Cuànto gana un data science

¿Qué es un data science y por qué ganan tanto dinero? Pues ante la creciente era digital y la llegada del Corona virus, hay algo que no podemos dejar de lado, y es el uso desmedido de la web. Ha generado producto de las necesidades de nuestra sociedad una nueva profesión que origina vías puntuales y sencillas para dirigir el desorden en el que nos encontramos.

Así nacen los data science, profesionales encargados de organizar, estructurar y ordenar matemáticamente con herramientas estadísticas y técnicas informáticas la información desestructurada y extraer lo que sea útil, es decir, extrae información de calidad de datos desordenados. Por ello los data science son tan demandados por diversos sectores laborales como en el área digital y sus sueldos son muy impresionantes. Son considerados como los profesionales más importantes para una empresa de internet.

Aunque parezca increíble, la materia prima con la que trabajan viene de nosotros. Cada vez que consultamos, compramos o hacemos alguna cosa en internet generamos una información; esta se multiplica entre una conexión compuesta por millones de sensores que generan una big data (gran número de datos), que será traducida en información útil por el data science. Por ello sus salarios son tan elevados.

El salario de un data science

La ciencia de datos fue reconocida como una disciplina independiente a partir del 2001 y la figura del data science fue reconocida como una profesión con proyección de futuro, esto ha permitido que la retribución recibida por el trabajo que realizan los expertos sea tan elevada y dependan de su puesto, sector en el que trabajan, responsabilidad y tarea que desempeñan.

El salario base promedio de un data science es de 32,697 euros por año en España. Por su parte al norte de Europa como en Alemania gozan de salarios más elevados, devengando un sueldo anual de 56,970 euros; Irlanda con 50,201 euros; Finlandia con 53,988 euros y el Reino Unido 46,850 libras. Al sur de Europa, los salarios son más parecidos a los de España. Grecia 14,715 euros, Portugal 26,593 euros e Italia con 32,000 euros. Estos datos actualizados este mismo diciembre los proporciona Indeed para que sus usuarios comparen salarios.

Los trabajadores freelance en esta área devengan un salario según su función y años de experiencia. Así las tarifas con menos de 2 años de experiencia son de 158 euros por día. Con experiencia entre 2 y 7 años el salario es de 229 euros. Con más de 7 años de experiencia devengan un salario de 288 euros por día.

Diferentes áreas y salarios

Hay varios perfiles profesionales que tiene un data science. Entre ellos tenemos:

Analista de datos

Son los responsables de analizar estadísticas y procesar datos que serán usados para la resolución de problemas y la toma de decisiones. Obtienen información de valor para la empresa. Su salario es de 30,000 a 60,000 euros. Poseen títulos universitarios por lo general de matemáticas, estadística o ingeniería, con conocimiento en lenguajes de programación, síntesis analítica de datos y experiencia en programas estadísticos como R  y SAS.

Científico de datos

Son profesionales encargados de hacer un análisis más profundo y detallado que el analista, pues sus funciones están a un nivel superior. Desarrollan modelos matemáticos complejos para crear nuevas estrategias de negocios. Su salario es de 26,000 a 65,000 euros al año, considerando siempre sus años de experiencia. Poseen formación universitaria en las áreas de física, economía, matemática, ingeniería, estadística, telecomunicaciones o informática.

Cuentan con grandes habilidades en lógica, comunicación, estadística, programación, sistemas y técnicas analíticas de datos (Deep learning, Python).

Director de datos

Son los responsables de los datos de una organización. Velan por su confidencialidad e integridad. Son muy importantes para cualquier empresa. Gestionan, definen y aseguran el propósito y el proceso de los datos desde que se toman hasta su eliminación, para generar la información necesaria de una organización. Su salario anual es de 60,000 a 100,000 euros.

Cuentan con una titulación universitaria en las áreas de matemáticas, informática o telecomunicaciones. Poseen competencia en dirección de proyectos, análisis, trabajo en equipo, orientación al cliente y en el sector tecnológico TIC.

Funciones del data science

1. El data science necesita de conocimientos estadísticos que generalmente un programador no posee y de conocimientos informáticos que un estadista no maneja. Su formación es eminentemente técnica y su lenguaje de programación es muy amplio. Sus funciones son diversas y varían según puesto de trabajo. Entre las funciones más comunes podemos mencionar:
2. Toma de datos. Un data science toma los datos de varias fuentes para ser analizados y generar la mayor cantidad de información posible.
3. Limpieza. El científico de datos elimina todo lo que no sea necesario para que luego sea procesado.
4. Procesamiento. Con base a diversos sistemas estadísticos procesará los datos para tomar la información relevante. Utiliza métodos matemáticos, interpreta datos y correlaciona variables.
5. Exposición. Por último, mostrara los resultados para que todos puedan entenderlos, incluso quien no sea un experto.
6. Es muy amplia la formación que puede tener un científico de datos y gracias a que el salario devengado es bastante alto, sus habilidades pueden irse formando con el transcurso del tiempo. Vale destacar que en su mayoría son profesionales con estudios de doctorado.

La importancia de la Data Science 

En la actualidad la data science es un recurso imprescindible en el mundo tecnológico en el que nos desarrollamos. Nos movilizamos entre miles de datos de información y no hay decisiones tomadas sin una base sólida informativa, por lo que surgió la necesidad de crear la data science para que procese esa inmensa información existente.

Requiere de competencias en diversas áreas como informática, programación, matemáticas y estadística porque la economía tanto local como internacional se están fundamentando dentro de la data science. Los datos producidos por un data science te mostrarán un claro ámbito dentro del área que se desenvuelve.

Un ejemplo claro fue ante el Covid 19, donde se generó una gran cantidad de pruebas clínicas para poder entender de qué se trataba y cómo combatirlo. Se trabajaron diferentes variables como antecedentes familiares, grupos sanguíneos, hábitos, edad, enfermedades preexistentes y residencia.

De todo esto se pudo generar la información necesaria para la creación de medicamentos y vacunas, que han marcado pauta importantísima durante estos dos años. Por lo que sin duda alguna, los científicos de datos han sido una pieza imprescindible durante esta crisis mundial.

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