Roles en Ciencia de Datos: Descubre las 10 carreras más impactantes para 2025

Te contamos los roles a los que podrás aplicar este año si apuestas por una carrera en Data Science.

Hace varios años que las empresas ya no se limitan a recopilar datos hoy buscan utilizarlos para superar a la competencia, especialmente con el auge imparable de la Inteligencia Artificial (IA) y la analítica avanzada. En la intersección entre las organizaciones y estas técnicas revolucionarias se encuentran los científicos de datos: los expertos que analizan las cifras y las traducen en estrategias prácticas que impulsan el crecimiento.

El futuro pertenece a quienes pueden descifrar la historia oculta en los datos, lo que hace que el papel de los científicos de datos sea más importante que nunca. Si te apasiona resolver problemas, tienes una mente analítica y quieres unirte a una de las profesiones con mayor demanda y mejores salarios, la ciencia de datos es tu camino.

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En este artículo, exploraremos las mejores carreras en ciencia de datos, analizando los roles y responsabilidades clave, y cómo puedes conseguir el trabajo que mejor se ajuste a tus objetivos y habilidades en 2025. Ya sea que te sientas más atraído por el lado creativo de la visualización o por la parte de planificación estratégica en la arquitectura de datos, existe un nicho para ti.

¿Es la ciencia de datos una buena carrera?

¡Absolutamente sí! La ciencia de datos no solo es un campo con salarios competitivos, sino que la demanda de científicos de datos sigue aumentando exponencialmente, ya que tienen un enorme impacto en sus organizaciones. Es un campo interdisciplinario que ofrece un trabajo variado, desafiante e interesante, lo que lo convierte en una de las elecciones de carrera más sólidas para el futuro.

Carreras en Ciencia de Datos que vale la pena considerar

Ya sea que busques cambiar de carrera o conseguir tu primer empleo en el campo, aquí te presentamos 10 de las carreras de ciencia de datos más impactantes (y lucrativas) para considerar en 2025.

Científico de datos

Los científicos de datos son la columna vertebral de cualquier departamento de analítica, con la crucial tarea de analizar e interpretar conjuntos de datos complejos de diversas fuentes. Ya sean estadísticas de uso de una empresa tecnológica, datos de ventas de una cadena minorista o estudios de mercado de una consultora, su labor es crucial en todos los sectores.

A diferencia de los roles que se centran únicamente en el análisis estadístico o en la elaboración de informes de datos, los científicos de datos emplean una combinación de habilidades de informática, estadística y matemáticas no solo para procesar y modelar datos, sino también para extraer información significativa que informe la toma de decisiones estratégicas.

Requisitos generales:

• Una base sólida en matemáticas y estadística es esencial para roles que van desde el análisis de pruebas A/B hasta la optimización de campañas de marketing.
• Competencia en lenguajes de programación, especialmente Python y R, junto con sólidas capacidades de manipulación de datos.
• Si bien es común contar con un título universitario formal en áreas como informática, ingeniería o matemáticas, no es estrictamente necesario. La experiencia relevante y un portafolio de proyectos o certificaciones en ciencia de datos también pueden demostrar la experiencia y la dedicación necesarias al aprendizaje continuo.

Analista de datos

Los analistas de datos profundizan en los detalles de los conjuntos de datos para descubrir patrones, tendencias y perspectivas que a menudo permanecen ocultas. Su función consiste en recopilar, procesar y realizar análisis estadísticos de grandes volúmenes de datos para obtener información que sustente las decisiones empresariales.

En sus tareas diarias, los analistas de datos utilizan frecuentemente herramientas como Excel y SQL, junto con herramientas de generación de informes más sofisticadas como Power BI o Tableau, para generar paneles, informes o visualizar datos para las partes interesadas del negocio. Sus habilidades únicas los posicionan como conectores vitales entre los aspectos técnicos y comerciales de una organización.

Requisitos generales:

• Son esenciales habilidades fundamentales de programación y competencia con varias herramientas de análisis de datos.
• Si bien una licenciatura en informática, estadística o economía es lo típico, el campo también da la bienvenida a personas de diversos orígenes académicos, incluidos negocios, finanzas o ciencias sociales, lo que demuestra la versatilidad y amplia aplicabilidad de las habilidades de análisis de datos.

Analista de negocios

Los analistas de negocios desempeñan un papel crucial en las organizaciones, liderando el cambio e impulsando mejoras. Su tarea consiste en analizar los desafíos y necesidades del negocio, interpretándolos en soluciones prácticas mediante un análisis minucioso de datos, optimizando procesos o reasignando recursos.

Un día en la vida de un analista de negocios puede abarcar la realización de análisis de mercado exhaustivos, la evaluación de procedimientos comerciales o el diseño de estrategias para abordar áreas que requieren mejoras. Emplean diversas herramientas y metodologías, como el análisis FODA, para analizar los modelos de negocio y su simbiosis con los avances tecnológicos.

