La Alta Empleabilidad del Data Science: ¿Por qué es una opción de carrera inteligente?

Actualmente, el mundo está generando y almacenando enormes cantidades de datos. Es por ello que disciplinas como el Data Science, también conocida como Ciencia de Datos, están cada vez más en auge, ya que se centra en el estudio de cómo extraer conocimiento y tomar decisiones basadas en datos. 

Por ello, el Data Science se ha convertido en una carrera muy demandada y con gran potencial de crecimiento profesional, ya que un experto en Data Scientist suele recibir remuneraciones económicas muy atractivas, lo que hace que sea una opción de carrera muy deseable.

La alta demanda de Data Science

La demanda de profesionales de Data Science ha crecido exponencialmente en los últimos años. Se espera que la cantidad de datos generados a nivel mundial supere los 180 zettabytes para el año 2025, lo que representa un aumento anual promedio de casi el 40% en un periodo de cinco años, lo que requiere una gran cantidad de profesionales capacitados para analizar y extraer información relevante de ellos. 

El perfil profesional del Data Scientist está experimentando una creciente demanda por parte de las empresas, convirtiéndose en una profesión en auge con cifras que no dejan de crecer. Según el Estudio de Empleos Emergentes 2020 de LinkedIn, en España la demanda de Data Scientist aumentó un 46,8% en 2020 en comparación con el año anterior.

Habilidades requeridas para ser un experto en Data Science

Para ser un profesional del Data Science, es necesario tener habilidades en estadística, matemáticas, programación y conocimientos de negocio. Además, es importante tener habilidades de comunicación y de trabajo en equipo para poder colaborar con otros profesionales y poder presentar los resultados de manera clara y concisa.

Formación académica necesaria

La formación académica necesaria para ser un profesional del Data Science puede variar, pero por lo general se requiere una formación en estadística, matemáticas o informática. Muchos profesionales del Data Science poseen un título universitario en alguna de estas áreas, aunque también existen cursos y programas de formación específicos en Data Science que pueden ayudar a adquirir las habilidades necesarias.

Sectores que buscan expertos en Data Science

El Data Science es una disciplina muy versátil que puede ser aplicada en una gran variedad de sectores. Además, cada vez son más las empresas que están integrando equipos de profesionales del Data Science en sus estructuras organizativas para poder tomar decisiones más informadas y estratégicas.

Los sectores de la economía que buscan expertos en Data Science son muy variados, algunos de ellos son:

1. Financiero: Los bancos, las compañías de seguros y los fondos de inversión utilizan el Data Science para analizar y gestionar el riesgo financiero, detectar fraudes y mejorar la experiencia del cliente. En este sector se puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático para detectar fraudes en transacciones bancarias.
2. Salud: Los hospitales, las clínicas y las compañías farmacéuticas lo utilizan para analizar grandes cantidades de datos médicos y mejorar la eficacia de los tratamientos y la atención al paciente. Se pueden utilizar técnicas de análisis de datos para descubrir patrones en grandes conjuntos de datos médicos.
3. Tecnología: Las empresas tecnológicas utilizan el Data Science para mejorar los productos y servicios que ofrecen, así como para analizar y gestionar grandes cantidades de datos de los usuarios. Las habilidades de Data Science se pueden utilizar para analizar el comportamiento de los usuarios online y mejorar los productos y servicios en consecuencia.
4. Energía: Las empresas de energía lo utilizan para optimizar la producción y la distribución de energía, así como para mejorar la eficiencia energética de los edificios y las infraestructuras. El Data Science se utiliza para predecir la demanda de energía y optimizar la producción y distribución de energía.
5. Educación: Las escuelas y universidades utilizan el Data Science para analizar el rendimiento de los estudiantes y mejorar los programas académicos. Se pueden utilizar técnicas de análisis de datos para entender el rendimiento de los estudiantes y mejorar la enseñanza.

Numerosas empresas han implementado con éxito el Data Science en su modo de trabajo, Algunas de ellas lo han implantado de la siguiente manera: 

• Amazon: Utiliza el Data Science para personalizar las recomendaciones de productos para cada usuario en función de su historial de compras y búsquedas.
• Netflix: Recomienda películas y programas de televisión a sus usuarios basados en sus preferencias de visualización.
• Uber: Analiza y optimiza su modelo de fijación de precios y predice la demanda de viajes en diferentes momentos del día.
• Airbnb: Analiza y predice los precios de los alojamientos en diferentes ciudades para ofrecer recomendaciones personalizadas a los usuarios.
• General Electric: Utiliza el Data Science para analizar grandes cantidades de datos de sensores en sus turbinas y otros equipos industriales para detectar problemas antes de que se produzcan y realizar reparaciones de manera proactiva.
• Procter & Gamble: Analiza las preferencias de los consumidores y desarrolla nuevos productos y servicios que satisfagan sus necesidades.
• Pfizer: Utiliza el Data Science para analizar grandes cantidades de datos de ensayos clínicos y acelerar el proceso de desarrollo de nuevos medicamentos.

Por lo tanto, esta es sin duda alguna una carrera con mucho potencial debido a su alta demanda, a las remuneraciones económicas atractivas y al potencial de crecimiento que ofrece. Además, los sectores que buscan expertos en Data Science son muy variados, lo que hace que sea una carrera muy versátil y con muchas oportunidades de desarrollo profesional.