¿Qué es un Data Scientist y por qué puede considerarse una carrera rentable para el futuro?
Durante los últimos 5 años la carrera de Data Science aumentó su demanda gracias a la digitalización de las empresas y la necesidad de un análisis profundo de los datos recopilados por estas. Luego de la pandemia de coronavirus en 2020, muchas compañías aceleraron la adopción de las herramientas digitales para su trabajo diario, creando nuevas necesidades en el mercado laboral.
De acuerdo con el Foro Económico Mundial (WEF, por sus siglas en inglés), se estima que para el 2025 se tendrán 97 millones de vacantes en empleos relacionados con la automatización de procesos, el internet de las cosas o creación de software y aplicaciones.
Una de las carreras con mayor auge frente a los trabajos enfocados en la tecnología, es la de data science, que de acuerdo con el reporte de mercado laboral de Hireline 2022, mantiene un salario promedio mensual de 40 mil pesos.
Esta carrera utiliza el Big Data como principal herramienta de trabajo. Los profesionales del área se encargan de generar modelos y algoritmos, así como de obtener los patrones matemáticos necesarios para llegar a información específica y procesarla e interpretarla, con el fin de adquirir estadísticas claves para entender cómo se comporta una persona en la red.
La carrera ha cobrado mayor relevancia frente a la digitalización de las empresas, que en la actualidad y gracias a la pandemia tuvieron que migrar muchos de sus procesos al mundo online. Su campo laboral es tan amplio como las industrias que existen, pues estos profesionales pueden ser requeridos en cualquier empresa de cualquier giro que busque un profesional que aplique sus conocimientos en programación, matemáticas y estadística, sobre grandes bases de datos, con el objetivo de recopilar, extraer y procesar información relevante. Desde marketplaces hasta proveedores de servicios y productos pueden necesitar la ayuda de este perfil.
Conocer el comportamiento de cibernautas puede ayudar a identificar potenciales consumidores, nichos de mercado, determinar preferencias de usuarios/as, identificar tendencias, predecir el comportamiento de enfermedades a partir de datos genéticos, realizar pronósticos financieros o reportes de ventas a partir del conocimiento de los patrones de compras de las personas, e incluso es de ayuda en el sector de ciberseguridad, identificando irregularidades antes de que se produzca un ataque o un fraude.
Para poder obtener un trabajo en este puesto, se necesita, en primer lugar, tener conocimientos básicos en el manejo de algoritmos informáticos Machine Learning y Deep Learning; saber programar en lenguajes como Python, SQL, Apache y R, además de estar familiarizados con entornos de Big Data, como Hadoop o Apache Stark. Existen diversos cursos, bootcamps, laboratorios y especialidades, que permiten obtener el conocimiento práctico para desempeñar el rol.
“El perfil de data scientist es de los más demandados en la actualidad, es una carrera que puede aprenderse desde cero y sin necesidad de tener conocimiento previo en tecnología” afirma Luz Borchardt, co -fundadora y chief growth officer de HENRY, academia online que invierte en personas interesadas en estudiar Data Science y Full Stack Development con cero costo inicial, que al día de hoy tiene más de 10,000 solicitudes de aspirantes para esta carrera por mes. “Vemos un gran potencial de crecimiento para esta carrera que se encuentra inmersa en la industria TI que para 2021 presentó un alza del 88% en la oferta de empleos, de acuerdo con Hireline”
