Ciencia de datos: oportunidades laborales y salarios en 2025

Conoce más sobre este rol en este artículo de nuestro blog.

¿Te interesa la idea de transformar datos en conocimiento, de predecir el futuro o de crear soluciones inteligentes que impacten al mundo? El campo de la Ciencia de Datos es, sin duda, uno de los más apasionantes y de mayor crecimiento en el panorama tecnológico actual. Los científicos de datos son los arquitectos detrás de la toma de decisiones basada en evidencia, traduciendo números complejos en estrategias claras.

Si consideras un cambio de carrera o buscas potenciar tus habilidades para unirte a la industria IT, la ciencia de datos te ofrece un universo de posibilidades. Pero, ¿cómo es realmente el mercado laboral para estos profesionales? ¿Qué factores influyen en su remuneración? En esta nota, te mostraremos las oportunidades laborales en ciencia de datos y te daremos una visión clara de lo que puedes esperar en términos de crecimiento y salarios para este 2025.

Prepárate para descubrir por qué la ciencia de datos es una de las carreras más prometedoras de la década.

El universo de la ciencia de datos: alta demanda y diversidad de roles

El sector de la ciencia de datos se está expandiendo a una velocidad impresionante: desde la extracción y limpieza de datos hasta la construcción de modelos predictivos y la visualización de información, las oportunidades son amplias.

Veamos en profundidad de qué se trata este gran ecosistema de roles y especializaciones:

Alta demanda de científicos de datos en 2025

La necesidad de profesionales capaces de manejar y extraer valor de los datos es más alta que nunca. Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., se estima un crecimiento adicional del 36 % en la demanda de experiencia en ciencia de datos para 2031. Esto se traduce en miles de nuevos puestos de trabajo. Este dato subraya la estabilidad y el futuro prometedor para quienes eligen esta carrera. Las empresas, de todos los tamaños y sectores, entienden que los datos son un activo estratégico fundamental, y necesitan expertos para manejarlos.

Diversas oportunidades profesionales en ciencia de datos

La ciencia de datos no es una disciplina monolítica, su naturaleza multifacética abarca diversas especialidades, lo que garantiza un aprendizaje continuo y múltiples caminos profesionales. Forbes destacó la rápida expansión de puestos dentro del amplio ámbito de la ciencia de datos y el análisis.

Algunos de los roles más comunes que puedes encontrar en el campo de la ciencia de datos incluyen:

• Ingeniero de datos: Construye y mantiene la infraestructura que permite recolectar, almacenar y procesar grandes volúmenes de datos. Son los arquitectos de los pipelines de datos.
• Analista de datos: Extrae, limpia y analiza datos para identificar patrones y tendencias, ayudando a las empresas a tomar decisiones informadas. Se enfoca en el "qué pasó" y "por qué pasó".
• Científico de datos: Va un paso más allá, construyendo modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático para prever resultados futuros y optimizar procesos. Se enfoca en el "qué pasará" y "cómo podemos hacerlo mejor".
• Ingeniero de Machine Learning (ML): Se especializa en diseñar, construir y mantener sistemas de aprendizaje automático en producción.
• Especialista en Business Intelligence (BI): Se dedica a la visualización de datos y la creación de dashboards interactivos para presentar información relevante a los tomadores de decisiones.

Esta variedad de roles significa que puedes encontrar una especialidad que se alinee con tus intereses y fortalezas, y que siempre habrá espacio para crecer y aprender nuevas habilidades.

Salarios atractivos para científicos de datos

La alta demanda y la especialización requerida se reflejan directamente en la remuneración salarial. Investigaciones de Indeed indican que los científicos de datos se encuentran entre quienes más ganan en la industria tecnológica. Los paquetes de compensación son atractivos y, a menudo, incluyen bonificaciones y opciones sobre acciones, lo que convierte a la ciencia de datos en una carrera muy lucrativa.

Factores que influyen en los salarios de los científicos de datos

Si bien el potencial de ingresos es alto, diversos factores modulan el salario de un científico de datos. Comprender estos elementos te ayudará a trazar una estrategia clara para tu crecimiento profesional y para negociar tu remuneración.

