Hoy en día resulta un hecho que existe una relación directa entre productividad y competitividad y la capacidad que tenga la empresa para utilizar los datos en su beneficio. La producción de datos es incesante, lo que implica que las claves para una mejor dirección y administración empresarial está cada vez más a nuestro alcance. El proceso de toma de decisiones reduce drásticamente sus posibilidades de éxito si no contempla el análisis de los datos. Bien, existe una demanda. Pero, ¿cuánto gana un científico de datos?

En lo anterior hay claramente tres claves: En primer lugar, la capacidad generada para recoger los datos. Esto tiene que ver con la forma en que evoluciona la cultura organizacional (por ejemplo, orientada o no a una “cultura del dato”). La segunda clave se relaciona con las herramientas tecnológicas con las que logra proveerse la estructura. Y la tercera y más importante se apoya totalmente en la generación y construcción de equipos de profesionales altamente cualificados y claramente orientados al análisis de datos.

Las cifras parecen advertir que el 90% de los datos almacenados en el mundo se han generado durante tan solo los últimos dos o tres años. Esto se relaciona con una superespecialización donde la demanda de profesionales en estas nuevas industrias digitales está muy focalizada y dirigida. El Data Science o ciencia de datos es ya considerado un sector estratégico, sencillamente, por la cantidad de competencias y habilidades que requiere el estudio de los grandes volúmenes de información.

Efectivamente, para obtener conocimiento a partir de la información que se traduce en ventajas competitivas es necesario un abordaje científico de dicha información, lo que involucra un conocimiento aplicado, matemáticas y Estadística (como hemos analizado en entradas anteriores de este blog).

Si tuviéramos que definir el rasgo principal de un científico de datos o Data Scientist, tendríamos que decir qué puede investigar, navegar a la mayor profundidad posible en el gran océano de los datos para realizar importantes descubrimientos acerca de los procesos productivos o movimientos socioculturales que generaron los datos.

Puede, por ejemplo, extraer información sin estar limitado por la naturaleza de la fuente. Luego logrará una acción de filtrado que eliminará aquello que distorsiona la codificación del conocimiento. Además, será capaz de procesar la información estadísticamente y generar visualizaciones eficientes para el proceso de toma de decisiones.

Según el motor de búsqueda de empleo Indeed.com, la razón de fondo por la que aumenta la demanda de científicos de datos tiene que ver con el continuo crecimiento de lo que podríamos considerar como su “materia prima”: los datos, que en 2025 llegarán a 133 zettabytes.

EL SALARIO DE UN PROFESIONAL EN DATA SCIENCE

Los datos cambian sutilmente dependiendo de la fuente. Según el portal Jobted, en España un Data Scientist tiene un salario bruto promedio de 38.700 euros, unos 2.100 euros al mes. es un 61% más alto que el salario medio existente en el país. Los perfiles de mayor experiencia llegan a ganar 85.000 euros. En el gráfico inferior podemos observar que la experiencia acumulada es un factor totalmente determinante para calcular el dinero obtenido por un científico de datos.
Los proyectos se concentran mayoritariamente en Madrid y Barcelona. Y se trata de un sector donde todavía se espera una mayor participación de mujeres (solo un 16,5% lo son).

Al hilo de lo anterior, puede ser interesante observar el comportamiento digital relacionado con las búsquedas en la materia. Interrogantes del tipo “Data Science”, “cómo ser científico de datos”, etc. tienen un peso importante. Naturalmente, esta tendencia del mercado laboral retransmite su presión al mercado formativo. Cuando un estudiante o profesional está planeando su carrera, con la incorporación de valores curriculares que incluyen los términos Big Data y Data Science, naturalmente debe considerar muchos factores. Sin embargo, existe un factor que supera a todos en importancia: elegir una formación superior enfocada al análisis de datos.

Experto, Especialista y Máster en Big Data y Data Science de la UNED:

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