Requisitos generales:

• A menudo se requiere una formación básica en áreas como Administración de Empresas, Informática o Tecnologías de la Información. Algunos puestos pueden preferir o requerir una maestría, especialmente en sectores complejos o en contextos corporativos de alto riesgo.
• Se valora mucho la competencia en metodologías de gestión de proyectos, incluidas Agile o Scrum, junto con una habilidad para el pensamiento crítico y la toma de decisiones basadas en un análisis sólido.

Administrador de base de datos (DBA)

Los administradores de bases de datos (DBA) ocupan un puesto crucial en las organizaciones, ya que supervisan la gestión de los servidores de bases de datos y las herramientas de aplicación. Garantizan la integridad, la seguridad, la disponibilidad y el rendimiento de las bases de datos.

Sus tareas incluyen la gestión del almacenamiento de datos, la realización de copias de seguridad y la protección de los datos contra el acceso no autorizado. Además, los DBA configuran cuentas de usuario, regulan el acceso a las bases de datos y trabajan diligentemente para optimizar el rendimiento y la capacidad de las bases de datos, manteniéndose al día con las últimas tendencias en gestión de bases de datos.

Un día típico para un DBA implica una estrecha colaboración con el personal de TI y los programadores de bases de datos para mejorar las funcionalidades de la base de datos y abordar cualquier problema que pueda surgir, garantizando que la base de datos satisfaga las necesidades cambiantes de la organización.

Requisitos generales:

• Es fundamental contar con una sólida formación en ciencia de datos o campos afines, a menudo comenzando con una licenciatura. Sin embargo, las habilidades prácticas son igualmente importantes.
• El dominio de lenguajes de bases de datos, en particular SQL, es fundamental. También se valora la experiencia con sistemas de bases de datos ampliamente utilizados, como Oracle y Microsoft SQL Server.
• La experiencia en el mundo real, adquirida a través de pasantías, proyectos o puestos de trabajo anteriores, puede complementar significativamente la educación formal, proporcionando a los aspirantes a DBA las habilidades prácticas que necesitan para tener éxito.

Ingeniero de datos

Los ingenieros de datos son fundamentales para crear y mantener las arquitecturas que facilitan el flujo fluido de datos dentro de las organizaciones. Poseen un profundo conocimiento de los ecosistemas de datos y son responsables de construir y supervisar los canales que agregan datos de diversas fuentes. Esta infraestructura facilita el acceso a los datos para su análisis por parte de profesionales como los analistas de datos, garantizando así la obtención de información empresarial crucial de forma eficiente y eficaz.

Requisitos generales:

• El dominio técnico de herramientas y lenguajes esenciales como SQL, Python y Hadoop es un requisito fundamental. Estas habilidades permiten a los ingenieros de datos gestionar y manipular grandes conjuntos de datos, crear canales de datos escalables y garantizar la fiabilidad y la eficiencia de la infraestructura de datos.
• Una combinación de creatividad y habilidades para resolver problemas es crucial para abordar las complejidades de la gestión de datos y optimizar los procesos de datos.

Arquitecto de bases de datos

Los arquitectos de bases de datos son responsables del diseño fundamental de los sistemas de gestión de datos, diseñando los planos que permiten a las organizaciones almacenar, gestionar, integrar y utilizar sus datos de forma eficiente y eficaz. Su función es similar a la de un arquitecto tradicional, pero en lugar de edificios, diseñan infraestructuras de datos escalables y robustas.

Las actividades diarias de un arquitecto de bases de datos implican una planificación estratégica de alto nivel y una meticulosa atención al detalle. Determinan las mejores prácticas para el almacenamiento, el consumo, la integración y la gestión de datos en los diversos sistemas empresariales, garantizando que la arquitectura de datos respalde a la perfección los objetivos y la pila tecnológica de la organización.

Requisitos generales:

• La competencia técnica es clave, con una base sólida en sistemas de bases de datos como MySQL u Oracle, así como herramientas de modelado de datos como ERwin.
• El conocimiento de lenguajes de programación, incluidos SQL, Python o Java, es esencial para crear y gestionar arquitecturas de datos complejas.
• Si bien un título formal puede no ser un requisito previo, la adquisición de habilidades técnicas a través del autoaprendizaje, cursos especializados o certificaciones puede mejorar significativamente sus cualificaciones y perspectivas laborales.

Ingeniero de Aprendizaje Automático (ML)

Los ingenieros de aprendizaje automático están a la vanguardia en la implementación y optimización de modelos y algoritmos de aprendizaje automático diseñados para aplicaciones específicas, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis predictivo. Estos profesionales desempeñan un papel fundamental para conectar la ciencia de datos teórica con la aplicación práctica, trabajando en estrecha colaboración con científicos y analistas de datos para convertir la información compleja obtenida a partir de datos en soluciones prácticas basadas en algoritmos.

