¿Qué es un data scientist? Salario, habilidades y cómo llegar a serlo

Cuantas más credenciales tengas, más posibilidades tendrás de conseguir un buen puesto de científico de datos. Para finalizar, se hizo una retroalimentación sobre lo que hace falta hacer para que México adopte en mayor grado las soluciones que propone la ciencia de datos. Se llegó a la conclusión de que existen grandes oportunidades para la disciplina y que hay mucho talento en México. Sin embargo, hacen falta iniciativas para formar un ecosistema sinérgico y dinámico para que ese talento crezca y se quede en México. Posteriormente, los ponentes comentaron sobre los aspectos  que consideran durante el proceso de reclutamiento y qué tipo de aptitudes buscan en los egresados de la licenciatura en Ciencia de Datos.

No se requiere tener un título en un campo específico para convertirse en un científico de datos, pero puede hacerlo mucho más fácil. Las personas que tienen un título en estadística o ingeniería informática, pueden no saber todavía todo lo que necesita un científico de datos, pero ya tienen habilidades y conocimientos importantes para convertirse en un profesional en el campo. Desde hace algunos años la profesión de científico de datos o data scientist en inglés, figura entre los trabajos de alta calidad en México y el mundo. Los científicos de datos se encuentran entre los mejores puestos de trabajo de México. Para llegar a ser un científico de datos, necesitarás una combinación de habilidades técnicas y habilidades y educación en el lugar de trabajo. Un estudio de Kaggle de 2018 reveló que Python, SQL y R son los lenguajes de programación más populares.

Banco de talento: Tecnología e Información

El primer paso para tener éxito como científico de datos es desarrollar tus habilidades actuales en cualquier forma del sector de la ciencia de datos que desees. Alejandro Maza y Manuel Aragonés coincidieron en que existe gran apetito por invertir en empresas con enfoque tecnológico y de datos. Sin embargo, las oportunidades no se dan para empresas que ven la ciencia de datos como un fin, si no para aquellas que resuelven problemas de fondo de un sector pero que integran la Ciencia de Datos para agregar valor a la empresa. En este contexto, Manuel https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ Aragonés planteó que es muy importante ser claros con los clientes para mantener un balance entre las expectativas que tienen de lo que se puede hacer con ciencia de datos y lo que es factible. “Los problemas a los que nos enfrentamos en este aspecto es ver cómo llevar al cliente a entender sus problemas e ir madurando de la mano con ellos, analizar si es un problema de ciencia de datos o no, y si se trata de uno, acompañarlos hasta desarrollar un dashboard. Hay que ser muy transparentes, no prometer cosas que no pueden cumplir.” explicó.

• LinkedIn clasifica a los científicos de datos como el sexto trabajo en auge en México en su informe de los 15 empleos en crecimiento de México de 2022 [1].
• De todas formas, en posgrados es más difícil recomendar un curso en concreto.
• Juan Lozano es un científico mexicano que inventó la mochila propulsora (también conocida como jet pack).
• Sin estos escasos profesionales que mezclan la estadística, las matemáticas y la informática, los datos no alcanzan su potencial millonario.

Estados Unidos es el país que mejor paga a los científicos de datos en el mundo. Según el estudio “State of Data Science and Machine Learning 2020” de Kaggle. Los científicos de datos están en el Top 10 de los roles de TI más buscados de CodersLink. El sueldo promedio de un Data Scientist en México está entre los 27 mejores salarios de la industria. Praxis somos una empresa mexicana líder en tecnologías de la información, con presencia internacional y más de 20 años en el mercado proporcionando servi… En un programa de maestría, puedes profundizar en tu comprensión de la estadística, el aprendizaje automático, los algoritmos, la modelización y la previsión, y potencialmente realizar tu propia investigación sobre un tema que te interese.

Científicos Mexicanos y sus Aportaciones Históricas

El salario promedio del Científico de Datos es de $40,498 MXN, y se encuentra en el octavo lugar de los diez más altos de la industria de la tecnología, de acuerdo con el Reporte del Mercado Laboral de TI 2022. Hoy en día hay muchas ofertas laborales y puedes aprovechar esta oportunidad para crecer profesionalmente. Él lo guiará a través del proceso de principio a fin y le explicará las decisiones que tomó. A partir de esto, el profesional puede predecir la probabilidad de que el abogado gane o pierda el caso.

Debido a la proliferación de herramientas de código abierto, TI puede tener una lista cada vez mayor de herramientas a las que proporcionar soporte. Un científico de datos en marketing, por ejemplo, podría usar herramientas Por qué deberías aprender ciencia de datos con cursos online distintas a las que usa un científico de datos en finanzas. Los equipos también pueden tener distintos flujos de trabajo, lo que significa que TI debe reconstruir y actualizar continuamente los entornos.

Los primeros pasos en la investigación científica en México

A pesar de enfrentarse a problemas de financiamiento y apoyo gubernamental, la creatividad, el talento y la pasión de sus científicos e investigadores han logrado trascender fronteras, posicionando a México como un referente científico en el ámbito internacional. Ahora, el desafío es mantener este legado y seguir impulsando el desarrollo científico y tecnológico en el país. Los científicos de datos son una nueva estirpe de expertos en datos analíticos que poseen habilidades técnicas para resolver problemas complejos – y la curiosidad de explorar qué problemas necesitan resolverse. Si “los datos son el nuevo petróleo”, los Data Scientist en México son los nuevos diamantes. La información sin procesamiento no es dinero, por eso los científicos de datos son el verdadero tesoro. Sin estos escasos profesionales que mezclan la estadística, las matemáticas y la informática, los datos no alcanzan su potencial millonario.