más importantes de la última década. Incluso la Harvard Business Review tiene un artículo donde la nombra la carrera más sexy del siglo 21. No es broma.

El surgimiento de esta especialidad se explica por el crecimiento exponencial de los datos disponibles en las plataformas digitales. Cada día más personas dejan más datos a las empresas y estas tienen que descubrir qué hacer con ellos.

Algo interesante de esta especialidad es que abre la posibilidad de trabajar en dólares para el extranjero. Aproximadamente un 30% de las ofertas que encontramos estaban abiertas para todo América Latina.

Sin embargo, hay un gran problema. Cada vez son más las empresas que están pidiendo un nivel de estudio de Master o PhD para esta especialización con un 27% de las ofertas mencionándolo como un requisito o plus. Nuestra conclusión es que si quieres progresar en esta carrera, entonces debes continuar con tus estudios eventualmente.

Descripción

El científico de datos es responsable de analizar y interpretar grandes volúmenes de datos complejos para extraer información valiosa que pueda influir en las decisiones estratégicas de la empresa. Utiliza técnicas avanzadas de análisis de datos, machine learning y modelamiento matemático para identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos.

Habilidades más solicitadas

Listado de las habilidades más recurrentes en las ofertas de empleo.

Machine learning y algoritmos:

En todas las ofertas revisadas se menciona Machine Learning. Esta es la habilidad técnica más solicitada.

Los modelos más mencionados son los de Large Language Models (LLM) y Natural Language Processing (NLP). Probablemente, porque son la base para construir herramientas como ChatGPT.

También hay casos en que piden conocimiento en algoritmos en general.

SQL y noSQL:

En todas las vacantes vimos que piden conocimientos en SQL. Sin embargo, también vimos que casi el 20% de las ofertas pedían conocimientos en bases no relacionales o NoSQL como un plus.

Data visualization:

En aproximadamente el 50% de las ofertas se pedía experiencia con visualización de datos. Siendo las herramientas más mencionadas Tableau y Power BI. En algunos casos individuales se pidió experiencia con Matplotlib y Seaborn, que son librerías de Python para esta tarea.

Python libraries:

Python es el lenguaje más solicitado. En algunas ofertas mencionan R, pero en mucho menor medida. En todas las ofertas de empleo que vimos se pedía conocimiento en librerías específicas de Python. Siendo las más mencionadas:

• Pandas
• TensorFlow
• PyTorch
• Scikit-learn
• NumPy

Infraestructura de datos:

Cloud computing es encontrada en más del 80% de las ofertas. Por lo visto, la industria considera que la experiencia entre Amazón Web Services, Azure y Google Cloud son transferibles entre sí en este cargo. Fueron pocos los casos en que se pedía conocimiento exclusivo en una de estas. También encontramos ofertas que pedían experiencia en contenedores solicitando experiencia en Docker y Kubernetes.