Requisitos generales:

• El dominio de los lenguajes de programación, especialmente Python o Java, es esencial para desarrollar e implementar algoritmos de aprendizaje automático.
• La familiaridad con marcos de aprendizaje automático como TensorFlow o PyTorch es crucial para crear y ajustar modelos.
• Si bien un título formal en informática, matemáticas o un campo relacionado puede proporcionar una base sólida, muchos ingenieros de aprendizaje automático también se benefician del autoaprendizaje, cursos especializados o bootcamps para perfeccionar sus habilidades y mantenerse actualizados con los últimos avances en IA y aprendizaje automático.

Analista cuantitativo

Los analistas cuantitativos, a menudo esenciales para las operaciones de las instituciones financieras, utilizan técnicas matemáticas y estadísticas para analizar minuciosamente los mercados financieros y evaluar los riesgos. Estos profesionales desarrollan modelos sofisticados capaces de pronosticar las tendencias del mercado, optimizar las estrategias de inversión y respaldar la toma de decisiones financieras basadas en datos. Su experiencia es crucial en áreas como la valoración de derivados, la negociación algorítmica y la gestión de riesgos, donde se requiere un profundo conocimiento de los principios financieros y las metodologías matemáticas.

Requisitos generales:

• Unas capacidades analíticas excepcionales, junto con una base sólida en matemáticas y estadística, son indispensables para el éxito en este puesto.
• Una comprensión profunda de la teoría financiera mejora la capacidad de un analista cuantitativo para navegar eficazmente por las complejidades de los mercados financieros.
• Si bien es muy beneficioso tener experiencia en finanzas, economía o un campo relacionado, la esencia de las habilidades de un analista cuantitativo radica en la capacidad de aplicar técnicas cuantitativas para resolver problemas financieros complejos.

Especialista en minería de datos

Los especialistas en minería de datos son fundamentales para descubrir patrones y perspectivas ocultas en grandes conjuntos de datos, aprovechando su experiencia en estadística y aprendizaje automático. Mediante la aplicación de algoritmos y técnicas de minería de datos, analizan grandes cantidades de información para identificar correlaciones, anomalías y tendencias. Su trabajo es crucial para las organizaciones que buscan predecir comportamientos y tendencias futuras, lo que convierte a los especialistas en minería de datos en actores clave en la toma de decisiones estratégicas.

Requisitos generales:

• Una sólida formación académica en informática, estadística o un campo estrechamente relacionado es esencial para quienes aspiran a convertirse en especialistas en minería de datos.
• Más allá de la educación formal, una comprensión profunda y el dominio de las técnicas de análisis de datos, las metodologías estadísticas y los algoritmos de aprendizaje automático son cruciales para revelar información de manera eficaz a partir de los datos.
• La experiencia práctica, ya sea a través de proyectos, pasantías o puestos laborales anteriores, puede mejorar significativamente la capacidad de un especialista para aplicar el conocimiento teórico a los desafíos de datos del mundo real.

Ingeniero de visualización de datos

Los ingenieros de visualización de datos son los narradores del mundo de la ciencia de datos, expertos en traducir conjuntos de datos complejos en narrativas visuales claras y atractivas. Su experiencia reside en la creación de elementos visuales que hacen que los datos sean accesibles y atractivos tanto para el público técnico como para el no técnico. Una parte importante de su función consiste en colaborar con analistas de datos y equipos de negocio para comprender el contexto completo de los datos, garantizando que las visualizaciones reflejen con precisión las tendencias y perspectivas subyacentes.

Requisitos generales:

• Una sólida formación en análisis de datos es fundamental para quienes aspiran a convertirse en ingenieros de visualización de datos. Esta base les permite comprender e interpretar los datos antes de transformarlos en formato visual.
• El dominio de lenguajes de programación comúnmente utilizados para la visualización de datos, como JavaScript, Python o R, es crucial. Estas habilidades permiten crear visualizaciones de datos dinámicas e interactivas que se adaptan a diferentes conjuntos de datos e interacciones del usuario.
• El conocimiento de los principios de diseño también es valioso, ya que mejora la capacidad del ingeniero para crear representaciones visuales de datos estéticamente atractivas y efectivas. Esta combinación de habilidades técnicas y artísticas es lo que distingue a los ingenieros expertos en visualización de datos.

El campo de la Ciencia de Datos es dinámico, desafiante y ofrece una trayectoria profesional con gran proyección y excelente remuneración. Desde el análisis de datos hasta la ingeniería de Machine Learning, hay un rol para cada interés y habilidad.

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