La ciencia de datos ha emergido como un pilar fundamental en la era digital, convirtiéndose en un componente esencial para las empresas que buscan mantenerse competitivas.
El científico de datos es el experto encargado de transformar grandes volúmenes de datos en información valiosa, capaz de guiar decisiones estratégicas.
Con el tiempo, estos especialistas empiezan a tomar cada vez más importancia y se encuentran entre las más destacadas profesiones del futuro. Según el Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial, entre 2025 y 2030, se crearán 170 millones de nuevos puestos y se eliminarán 92 millones, con un saldo neto de 78 millones de empleos.
El estudio ―basado en la opinión de más de mil empresas― atribuye el auge a la adopción de IA, la transición verde y los cambios demográficos y alerta de que el 63% de los empleadores ve la brecha de competencias como su principal obstáculo. Por eso, con el tiempo, surgen nuevas oportunidades de formación para el mundo del Data Science que gana cada vez más terreno.
En este artículo exploramos en detalle el rol de este profesional, las habilidades necesarias para ejercerlo y cómo la ciencia de datos impacta en diversas industrias, abriendo nuevas oportunidades para la innovación.
Índice de temas
¿Qué hace un científico de datos?
Los data scientists “exploran y visualizan datos, construyen modelos predictivos y transforman patrones en recomendaciones de negocio”, según resume el Occupational Outlook Handbook de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. Según afirma el organismo estas funciones exigen habilidades analíticas, de programación y de comunicación para impactar en la estrategia corporativa.
Así es como un científico de datos es un profesional altamente capacitado en el análisis, procesamiento y extracción de conocimientos útiles a partir de grandes volúmenes de datos.
Su tarea principal es identificar patrones y tendencias en los datos, utilizando herramientas estadísticas, algoritmos de machine learning y programación.
Los científicos de datos trabajan con datos estructurados y no estructurados para proporcionar a las empresas información valiosa que facilite la toma de decisiones estratégicas.
En resumen, entre las actividades principales de un científico de datos se incluyen:
- Recopilación y limpieza de datos: localiza las fuentes adecuadas, extrae la información y elimina errores o inconsistencias para que el conjunto sea fiable.
- Análisis exploratorio: investiga la estructura de los datos con estadísticas descriptivas y visualizaciones para descubrir patrones y tendencias iniciales.
- Modelado predictivo: aplica técnicas de machine learning y estadística para anticipar comportamientos futuros y cuantificar probabilidades.
- Evaluación y ajuste de modelos: mide la precisión mediante métricas (p. ej., ROC-AUC, RMSE) y ajusta hiperparámetros o selecciona nuevas variables para mejorar el rendimiento.
- Visualización y storytelling: transforma los hallazgos en gráficos claros y narrativas comprensibles para apoyar la toma de decisiones ejecutivas.
- Despliegue y monitorización: integra los modelos en productos o procesos de negocio y supervisa su desempeño en producción para recalibrarlos cuando sea necesario.
- Gobernanza y ética de datos: asegura el cumplimiento de normativas (GDPR, IA Act) y mitiga sesgos para garantizar resultados justos y transparentes.
- Colaboración interdisciplinaria: trabaja con equipos de TI, operaciones y negocio para alinear objetivos analíticos con la estrategia de la organización.
¿Qué se estudia para ser un científico de datos?
Para ser un científico de datos, es fundamental tener una sólida formación en matemáticas, estadísticas y programación.
Las carreras más comunes para acceder a este campo incluyen Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, Estadística y Matemáticas Aplicadas.
Además, los conocimientos en Big Data, machine learning y lenguajes de programación como Python, R y SQL son cruciales. Muchos optan por completar un posgrado en Ciencia de Datos para profundizar sus conocimientos.
