La Ciencia de Datos adquiere cada vez más importancia en el ámbito laboral, al punto de que la gran demanda no suele satisfacerse con suficientes profesionales, y aporta valor en todos los sectores productivos e industrias. En este post exploraremos las posibles salidas laborales y ejemplos de puestos que ocupan nuestros graduados y graduadas.

¿Qué es la ciencia de datos? En inglés data science, se entiende como una disciplina científica orientada al análisis de grandes conjuntos de datos con el objetivo de extraer información de los mismos, aumentar el conocimiento de la realidad o descubrir patrones no visibles. Este campo abarca la extracción, limpieza, preparación, procesamiento, análisis y visualización de los datos, así como las herramientas necesarias para hacerlo.

El principal objetivo de la ciencia de datos es extraer valor, conocimiento específico a partir de los datos o accionable para la toma de decisiones. La ciencia de datos combina múltiples campos tales como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el método científico, la estadística, el cálculo numérico, y el análisis de datos concretos para extraer valor de la información. Tal es así que los y las profesionales de la ciencia de datos se denominan comúnmente “científicos/as de datos” y combinan una variedad de conocimientos para analizar los datos recopilados en una gran cantidad de dominios y formatos.

Tipos de puestos

La figura del Data Scientist (científico/a de datos) es un perfil profesional surgido de la necesidad que tienen las empresas de recopilar, procesar, gestionar e interpretar los datos masivos que requieren sus estrategias de negocio. Está considerado como uno de los perfiles con más futuro en el mercado laboral, considerando que su demanda no para de crecer. Los tipos de puestos más comunes para quienes están insertos en la ciencia de datos son:

• Analista de datos

El más demandado en la actualidad dentro del sector Data Science; está orientado al Business Intelligence y desempeña una labor fundamental en su área. Entre sus tareas, se encuentran el análisis de la información recopilada en bruto, la realización de informes y la gestión de los macrodatos en los que la organización o empresa basará su plan estratégico.

• Arquitectura de datos

Otra de las salidas profesionales más comunes, se trata de un rol conectado con el análisis de datos, dado que la arquitectura se encarga de construir la plataforma que albergará a los datos recopilados por la empresa, y que será esencial para su análisis. Además, las y los arquitectos de datos tienen la responsabilidad de garantizar la seguridad de los datos recabados, lo cual los convierte en perfiles profesionales indispensables.

• Ciencia de datos

Analiza los datos almacenados en el sistema con el objetivo de extraer patrones, visualizarlos de la manera más conveniente y establecer modelos de aprendizaje automático. Estos perfiles trabajan con conceptos matemáticos y estadísticos, pero también deben saber programar. Son la figura que cuenta con una visión global de toda la estrategia de gestión de datos.

• Artificial Intelligence Engineer

Las ingenieras e ingenieros de inteligencia artificial se centran principalmente en crear algoritmos y sistemas. Tener una comprensión sólida de ciencia de datos les permite optimizar sus modelos de IA usando principios y técnicas como preprocesamiento de datos, selección y extracción de características, evaluación de modelos, optimización de hiperparámetros y otras tareas complejas.

• Consultoría de Big Data

La consultora o consultor de Big Data desempeña un papel fundamental en muchas empresas, pues son expertos en las tecnologías, herramientas y procedimientos que tienen relación con el almacenamiento, gestión y uso de grandes cantidades de datos.

Un consultor con experiencia sabrá recomendar a una compañía qué debe hacer con sus datos y cuál es la mejor manera de analizarlos e interpretarlos con el objetivo de aumentar la eficiencia y reducir costes. Además de su perfil técnico, debe contar con experiencia en el mundo de los negocios.

• Analista digital en el departamento de marketing

El universo de los macrodatos es tan extenso que extiende sus brazos hacia todo tipo de sectores, siendo el marketing uno de ellos. Por ello, el perfil híbrido de Data Scientist y profesional del marketing es uno de los más demandados y, al mismo tiempo, uno de los más difíciles de cubrir.

Este perfil se convierte en el puente entre la estadística en bruto de la empresa y su equipo más creativo, que no necesariamente debe saber de datos. Su objetivo final es ayudar al departamento de marketing a elaborar la mejor estrategia de contenidos para aumentar al máximo las ventas.

• Ingeniería de Machine Learning

El perfil de ingeniería de Machine Learning, o aprendizaje automático, es una combinación entre Data Scientist y Software Engineer. Son profesionales que trabajan con lenguajes de programación que cuentan con bibliotecas de aprendizaje automático para ayudar en la creación y desarrollo de soluciones en la cadena de producción basadas en el Machine Learning, garantizando que el flujo de datos ocurre de manera correcta en todas las etapas de su proceso de captación, almacenamiento, gestión y análisis.

• Big Data Developer

En castellano desarrollador/a de Big Data, es la persona encargada de realizar todas las tareas relacionadas con el desarrollo de software dentro de los equipos. Deben contar con una base muy sólida en lenguajes de programación además de saber manejar otras herramientas de manejo de datos. Asimismo, deberá trabajar con modelos de programación que den soporte a la computación paralela de grandes cantidades de datos.

