{"id":167568,"date":"2026-02-19T19:55:39","date_gmt":"2026-02-19T18:55:39","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=167568"},"modified":"2026-02-19T19:55:39","modified_gmt":"2026-02-19T18:55:39","slug":"ficha-del-perfil-de-data-scientist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/ficha-del-perfil-de-data-scientist","title":{"rendered":"Ficha del perfil de Data Scientist"},"content":{"rendered":"

Descubre todo lo que necesitas saber sobre el perfil de Data Scientist: funciones, responsabilidades, competencias, sueldo, formaci\u00f3n existente, etc.\nCon el auge del Big Data, las empresas disponen ahora de un inmenso volumen de datos. Para analizarlos, darles sentido y extraer su informaci\u00f3n \u00fatil, recurren a los servicios de los Data Scientists.<\/strong><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 hace un Data Scientist?<\/h2>\nEl Data Scientist tiene varias responsabilidades principales. En primer lugar, y como sugiere su nombre, el Data Scientist es un cient\u00edfico<\/b>, y se espera que ponga la ciencia de datos al servicio de la empresa<\/b>. Su funci\u00f3n es resolver los problemas de la empresa mediante el an\u00e1lisis de datos. Procesa, analiza y modela los datos, y despu\u00e9s interpreta los resultados<\/b>.\n\nSe encarga de determinar la mejor manera de satisfacer las necesidades de la empresa<\/b> y los datos necesarios para ponerlas en pr\u00e1ctica.\n\nDefine los algoritmos de an\u00e1lisis m\u00e1s pertinentes<\/b> para las distintas necesidades y desarrolla modelos descriptivos y predictivos<\/b>.\n\nDeber\u00e1 supervisar los modelos de an\u00e1lisis de datos<\/b> y compartir las mejores pr\u00e1cticas con el resto del equipo.\n\nPor \u00faltimo, puede encargarse de recopilar grandes vol\u00famenes de datos no estructurados<\/b> y transformarlos en un formato utilizable. Sin embargo, en esta tarea suele contar con la ayuda del Data Engineer<\/b>.\n

\u00bfCu\u00e1les son las funciones y responsabilidades de un Data Scientist?<\/h3>\nEl Data Scientist tiene varias responsabilidades<\/b> principales. Se encargan de recopilar<\/b> grandes vol\u00famenes de datos no estructurados<\/b> y posteriormente debe transformarlos<\/b> en un formato utilizable<\/b>. Sin embargo, en esta tarea suelen contar con la ayuda del Data Engineer.\n\nSu papel tambi\u00e9n consiste en resolver los problemas de la empresa mediante el an\u00e1lisis de datos<\/b>. Procesa, analiza y modela los datos, y despu\u00e9s interpreta los resultados.\n\nAl identificar tendencias y patrones, es capaz de detectar los puntos fuertes y d\u00e9biles de la empresa<\/b>. A continuaci\u00f3n, la empresa puede utilizar los resultados de estos an\u00e1lisis para tomar mejores decisiones<\/b> o crear nuevos servicios<\/b> y productos que satisfagan las expectativas de los consumidores.\n\n\n
Convertirse en Data Scientist<\/a><\/div><\/div>\n\n

\u00bfQu\u00e9 competencias tiene un Data Scientist?<\/h2>
\"Dos<\/figure>\nEl Data Scientist es tanto matem\u00e1tico<\/b> como experto en inform\u00e1tica<\/b>. Para analizar los datos, utiliza distintos lenguajes de programaci\u00f3n<\/b>, como Python<\/b><\/a> y R<\/b>.\n\nEl Data Scientist tambi\u00e9n es experto en estad\u00edstica<\/b>. A diferencia del Data Analyst, tambi\u00e9n utiliza t\u00e9cnicas de inteligencia artificial<\/b> para analizar los datos, como Machine Learning, Deep Learning y an\u00e1lisis de texto<\/b>.\n\nUn Data Scientist tambi\u00e9n debe saber interactuar con bases de datos<\/b> y otras soluciones de almacenamiento de informaci\u00f3n como Data Warehouses<\/b><\/a> o Data Lakes<\/b>. En la era del Cloud, tambi\u00e9n deben estar familiarizados con las principales plataformas como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud<\/b>.\n\nEste profesional tambi\u00e9n es capaz de crear programas<\/b> para automatizar las tareas m\u00e1s repetitivas. Tambi\u00e9n tienen talento para identificar problemas y tendencias<\/b>.\n\nPara compartir los resultados de sus an\u00e1lisis con los responsables de la toma de decisiones y otros empleados de la empresa, tambi\u00e9n debe tener buenas habilidades de comunicaci\u00f3n y de trabajo en equipo<\/b>. Las t\u00e9cnicas de \u00ab<\/b>\n
Data Visualization<\/a><\/div><\/div>\n\u00ab<\/b> le permiten presentar sus conclusiones de forma gr\u00e1fica.\n\nHay que tener en cuenta que cada empresa<\/b> encargar\u00e1 tareas diferentes<\/b> a sus Data Scientists. En algunos casos, el cient\u00edfico contar\u00e1 con el apoyo de analistas e ingenieros<\/b>. En otros<\/b>, tendr\u00e1 que hacerlo todo solo<\/b> y dominar t\u00e9cnicas punteras como el Machine Learning.\n