En grandes Universidades, como la de Stanford, establece una base sólida en estadística, matemáticas, informática y optimización, complementada con ética y ciencias sociales. El plan culmina, por ejemplo, en un capstone (proyecto final) donde el alumno aplica todo lo aprendido a un problema real, demostrando la naturaleza interdisciplinaria de la profesión.
| Área / Módulo académico | ¿Qué se estudia? (asignaturas o skills) | ¿Por qué es clave en la práctica? |
|---|---|---|
| Matemáticas & Estadística | Cálculo multivariable, álgebra lineal, probabilidad, inferencia, regresión, procesos estocásticos | Fundamento de los modelos; sin probabilidades y álgebra no hay ML ni estimaciones fiables. |
| Programación & CS | Python, R, SQL • Estructuras de datos y algoritmos • Paradigmas de software | Permite limpiar y manipular datos a escala y convertir prototipos en código productivo. |
| Machine Learning & Deep Learning | Aprendizaje supervisado/ no supervisado • Redes neuronales y generative AI • Optimización numérica | Núcleo del trabajo predictivo: desde scoring de clientes hasta modelos generativos. |
| Gestión de Datos & Big Data | Bases relacionales/NoSQL • Hadoop / Spark • Data warehousing & Lakehouses | Un modelo solo es tan bueno como su pipeline; estas materias cubren ingestión y escalabilidad. |
| Visualización & Storytelling | Matplotlib/Seaborn • Tableau/Power BI • Narrativas de datos (Data Narratives, dashboards) | Traducen patrones a mensajes que entienden los decisores; aumenta el impacto de la analítica. |
| Ética, Privacidad y Políticas de Datos | Bias & fairness • Regulaciones (GDPR, IA Act) • Seguridad y gobierno del dato | Cada vez más empresas exigen impacto social positivo y cumplimiento normativo. |
| Comunicación y Liderazgo | Presentaciones ejecutivas • Influencia y gestión del cambio | El 63 % de empleadores ve la brecha soft skills como obstáculo; ser puente negocio-tecnología. |
| Conocimiento de Dominio (electivo) | Finanzas, salud, energía, marketing, sostenibilidad… (subplanes Stanford) | Dominar el contexto del problema triplica el valor del modelado puro. |
Estas especializaciones se desarrollaron para abordar la creciente importancia de la ciencia de datos. El trabajo en casi todos los ámbitos, desde la ciencia hasta la industria y la administración pública, se basa cada vez más en datos, lo que afecta tanto a los empleos disponibles como a las habilidades que requieren.
“A medida que se disponga de más datos y se amplíe nuestra capacidad para analizarlos, nuestra sociedad dependerá aún más de nuestra capacidad para aprender sistemáticamente de ellos”, comparte Dennis Sun, Director de la Facultad del Programa de Ciencias de Datos de Stanford.
¿Qué hace un especialista en ciencia de datos?
El especialista en ciencia de datos tiene la capacidad de limpiar, organizar, y analizar grandes volúmenes de datos. Entre sus responsabilidades están la creación de modelos predictivos, el análisis descriptivo de datos y la implementación de soluciones de machine learning.
Según el Government Digital & Data Capability Framework del Reino Unido, este especialista debe “explorar datos, aplicar técnicas de aprendizaje automático y comunicar hallazgos a partes interesadas”, siempre bajo principios de ética y privacidad.
Además, debe ser capaz de transformar los datos en informes y visualizaciones comprensibles para los tomadores de decisiones. En resumen, un científico de datos es esencial para cualquier organización que busque optimizar sus operaciones mediante el análisis de datos.
Aplicaciones de la ciencia de datos
La ciencia de datos tiene una amplia gama de aplicaciones en diversos sectores. Entre las más comunes se encuentran:
- Análisis predictivo: Prever tendencias futuras basándose en datos históricos.
- Análisis de comportamiento: Estudiar el comportamiento de los usuarios para personalizar experiencias.
- Optimización de procesos: Mejorar la eficiencia de procesos empresariales mediante el análisis de datos.
- Análisis de riesgos: Identificar posibles riesgos y proponer soluciones antes de que se materialicen.
La ciencia de datos se ha consolidado como uno de los activos estratégicos más valiosos para las empresas contemporáneas. Esta transforma radicalmente la manera en que operan, toman decisiones y se relacionan con sus clientes.
