En la actualidad, donde cada clic, scroll y carrito de compras abandonado deja huellas digitales; quienes se especializan en ciencia de datos se convierten en alquimistas modernos, transformando datos en oro.
La demanda imparable de data scientists se traduce en salarios que compiten entre los más altos de la industria tecnológica en América Latina.
Con una tasa de empleo proyectada que promete un aumento del 36% para 2031, conocer los sueldos de este perfil te brindará una valiosa perspectiva para trazar tu camino profesional. Exploremos todas las posibilidades.
Descubre un estimado de cuál es el sueldo promedio en ciencia de datos en distintos países.
La profesión en data science es altamente valorada en México, y su salario refleja esta demanda.
Convertirte en Data Scientist podría ser tu boleto hacia un salario que desafía todas tus expectativas.
De acuerdo con el INEGI, el salario mínimo es de tan solo MX $10,000 mensuales, pero, como viste, ¡podrías aspirar a un salario hasta ocho veces mayor con esta profesión!
En Colombia, el salario promedio de una Data Scientist es de COP $13.000.000 al mes, pero en muchos casos esto puede fluctuar dependiendo de la ubicación y la experiencia.
Según el DANE, el salario mínimo en Colombia es de $1.300.000 al mes. No obstante, si logras especializarte y construir una carrera en Data Science, podrás multiplicar diez veces ese salario y construir una trayectoria brillante en tecnología.
Este puede variar según la experiencia, la ubicación y la industria en la que se trabaje.
Por ejemplo, Data Scientists que trabajan en la industria de la tecnología pueden ganar más que aquellos que trabajan en finanzas o en el sector público.
Tal cual como venías viendo en otros países, quienes se especializan en este campo pueden ganar hasta tres veces más que el salario promedio en este lugar.
Si estás buscando empezar una carrera en data science o ya estás trabajando y quieres aumentar tu salario, aquí hay tres consejos que pueden ayudarte:
En un mundo de tecnologías en constante evolución, cada certificación cuenta.
Con Platzi, puedes trazar tu camino con cursos especializados en Python, perfiles profesionales de data scientist, data engineering y data analyst. Además, con especializaciones en inteligencia artificial.
¡No necesitas un título específico en data science para conseguir trabajo!
Existen muchos perfiles exitosos que comenzaron con otra carrera e hicieron pivot a ciencia de datos con certificaciones específicas.
Si el plan de estudios es completo, podrás aprender lo necesario para construir un portafolio impresionante y demostrar tus habilidades de manera práctica.
Los lenguajes de programación más utilizados en Data Science son Python, SQL y R. Los algoritmos de aprendizaje más populares son Regresión Lineal y Logística.
| Lenguajes de Programación | Algoritmos de Aprendizaje |
|---|---|
| Python | Regresión Lineal |
| SQL | Logística |
| R |
Busca oportunidades en ciudades con alta demanda de Data Scientists porque estas suelen tener salarios más altos.
Una investigación de la firma Recruin, encontró que estos son los 10 principales estados en EE. UU. donde más se promocionan vacantes para Data Scientist.
Este es el país insignia de donde surgió esta profesión y fue creciendo con el tiempo hasta incrementar la demanda de vacantes en todo el mundo.
La buena noticia es que si logras perfeccionar tu inglés, puedes acceder a vacantes en remoto o puestos en empresas internacionales. Estas pueden ofrecer salarios más altos y oportunidades de crecimiento.
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Este perfil profesional utiliza una variedad de lenguajes, frameworks y tecnologías para realizar su trabajo. Algunos de los más utilizados incluyen:
Es importante destacar que los lenguajes, frameworks y tecnologías utilizadas por las Data Scientists pueden variar según la industria y la empresa en la que se trabaje.
Los y las Data Scientists utilizan una variedad de algoritmos para realizar su trabajo. Algunos de los más utilizados incluyen:
Estas también pueden variar según la empresa o la industria.
Fuente: Recruin
Muchas carreras pueden hacer pivot a Data Science. Algunas de las clas más comunes incluyen:
Considera que no es necesario tener una carrera en ciencias de la computación para hacer pivot a Data Science. Incluso existen casos de Data Scientists que provienen de campos como las ciencias sociales, la economía y la biología.
No es sopresa que Harvad Business Review haya catalogado el rol de las Data Scientists como “el trabajo más sexy del siglo 21”. Estos son algunos datos curiosos que quizás no conocías sobre quienes se desempeñan en el campo.
👉 1. Trabajar como Data Scientist en EE. UU. puede asegurarte mejores ingresos, con un promedio de $156,513 USD anuales, en comparación con Europa, donde el promedio es de $68,000 USD.
👉 2. En 2014, data scientists descubrieron un misterio en la obra maestra de Shakespeare, Macbeth: la palabra más inquietante resultó ser simplemente “The”. Sorprendente, ¿verdad?
👉 3. El puesto de “data scientist” empezó a formalizarse en 2008, aunque ya existía documentación sobre ciencia de datos, el rol no estaba completamente formalizado hasta ese momento.
👉 4. Desde 2013, las vacantes de data scientist se han triplicado, incluso se podría llegar a pensar que la demanda supera la oferta.
👉5. ¿Sabías que existe una herramienta de IA desarrollada por Data Scientists que predice con un porcentaje de fiabilidad del 87.5% los ganadores de los premios Óscar?
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Muchas gracias por la información. Ya sabemos que la tecnologia es la industria que mejor paga pero saber manejar los datos y analiza se convierte en un recurso importante en una empresa y estos sueldos los demuestran.