La ciencia de datos es un campo con múltiples oportunidades y roles especializados, donde la inteligencia artificial y la automatización no reemplazarán a los humanos, sino que optimizarán tareas y procesos.
El 20 de marzo de 2025, Iván Alducin, Data & Analytics en AxMéxico, impartió la ponencia “Mercado laboral: ciencia de datos” a alumnos de la Facultad de Ciencias Actuariales del Campus Sur.
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que combina matemáticas, estadísticas, informática e inteligencia artificial para analizar y extraer conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos. Con la creciente digitalización y el uso masivo de datos en diferentes sectores, la demanda de científicos de datos ha aumentado exponencialmente, convirtiéndose en una de las profesiones más solicitadas en el mercado laboral actual.
La importancia del trabajo en equipo y la comunicación en ciencia de datos
Uno de los aspectos clave en el mercado laboral de ciencia de datos es que no es una disciplina solitaria. Contrario a la idea de que los científicos de datos solo trabajan con código y modelos matemáticos, el trabajo en equipo y la comunicación efectiva son fundamentales. La ciencia de datos requiere la colaboración entre analistas de negocio, ingenieros de datos, expertos en inteligencia artificial y líderes de proyectos.
La capacidad de comunicar hallazgos complejos a equipos no técnicos es una habilidad crucial. De nada sirve desarrollar modelos predictivos sofisticados si no se pueden traducir en información útil para la toma de decisiones estratégicas.
Habilidades más requeridas en el mercado laboral
Para tener éxito en la ciencia de datos, es esencial dominar ciertas herramientas y conocimientos técnicos. Según estudios del mercado, las habilidades más demandadas incluyen:
- Lenguajes de programación: Python, R, SQL, C++.
- Manejo de bases de datos: SQL, MongoDB, Hadoop.
- Computación en la nube: AWS, Azure, Google Cloud.
- Visualización de datos: Tableau, Power BI.
- Machine Learning e inteligencia artificial: TensorFlow, PyTorch.
- Procesamiento y limpieza de datos.
- Habilidades de comunicación y storytelling de datos.
El mercado laboral en ciencia de datos no solo busca expertos en tecnología, sino también profesionales que entiendan el negocio y puedan traducir datos en información accionable.
Mitos comunes sobre la ciencia de datos
A medida que esta disciplina ha crecido en popularidad, también han surgido varios mitos que generan confusión sobre lo que realmente implica esta profesión.
Mito 1: “Debo saber absolutamente todo sobre Ciencia de Datos para trabajar en el área”
Muchas personas creen que necesitan dominar todos los lenguajes de programación, herramientas y modelos estadísticos para ser considerados en el mercado laboral. Sin embargo, esto es falso. La ciencia de datos es un campo amplio y cada profesional puede especializarse en diferentes áreas, como visualización de datos, aprendizaje automático o procesamiento de datos. Lo más importante es desarrollar una base sólida y mejorar continuamente.
Mito 2: “Los científicos de datos solo crean dashboards”
Si bien la visualización de datos es una parte importante del trabajo, los científicos de datos también realizan tareas como modelado predictivo, análisis de tendencias, optimización de procesos y diseño de algoritmos de inteligencia artificial. Crear dashboards es solo una parte del proceso de análisis y comunicación de resultados.
Mito 3: “La inteligencia artificial nos dejará sin trabajo”
Uno de los temores más comunes es que la automatización y la inteligencia artificial reemplazarán a los humanos en sus empleos. Sin embargo, la realidad es que la IA reemplaza tareas repetitivas y mecánicas, pero no la creatividad, el pensamiento crítico ni la capacidad de toma de decisiones. En lugar de eliminar empleos, la ciencia de datos está generando nuevas oportunidades laborales en la creación, mantenimiento e interpretación de sistemas inteligentes.
Roles en un Equipo de Analítica
Un equipo de ciencia de datos no está compuesto solo por científicos de datos. Hay diversos roles esenciales para el éxito de cualquier proyecto:
- Analista de Negocio: Define objetivos, identifica necesidades del negocio y traduce problemas empresariales en preguntas de datos.
- Ingeniero de Datos: Se encarga del almacenamiento, integración y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
- Científico de Datos: Diseña modelos predictivos, aplica técnicas de machine learning y extrae conocimiento de los datos.
- Analista de BI (Business Intelligence): Crea reportes, visualizaciones y dashboards para facilitar la toma de decisiones basada en datos.
Cada uno de estos roles es fundamental en la transformación de datos en conocimiento útil para las empresas.
El mercado laboral en ciencia de datos sigue en crecimiento, con una demanda cada vez mayor de profesionales capacitados en el manejo y análisis de datos. Para destacar en esta industria es necesario enfocarse en desarrollar habilidades técnicas, de comunicación y de pensamiento crítico.
A pesar de los mitos, la ciencia de datos es un campo con múltiples oportunidades y roles especializados, donde la inteligencia artificial y la automatización no reemplazarán a los humanos, sino que optimizarán tareas y procesos. En este sentido, el aprendizaje continuo y la capacidad de adaptación son claves para prosperar en este dinámico entorno laboral.
*Con colaboración de Fernanda Escajadillo León, alumna de la Licenciatura en Actuaría.
Más información:
Facultad de Ciencias Actuariales
Mtra. Ma. del Carmen Marce Vázquez
mari.marce@anahuac.mx