Educación y experiencia: la base de tu valor

En el ámbito de la ciencia de datos, la formación académica juega un papel fundamental en la determinación del salario. Aquellos con títulos avanzados, especialmente de posgrado, suelen acceder a una escala salarial más alta. Este mayor salario promedio refleja la profundidad y amplitud de conocimientos que aportan estos títulos.

Pero no se trata solo de formación formal. La experiencia práctica es igualmente valiosa. Los profesionales con formación especializada en paradigmas de programación, en herramientas específicas de Machine Learning o en áreas como el aprendizaje profundo, poseen una ventaja competitiva. Esta experiencia práctica, combinada con conocimientos teóricos, suele traducirse en una mejor remuneración.

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Industria y tamaño de la empresa: el contexto importa

El sector en el que se desempeñe un científico de datos y el tamaño de la empresa pueden influir significativamente en su remuneración.

• Gigantes tecnológicos y empresas consolidadas: Con sus vastos recursos, suelen ser más generosos con sus salarios que las startups emergentes. Tienen estructuras más maduras y proyectos de mayor envergadura.
• Naturaleza del negocio: Una empresa tecnológica profundamente arraigada en el mundo de la Inteligencia Artificial (IA) o el análisis avanzado probablemente ofrezca un paquete más lucrativo que una firma cuyo enfoque principal sea un sector menos intensivo en datos, como el inmobiliario. Las industrias con mayor dependencia de los datos (finanzas, salud, tecnología, e-commerce) tienden a pagar mejor.

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Ubicación geográfica: dónde la innovación se encuentra con la compensación

La geografía también influye en el cálculo salarial. Las ubicaciones privilegiadas, sinónimo de innovación tecnológica y un auge de la actividad empresarial, suelen prometer salarios más altos. Ciudades con una alta concentración de empresas tecnológicas, como los grandes centros urbanos en Argentina, Colombia o México (para dar ejemplos en la región), o ciudades internacionales, ofrecen salarios superiores debido a la mayor demanda, el costo de vida y la competencia por el talento.

Sin embargo, el crecimiento del trabajo remoto en el sector IT abre nuevas posibilidades, permitiendo acceder a salarios competitivos sin la necesidad de residir en un centro tecnológico específico.

Título del puesto y responsabilidades: tu nivel de impacto

El rol que se asume y las responsabilidades que conlleva son determinantes directos del salario.

• Los científicos de datos experimentados, con años de experiencia en el sector, perciben un salario acorde con su dominio. Sus responsabilidades incluyen liderar proyectos, tomar decisiones estratégicas y mentorizar a talentos más jóvenes.
• Quienes se inician en el mundo de la ciencia de datos, como los profesionales principiantes, podrían tener un salario inicial más modesto. Su foco está en aprender, aplicar los fundamentos y ganar experiencia práctica.
• Los puestos específicos que requieren un profundo conocimiento de dominios complejos, como el modelado predictivo avanzado, las técnicas de aprendizaje automático o la ingeniería de datos a gran escala, conllevan salarios más elevados, lo que refleja los conocimientos especializados que exigen.

Habilidades y certificaciones: las credenciales que te diferencian

Más allá de los puestos de trabajo y las credenciales académicas, las habilidades y certificaciones específicas pueden impulsar el salario de un científico de datos.

• Certificaciones: Por ejemplo, en ingeniería en la nube (AWS, Azure, GCP), almacenamiento de bases de datos o en herramientas de Big Data, actúan como insignias de competencia, indicando la experiencia de un profesional en un dominio específico.
• Conocimiento avanzado de herramientas: Un dominio profundo de lenguajes como Python o R, de librerías como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow o PyTorch, y de herramientas de Business Intelligence (como Power BI o Tableau) puede ser decisivo.

Estas certificaciones y habilidades no solo enriquecen un currículum, sino que también brindan a los profesionales la ventaja de negociar un mejor salario, dada su experiencia demostrada en estas áreas.

Trayectoria profesional en ciencia de datos: un camino de crecimiento continuo

Emprender una carrera en ciencia de datos es como subirse a una escalera de oportunidades, donde cada peldaño representa un nuevo reto y una oportunidad de crecimiento constante.

