¿Qué habilidades necesita un Data Scientist en 2025?

La ciencia de datos es una industria en rápido crecimiento y en constante evolución, lo que la convierte en un campo tan gratificante como exigente para quienes la practican. Tanto los profesionales que están comenzando, como los científicos de datos senior deben estar dispuestos a seguir aprendiendo y mejorando para mantenerse valiosos y avanzar en sus carreras.

Sin embargo, esto es más fácil decirlo que hacerlo. ¿Cuáles son las habilidades más importantes para desarrollar y cómo deberías hacerlo? Para ayudarte a responder esa pregunta, preparamos esta guía con todas las habilidades clave que necesitas para iniciar o hacer crecer tu carrera en ciencia de datos.

¿Existen habilidades imprescindibles en ciencia de datos?

Para ser científico de datos, necesitas poder recolectar y analizar datos, y luego presentar tus hallazgos. Esto incluye habilidades técnicas como programación, manipulación de bases de datos, matemáticas avanzadas y visualización de datos, junto con habilidades blandas como colaboración y expresión oral.

Habilidades técnicas para una carrera en ciencia de datos

Los científicos de datos son profesionales altamente capacitados, lo que significa que una persona sin formación específica no puede realizar este trabajo. Antes de ingresar a la industria, hay una serie de habilidades técnicas que necesitas desarrollar.

Lenguajes de programación

Las habilidades de programación son esenciales para los científicos de datos, ya que es la manera en la que nos comunicamos con las computadoras y les damos instrucciones. Aunque existen cientos de lenguajes de programación, algunos están mejor adaptados a la ciencia de datos que otros.

A continuación, presentamos algunos de los lenguajes de programación más populares y utilizados en ciencia de datos:

Python

Python es un lenguaje de programación de propósito general muy popular en ciencia de datos, desarrollo web y desarrollo de videojuegos. Gracias a su amplia comunidad de usuarios, existen miles de bibliotecas disponibles que pueden cubrir prácticamente cualquier tarea relacionada con ciencia de datos.

Algunas de las más populares son:

• Pandas: para manipulación de bases de datos
• NumPy: para operaciones con arreglos simples y avanzadas
• Matplotlib: para generar visualizaciones de datos
  

👉 Adquiere los conocimientos básicos que necesitas para ingresar al mundo de la ciencia de datos con nuestro curso gratuito de Introducción a Python.

R

R es un lenguaje open-source diseñado específicamente para la ciencia de datos. Se puede utilizar para computación estadística, machine learning, manipulación y visualización de datos. Después de Python, es el lenguaje más popular para trabajar en ciencia de datos, y también cuenta con una comunidad activa de usuarios que contribuyen con contenido y herramientas. Muchas de las bibliotecas más utilizadas en R forman parte del ecosistema conocido como Tidyverse.

SQL

SQL (Structured Query Language) es un lenguaje de dominio específico diseñado especialmente para interactuar con bases de datos. En lugar de competir con Python y R, SQL se utiliza junto con ellos para editar y extraer datos desde bases de datos relacionales. SQL tiene una sintaxis simple y directa, mucho más fácil de aprender en comparación con otros lenguajes.

Matemáticas, estadística y probabilidad

A diferencia de otros campos de programación, la ciencia de datos exige conocimientos matemáticos. Las áreas clave son: cálculo, álgebra, probabilidad y estadística. Si ya dominas las matemáticas de nivel secundario, solo necesitas profundizar esa base.

Minería de datos

La minería de datos implica recolectar, ordenar y analizar grandes volúmenes de información. Dentro de estos conjuntos hay muchos datos irrelevantes mezclados con información valiosa. A través de técnicas como regresión lineal, clustering y detección de anomalías, los científicos pueden encontrar los insights que necesitan desde distintas perspectivas.

Machine Learning e Inteligencia Artificial

Todo científico de datos debe conocer los conceptos básicos de machine learning, deep learning e inteligencia artificial. Aunque se consideran especializaciones diferentes, se solapan con frecuencia.

El machine learning necesita datos para entrenar sus algoritmos, y la ciencia de datos usa modelos de ML y DL (como árboles de decisión o modelos predictivos) para extraer valor de la información.