\u00bfQu\u00e9 herramientas utiliza un Data Scientist?<\/h2>\nEl Data Scientist tiene suerte en cierto sentido, porque no necesita muchas herramientas para hacer su trabajo. Su principal aliado<\/b> es el c\u00f3digo, y prefiere lenguajes de programaci\u00f3n como Python o R, que tienen bibliotecas<\/b> que pueden hacer casi cualquier cosa.\n\nEditar\u00e1 su c\u00f3digo en notebooks Jupyter<\/b>, o en otros entornos de desarrollo de Python (IDE) como Pycharm. Merece la pena conocer algunas bibliotecas esenciales de Python: Matplotlib<\/b><\/a> y <\/b>Seaborn<\/b><\/a> para la visualizaci\u00f3n, <\/b>Pandas<\/b><\/a> y <\/b>Numpy<\/b><\/a> para la gesti\u00f3n y el preprocesamiento de datos y <\/b>\n
Scikit-learn<\/a><\/div><\/div>\n para implementar m\u00e9todos de Machine Learning<\/b>. Los m\u00e1s experimentados trabajar\u00e1n con Tensorflow y Pytorch para implantar modelos de Deep Learning.\n\nEl Data Scientist puede conformarse con estas herramientas para la gran mayor\u00eda de su trabajo, pero si tiene que trabajar con grandes cantidades de datos<\/b> o c\u00e1lculos que requieren mucho tiempo, hay algunas herramientas que hay que conocer. Por nombrar solo las m\u00e1s conocidas, se pueden utilizar servicios de AWS como Athena<\/b> para ejecutar consultas SQL, S3 para el almacenamiento de datos<\/b> y EC2 para desplegar m\u00e1quinas virtuales<\/b> de distinto rendimiento.\n\n\n
Descubrir la formaci\u00f3n de Data Scientist<\/a><\/div><\/div>\n\n

\u00bfCu\u00e1l es el sueldo de un Data Scientist y sus salidas profesionales?<\/h2>
\"Dos<\/figure>\nLa profesi\u00f3n de Data Scientist ofrece un amplio<\/b> abanico de oportunidades<\/b>. Seg\u00fan un estudio realizado por el Bureau of Labor and Statistics de Estados Unidos, se espera que el n\u00famero de ofertas de trabajo aumente un 16 % al a\u00f1o de aqu\u00ed a 2028<\/b>.\n\nEmpresas de todos los tama\u00f1os y sectores demandan Data Scientists <\/b>de \u00e9lite. Es el caso, por ejemplo, de gigantes tecnol\u00f3gicos como Google, LinkedIn y Amazon<\/b>.\n\nHoy en d\u00eda, a los Data Scientists se les suelen asignar responsabilidades directivas<\/b> como el c\u00e1lculo del rendimiento de la inversi\u00f3n, la planificaci\u00f3n financiera o la gesti\u00f3n de presupuestos.\n\nEl sueldo<\/b> de un Data Scientist suele ser alto<\/b>, pero depende del nivel de experiencia, la empresa y la ubicaci\u00f3n geogr\u00e1fica. En Estados Unidos, seg\u00fan Burtchtworks, el sueldo medio es de 118 370 d\u00f3lares al a\u00f1o<\/b>, o incluso de 171 755 d\u00f3lares<\/b> anuales para un perfil senior<\/b>.\n\nEn Francia<\/b>, seg\u00fan Payscale, el sueldo medio ronda los 45 000 euros<\/b>. Seg\u00fan una encuesta m\u00e1s reciente realizada en julio de 2020<\/b><\/a> por Liora entre 30 empresas del CAC40, un principiante<\/b> puede ganar entre 35 000 y 55 000 euros al a\u00f1o<\/b>. Con un poco de experiencia, podr\u00eda<\/b> ganar entre 45 000 y 60 000 euros <\/b>al a\u00f1o.\n\nAhora ya sabes lo que hace un Data Scientist. Si quieres adquirir las competencias necesarias para este trabajo, tienes varias opciones<\/b>.\n\n\n
Empezar un curso de Data Scientist con Liora<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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