Cada vez es más común que las empresas busquen figuras relacionadas con los datos, por la necesidad de tomar decisiones informadas y conseguir sacar el máximo beneficio a este recurso. La figura del Data Scientist se ha convertido en una de las más demandadas y valoradas en el mercado laboral. Estos profesionales no sólo manejan enormes volúmenes de información, sino que también los transforman en conocimiento competitivo para la empresa.
Formarte en una especialización de máster en data analytics puede suponer la principal puerta de acceso para convertirte en un profesional de este campo y desarrollar tu carrera en él.
¿Qué hace un Data Scientist?
Un Data Scientist o científico de datos es un profesional especializado en analizar grandes volúmenes de información para encontrar patrones, tendencias y conocimientos útiles para las empresas. Combina habilidades de estadística, programación, matemáticas y conocimiento de negocio para convertir datos en información accionable. Gracias a sus capacidades, los Data Scientists ayudan a las organizaciones a tomar decisiones estratégicas basadas en datos objetivos y a identificar oportunidades de mejora o crecimiento.
¿Cuáles son las tareas de este profesional?
Dentro del ciclo de vida de los datos, los Data Scientist tienen un importante rol para sacar el máximo beneficio de los mismos. Sus principales tareas son:
- Recolección: Identificar las fuentes de información adecuadas y extraer datos relevantes.
- Limpieza y preparación: Depurar, transformar y estructurar los datos para facilitar su análisis.
- Análisis exploratorio: Investigar y comprender los datos, buscando patrones, correlaciones y anomalías.
- Modelado: Aplicar modelos estadísticos o de machine learning para hacer predicciones o segmentaciones.
- Visualización de resultados: Representar los hallazgos de forma clara y comprensible mediante gráficos, dashboards o informes.
- Interpretación y comunicación: Traducir los resultados técnicos en recomendaciones de negocio que puedan ser entendidas por equipos no técnicos.
¿Cómo es el día a día de un Data Scientist?
Aunque el día a día de este tipo de profesionales está supeditado a la empresa donde desarrollan sus labores, es cierto que suelen tener ciertas tareas en común que deberán poner en marcha de forma general. Entre ellas podemos encontrar cuestiones como la extracción y la limpieza de los datos que permitan su preparación para analizarlos, así como la creación de informes para que los diferentes departamentos puedan aplicar los cambios que muestran y tomar las mejores decisiones.
Una de las cuestiones más importantes para este tipo de rol dentro de una compañía es que sean capaces de mantenerse al día tanto en tendencias como en nuevas tecnologías que puedan adaptarse a las necesidades de su puesto.
¿Qué capacidades buscan las empresas en un Data Scientist?
Pero, ¿qué es exactamente lo que necesita una empresa de este tipo de profesionales? Para un Data Scientist, la formación es clave, y por ello deberá contar con ciertos conocimientos adquiridos que las compañías van a valorar a la hora de contratarlo. Las capacidades que buscan las empresas en este rol son:
- Habilidades en programación: Entre otros, dominio de lenguajes como Python, R, SQL o Scala.
- Conocimiento en estadística y matemáticas: Para construir modelos y validar resultados.
- Experiencia en machine learning: Capacidad para crear sistemas predictivos y de análisis automático.
- Pensamiento crítico: Capacidad para cuestionar los datos y buscar las mejores interpretaciones.
- Visualización de datos: Manejo de herramientas como Tableau, Power BI o librerías de visualización en Python.
- Habilidades de comunicación: Saber explicar conceptos complejos de forma sencilla.
- Conocimiento de negocio: Entender el contexto de la empresa para ofrecer soluciones relevantes.
¿Qué aptitudes tiene que desarrollar alguien para ser un buen profesional en este campo?
No cualquier persona puede cubrir este tipo de puestos. Es imprescindible desarrollar ciertas aptitudes y prepararse para ello. Las empresas valorar cuestiones como:
- Curiosidad y ganas de aprender: La ciencia de datos evoluciona rápidamente y exige formación continua.
- Capacidad para resolver problemas: Afrontar retos de datos incompletos o proyectos ambiguos.
- Atención al detalle: Errores pequeños pueden tener grandes repercusiones en los resultados.
- Adaptabilidad: Poder moverse entre diferentes proyectos, lenguajes o sectores.
- Trabajo en equipo: Colaborar con otros perfiles como ingenieros de datos, analistas de negocio o product manager.
¿Cuánto gana un Data Scientist en 2025?
El salario de un Data Scientist en España puede variar según la situación geográfica o incluso el tipo de empresa en la que se desarrolle el trabajo. Además, la experiencia es clave a la hora de pactar el salario a un profesional de estas características.
Mientras que la horquilla de los juniors puede estar entre los 28.000 y los 38.000 euros brutos anuales, los middle podrían alcanzar los 55.000 € y los seniors, con más de 5 años trabajados en este campo, alcanzan los 80.000 €.
Además del salario base, las empresas suelen ofrecer beneficios adicionales para atraer y retener talento en ciencia de datos, como:
- Bonos por objetivos
- Formación continua
- Trabajo en remoto o modalidad híbrida
- Días extra de vacaciones
- Seguro médico privado
- Planes de pensiones y retribución flexible
- Acciones o participación en stock options