Conocimiento de Hadoop

Hadoop es un framework open-source que permite procesar grandes volúmenes de datos de forma eficiente mediante una red de múltiples computadoras. Si trabajas con big data, es importante familiarizarse con esta herramienta.

Visualización de datos

Visualizar datos es fundamental para comunicar los hallazgos como científico de datos. Esto implica convertir datos en tablas, gráficos de pastel, de barras, de dispersión, mapas de calor y otros formatos visuales que faciliten su comprensión.

La visualización puede hacerse directamente en Python o usando herramientas como Tableau. Contar historias con datos y presentar insights es tan importante como encontrarlos, por eso muchas bootcamps cubren estas habilidades.

Estrategia de negocio

Para descubrir insights útiles para las personas que toman decisiones, el científico de datos necesita comprender también la estrategia de negocio. Esta habilidad se enseña en programas de formación profesional y se fortalece con la experiencia práctica.

Computación en la nube

Los datos que utilizan los científicos de datos no están almacenados en su computadora local. Generalmente se alojan en la nube, por lo que es útil entender cómo funciona la computación en la nube y cómo interactuar con estos entornos.

Habilidades blandas para una carrera en ciencia de datos

Por supuesto, las habilidades técnicas no lo son todo. Los científicos de datos también deben colaborar con colegas y presentar sus hallazgos a stakeholders. Para eso, se requiere una serie de habilidades no técnicas (blandas).

Comunicación

Comunicar de manera clara y respetuosa es esencial para construir buenas relaciones laborales y obtener información eficazmente. Participar en proyectos grupales es una excelente forma de empezar a desarrollar esta habilidad.

Mentalidad analítica

Pensar de manera objetiva y analítica permite abordar los problemas desde todos los ángulos antes de sacar conclusiones. Esto ayuda a mantener el trabajo libre de sesgos y a detectar cuándo es necesario profundizar más en los datos. Desarrollar esta mentalidad lleva tiempo y práctica, idealmente trabajando en proyectos reales.

Pensamiento creativo ("fuera de la caja")

Formular las preguntas correctas es tan importante como encontrar las respuestas adecuadas. Pensar de manera creativa puede llevar a nuevos descubrimientos y a insights más poderosos. Esta habilidad se fortalece con la experiencia y al escuchar a colegas con más trayectoria.

Colaboración

El trabajo en equipo es clave. Escuchar a otros y aprovechar sus aportes mejora la eficiencia, reduce errores y eleva la calidad general del trabajo. Si estás aprendiendo ciencia de datos, trabajar con un equipo o compañero es una gran forma de desarrollar habilidades interpersonales.

Storytelling

El storytelling es la habilidad de presentar datos e insights a personas no técnicas de forma clara y persuasiva. Combina oratoria, entendimiento de negocio y visualización para transmitir una historia convincente. Puedes practicar esta habilidad creando presentaciones de tus proyectos personales como si las presentaras ante un equipo ejecutivo.

Atención al detalle

Las conclusiones en ciencia de datos dependen de la calidad de los datos y de cómo se analizan. Tener un buen ojo para los detalles permite abordar los problemas desde múltiples perspectivas y encontrar la información más precisa.

Aprendizaje continuo

No necesitas obtener un posgrado en mitad de tu carrera, pero sí estar dispuesto a seguir aprendiendo. La ciencia de datos y el machine learning evolucionan constantemente, y mantenerse actualizado es clave para destacar.

La ciencia de datos seguirá siendo una de las áreas más dinámicas y demandadas del mundo tech. Para destacar en este campo en 2025, no solo necesitas dominar herramientas y técnicas, sino también desarrollar una mentalidad analítica, curiosa y colaborativa.

Cuanto antes empieces a construir estas habilidades, mejor podrás enfrentar los desafíos del futuro.Formate como Data Scientist en Henry con un enfoque 100 % práctico, intensivo y online, orientado a conseguir tu próximo empleo.  👉Aplica hoy a la Carrera de Ciencia de Datos y empieza a transformar tu futuro.