• Puestos de nivel inicial: Para la mayoría, el camino comienza desde un puesto de nivel inicial. Esta fase se caracteriza por aprender los fundamentos, adquirir experiencia práctica y aplicar los conocimientos académicos en situaciones reales.
• Puestos intermedios y senior: A medida que se asciende en la jerarquía, se acumula experiencia y, con ella, el potencial para asumir puestos de mayor responsabilidad. Esta transición no se limita al tiempo dedicado al sector, sino también a la profundidad de la experiencia adquirida. Los profesionales pueden encontrarse liderando equipos de proyecto dinámicos, interactuando con las partes interesadas o incluso diseñando e implementando soluciones de datos complejas.
• Puestos directivos o de liderazgo: En algunos casos, los científicos de datos con gran experiencia pueden alcanzar roles de liderazgo, liderando divisiones enteras, supervisando decisiones estratégicas e impulsando la visión de la empresa basada en datos.

La importancia del aprendizaje continuo

El campo de la ciencia de datos no es estático; se encuentra en constante evolución. Por lo tanto, la importancia del aprendizaje continuo es innegable. Las herramientas, técnicas y paradigmas que hoy son estándares de la industria podrían quedar obsoletos mañana.

Especialmente en áreas como el Aprendizaje Automático (Machine Learning) y la Inteligencia Artificial (IA), donde la frontera del conocimiento avanza constantemente, los profesionales necesitan mantenerse al día con los últimos modelos, técnicas y herramientas. Ya sea mediante cursos formales, talleres o aprendizaje a su propio ritmo, la capacitación no solo es una ventaja, sino una necesidad para seguir siendo relevante y competitivo.

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Consejos para negociar un salario justo como científico de datos

Una vez que adquieres las habilidades y la experiencia, saber cómo negociar tu salario es fundamental para asegurar una compensación justa.

1. Investigación de rangos salariales

Antes de iniciar una negociación salarial, es fundamental contar con datos relevantes. Consultar recursos en línea, sitios web e informes específicos del sector que ofrecen información sobre los salarios de los científicos de datos puede ser invaluable. Estas fuentes ofrecen puntos de referencia, presentando un rango salarial promedio para científicos de datos en diversos roles y regiones. Esta información garantiza que no se aborden las negociaciones con expectativas irreales, sino con información precisa y bien fundamentada.

2. Destaca tus habilidades y experiencia

Tus habilidades únicas son tu moneda de cambio en una negociación. Si bien un posible empleador conoce tus cualificaciones, es tu responsabilidad destacarlas y resaltarlas. Aquí es donde las habilidades especializadas pueden marcar la diferencia. Ya sea tu destreza comunicativa (esencial para explicar resultados complejos), tu dominio de un lenguaje de programación específico como Python, tu experiencia en herramientas de visualización, o tu experiencia práctica en un proyecto de Machine Learning, estas habilidades pueden diferenciarte. Al destacarlas, te posicionas como un activo invaluable, justificando así tus expectativas salariales.

3. Negociación más allá del salario

La compensación monetaria, si bien significativa, es solo una pieza del rompecabezas de la remuneración. A veces, la clave para una negociación exitosa reside en mirar más allá del salario base. Analizar otros aspectos de la compensación, como bonificaciones, beneficios adicionales (seguro médico, transporte), planes de pensiones de la empresa o incluso la flexibilidad horaria y la posibilidad de trabajo remoto, puede ser clave para cerrar el trato. Al ampliar el espectro de negociación, no solo mejoras tu paquete de compensación total, sino que también ofreces flexibilidad, una cualidad que los empleadores aprecian.

4. Saber cuándo retirarte: reconoce tu valor

Las negociaciones salariales, en esencia, son un mar de expectativas y ofertas. Si bien el objetivo es llegar a un acuerdo armonioso, hay momentos en que una oferta simplemente no se alinea con tu valor. En tales situaciones, reconocer tu valía es fundamental. Si una oferta no cumple con tus expectativas o está significativamente por debajo del promedio del mercado para tu perfil, podría ser el momento de retirarte. Recuerda: tus habilidades y experiencia son tu capital, y siempre habrá oportunidades que las reconozcan y recompensen adecuadamente.

Comprender la dinámica de las oportunidades laborales y los salarios en ciencia de datos es fundamental para cualquiera que esté considerando o ya esté inmerso en este campo. La ciencia de datos ofrece una carrera llena de desafíos intelectuales, oportunidades de crecimiento y una compensación atractiva.

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