• Investigación en ciencia de datos

Otra posible salida laboral es ser investigador/a en las áreas de ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático, ayudando a desarrollar modelos para la toma de decisiones, modelos de análisis y descubrimiento de conocimiento, como así también apoyar a otras áreas aplicadas como salud, economía, sociología, educación o el sector productivo en general. Este tipo de perfil puede ser un investigador académico tradicional o un investigador inserto en un área de I+D de una empresa.

• Emprendedor/a con formación en data science

Un puesto más inusual pero del que se han encontrado numerosos ejemplos es el de emprendedor/a. Personas formadas que han decidido fundar su propia empresa o consultora de software y datos, ofreciendo y desarrollando servicios de valor, y está muy asociado con el puesto mencionado anteriormente sobre consultoría. Pero además este perfil debe requerir conocimientos específicos de administración de empresas, gestión y dirección de proyectos y planes estratégicos de negocios.

Casos de éxito en la Maestría

Dentro de los y las profesionales egresadas de la Maestría en Ciencia de Datos, encontramos algunos ejemplos muy singulares donde el desarrollo de carrera profesional ha alcanzado un nivel de liderazgo absoluto. Aquí los detallamos:

Matías Butti: Es director del grupo de investigación de bioinformática en oncogenómica funcional del CAETI y director de Zoigen, laboratorio que ofrece estudios genómicos. Su trabajo iniciado durante su tesis de maestría culminó en la plataforma Bioplat presentada en Silicon Valley. Además es profesor de posgrado en bioinformática. En relación a la formación obtenida en la Maestría, comenta: “La ciencia de datos es y seguirá siendo una actividad clave para la generación de nuevas ideas y el crecimiento de cualquier empresa u organismo. Desde mi visión, la Maestría permite a profesionales que estén trabajando o que quieran iniciar su carrera en el análisis de datos, adquirir bases teóricas sólidas y algo de experiencia práctica en diferentes dominios, para diseñar y desarrollar soluciones serias”.

Ana Hidalgo: Es Business Development Manager de Strata Analytics Group y fue Gerente de Proyectos en SAS. Durante 11 años lideró equipos especializados en datos, IA y analytics. “La Maestría me ayudó a poder desarrollar proyectos y modelos predictivos como consultora. Tal es así que cuando terminé de cursar pude incorporarme a SAS. Esta especialidad es apasionante, para mí fue perfecta porque combinó Base de Datos, Algoritmos y Estadística, que son áreas que me fascinan. Al mismo tiempo, la Universidad es un ámbito muy desafiante para desarrollar proyectos y entrenarse en la ciencia de datos con aplicaciones sociales”.

Andrei Rukavina: Es Partner de AlixPartners, una consultora global que asesora a clientes en todo el mundo. Cuenta con más de 15 años de experiencia desarrollando soluciones en inteligencia artificial e innovación tecnológica, impulsando desde la investigación hasta las soluciones operativas. En el marco de la cursada de una materia de la Maestría, participó en la competencia de visualización de la información VAST Challenge (EE.UU.) y obtuvo una mención de honor  representando a la única universidad latinoamericana en esa instancia final. “El capital humano de la Maestría es impresionante. Los compañeros con los que tuve la suerte de cursar son un dream team multidisciplinario para cualquier trabajo y los profesores demuestran el nivel necesario para formarnos en las principales técnicas”.

Ana Josefina Bach: Desde hace más de 20 años es Jefa de análisis predictivo de datos en Grupo OSDE, combinando en su formación conocimientos de administración de empresas, planeamiento económico financiero y ciencia de datos. “La Maestría me abrió la posibilidad de plantear soluciones no tradicionales a cuestiones de costos en el ámbito laboral. Fue un desafío desde el punto de vista de mi falta de conocimientos en programación. Al principio me costó, pero una vez que pude encuadrar las herramientas necesarias dentro del objetivo de cada materia, me resultó muy entretenido y valioso. Elegí este posgrado porque necesitaba aprender algo distinto, que me resultara entretenido, no hacerlo con el sólo motivo de obtener un título. Y creo que lo logré. No hubiese invertido más de dos años entre la cursada y la escritura de la tesis si no me resultara interesante el contenido”.

A modo de cierre

Sin lugar a dudas, en los últimos años el aumento exponencial de la cantidad de datos a la que se puede acceder y la disponibilidad de herramientas que permiten procesarlos, interpretarlos y modelar con ellos cualquier tipo de problema, ha generado una verdadera revolución que demanda profesionales con mayor especialización y capacidad analítica. Nuestra Maestría responde desde una formación sólida y transversal a esa necesidad: extraer información valiosa de los datos para la toma de decisiones y descubrir conocimiento útil en grandes volúmenes de información.

La orientación profesional de la Maestría en Ciencia de Datos es sumamente amplia. Nuestros graduados y graduadas ocupan posiciones de desarrollo, investigación, liderazgo y toma de decisiones en ingeniería y ciencia de datos en el sector público y privado. Resulta una excelente opción para quienes deseen acercarse a la ciencia de datos, ya sea desde la programación, el aprendizaje automático o la estadística, entre otras áreas.