Entender cómo convertirse en un científico de datos

Strider Staff

• noviembre 3, 2025

Para Candidatos (ESP)

Para convertirse en científico de datos, se necesitan unos conocimientos específicos: tanto técnicos como de comportamiento. ¿Seguir esta carrera es tu objetivo profesional para los próximos años?

Si es así, sigue leyendo para encontrar tu sitio como científico de datos.

¿Qué hace un científico de datos?

Un científico de datos es un profesional que utiliza técnicas y herramientas de análisis de datos para extraer ideas y conocimientos de grandes volúmenes de datos. El trabajo diario suele ser dinámico e implica actividades como:

Recopilación, limpieza y preparación de datos para su análisis;
Identificar y definir problemas empresariales que puedan resolverse mediante el análisis de datos;
Selección y aplicación de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para analizar datos y extraer ideas;
Desarrollar modelos y algoritmos de aprendizaje automático para predecir comportamientos o resultados futuros;
Comunicar ideas y resultados de forma clara y concisa a las partes interesadas no técnicas.

En resumen, el científico de datos garantiza que la información que circula dentro de la empresa y en el mercado pueda traducirse en ideas y acciones estratégicas que ayuden a la organización a lograr mejores resultados.

Competencias y retos clave

Para trabajar como científico de datos, es necesario desarrollar habilidades en áreas como matemáticas, estadística, programación e informática, para poder trabajar con datos estructurados y no estructurados.

Por lo tanto, habrá más retos técnicos en la rutina, relacionados con el análisis de diferentes fuentes y formatos, así como de datos incompletos, inexactos o incoherentes. Además de estas cuestiones, siempre habrá que mantener la ética y la privacidad de los datos, algo complejo en sí mismo.

Otros retos más orientados al negocio son bastante comunes: dificultades para comunicar y transmitir la información de forma simplificada, priorizar las demandas, ya que a menudo hay pocas personas en este puesto en una empresa, y conflictos de intereses.

Sin embargo, si se utilizan las técnicas adecuadas y se desarrollan buenas aptitudes de comportamiento, como una comunicación eficaz, centrarse en los resultados, priorizar las tareas y negociar, resulta más fácil superar las dificultades del día a día.

¿Quién puede trabajar en ciencia de datos?

Cualquiera con conocimientos de matemáticas, estadística, programación e informática puede convertirse en científico de datos. Sin embargo, hay algunas habilidades y conocimientos específicos que son muy importantes para trabajar con análisis de datos. Son los siguientes

Conocimientos de programación: saber programar es fundamental para trabajar con análisis de datos.
Conocimientosde matemáticas y estadística: tener conocimientos de matemáticas y estadística es importante para comprender y aplicar modelos de análisis de datos.
Conocimientosde aprendizaje automático: el aprendizaje automático es un área importante dentro de la ciencia de datos, y su conocimiento es necesario para construir modelos predictivos.
Conocimientos de visualización de datos: saber crear visualizaciones de datos claras e informativas es importante para comunicar ideas y resultados de forma eficaz.

Además, es importante tener una curiosidad natural y ganas de aprender constantemente, ya que el campo de la ciencia de datos está en constante evolución.

Diferencias entre un científico de datos, un ingeniero de datos y un analista de datos

Científico de datos, ingeniero de datos y analista de datos son funciones interrelacionadas, aunque similares, cada una tiene sus propias especificidades. Estas son algunas de las principales diferencias entre ellos:

Científico de datos: como ya hemos mencionado, su foco está en explorar, analizar e interpretar datos, utilizando técnicas de modelado estadístico, machine learning y otras técnicas avanzadas de análisis de datos para generar insights y previsiones.
Ingeniero de datos: su función es diseñar, desarrollar y mantener infraestructuras y sistemas de datos que sirvan de base para almacenar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos.
Analista de datos: su principal cometido es recopilar, limpiar y transformar los datos en información procesable, utilizando técnicas de análisis descriptivo y visualización de datos para comunicar los resultados.

Básicamente, el ingeniero de datos se centra en construir la estructura y los cimientos del sistema. El analista de datos se centra en recopilar y transformar los datos para alimentar esta estructura. Por último, el científico de datos se centra en explorar y analizar estos datos para generar ideas y previsiones. Vale la pena señalar que algunas funciones pueden solaparse, pero en general, estas son las principales diferencias entre los roles.

¿Cómo convertirse en científico de datos?

Hasta ahora hemos hablado de las principales habilidades que necesita un científico de datos, tanto técnicas como de comportamiento. Pero, ¿cómo sería el proceso paso a paso para alguien que quiere aprender ciencia de datos desde cero?

Cada viaje de desarrollo será diferente, ya que debemos tener en cuenta el estilo de aprendizaje y el nivel inicial de cada persona. Por eso es muy importante empezar a trabajar en un Plan de Desarrollo Individual (PDI ).

A partir de ahí, puedes definir tus puntos fuertes y débiles y crear un programa de aprendizaje paso a paso que tenga sentido para tus objetivos y tu nivel profesional. A continuación te indicamos algunos pasos que debes tener en cuenta a la hora de elaborar tu plan:

Estudialos fundamentos: empieza por estudiar matemáticas, estadística y programación, que son las bases de la ciencia de datos. Es importante tener conocimientos de álgebra lineal, cálculo, estadística descriptiva e inferencial y un lenguaje de programación como Python o R.
Aprende sobre bases de datos: los conocimientos de SQL serán cruciales para acceder, extraer y manipular datos de bases de datos relacionales y NoSQL.
Profundizar en el aprendizaje automático: el aprendizaje automático es una parte importante de la ciencia de datos y, por lo tanto, es importante aprender técnicas como la regresión, la clasificación, la agrupación y la reducción dimensional.
Desarrolla proyectos prácticos: es importante que apliques tus conocimientos a proyectos prácticos. Crea tus propios proyectos o participa en concursos online para poner en práctica tus conocimientos.
Busca experiencia profesional: las prácticas, el trabajo autónomo o los empleos en empresas son una buena forma de adquirir experiencia y desarrollar habilidades en ciencia de datos.
Construye tu red de contactos: participa en eventos, grupos de debate y comunidades online para conocer a otros profesionales del sector y aprender de ellos.

Cuando construyas tu IDP para crecer en tu carrera como científico de datos, ¡no olvides definir métricas y rituales de seguimiento para evaluar tu desarrollo!