Desde gigantes tecnológicos hasta compañías tradicionales, organizaciones de todos los sectores están aprovechando el poder de los datos para impulsar su crecimiento y mantener ventajas competitivas sostenibles.
El comercio electrónico, por ejemplo, representa una revolución en esta materia. Los gigantes de Amazon y Newtflix son casos ejemplares. La creada por Jeff Bezos, por ejemplo, utiliza algoritmos avanzados para analizar el comportamiento de compra de millones de clientes, generando recomendaciones personalizadas que representan una parte significativa de sus ingresos anuales. Su plataforma “Amazon Elastic MapReduce for machine learning” simplifica el procesamiento de big data, permitiendo obtener insights valiosos del proceso completo de compra del cliente.
En el caso de Netflix representa un caso paradigmático de personalización basada en datos. La plataforma de streaming ahorra hasta 1.000 millones de dólares anuales gracias al uso estratégico de big data. Su sistema de recomendaciones, alimentado por análisis de datos sofisticados, logra que el 80% del contenido consumido por los usuarios provenga de estas sugerencias algorítmica.
La NASA, por ejemplo, muestra que el análisis de datos satelitales en tiempo real, impulsado por IA, ya mejora la respuesta a desastres, el monitoreo climático y la agricultura de precisión, procesando grandes volúmenes de imágenes a bordo de los propios satélites para reducir la latencia en la toma de decisiones.
Con presencia en 24 países, más de 10.600 tiendas de descuento, hipermercados, mercados de barrio y clubes de membresía y capaz de procesar 2.5 petabytes de datos por hora, Walmart es otro caso de estudio y aplicación de los datos. Su “Data Café”, un centro de análisis de última generación ubicado en Arkansas, permite modelar, manipular y visualizar más de 200 flujos de datos internos y externos, según detalla en su blog Bernardo Marr, futurista, influencer y líder de pensamiento en ámbitos de los negocios y la tecnología.
El caso de Uber, también es particular. Srinivasan Ramanujam, experto en el tema, explica en su artículo de LinkedIn, que la empresa desarrolló Michelangelo, su plataforma MLOps de extremo a extremo, para manejar predicciones en tiempo real para pricing dinámico, optimización de rutas y detección de fraudes. “Con millones de transacciones diarias, la compañía necesitaba una infraestructura capaz de manejar predicciones en tiempo real con baja latencia”, explica el experto.
Por último, McDonald’s ha revolucionado la industria de restaurantes de servicio rápido mediante la adquisición de Dynamic Yield. Esta empresa especializada en machine learning proporciona sugerencias de productos basadas en pedidos y otras variable. Zachary Richard, director de ciencia de datos global de McDonald’s, explica en un podcast que todo lo que hacen “está orientado a mejorar tanto la experiencia del cliente como la del personal”.
Por otro lado, sostuvo que, para la empresa, la integración de datos en el flujo de marketing personalizado fue posible gracias a la recopilación y agregación masiva de datos durante los últimos años. Bajo esta línea, agrega que desarrollaron un sistema interno a nivel global, lo extendieron a diversos mercados e impulsaron modelos avanzados de segmentación de clientes a través de su aplicación móvil global.
¿Cuánto le pagan a un científico de datos?
El salario de un científico de datos varía dependiendo de su experiencia y la región en la que trabaje. En países como México, es una de las certificaciones IT mejor pagadas y el salario promedio es de alrededor de $35,000 pesos mensuales. Los más experimentados pueden ganar hasta $50,000 pesos mensuales.
Sin embargo, en empresas globales o de alta tecnología, los salarios pueden ser significativamente mayores.
La Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. señala que un data scientist percibió un salario medio anual de 112.590 USD en mayo 2024 y que el empleo en la especialidad crecerá 36% entre 2023 y 2033, generando unas 20.800 vacantes nuevas cada año.
De esta manera, la profesión de científico de datos se ha posicionado como una de las mejor remuneradas en el sector tecnológico de México y Latinoamérica, aunque los salarios varían considerablemente según la fuente, la experiencia y la ubicación geográfica.
México: rangos y promedios oficiales
- El salario promedio mensual de un Data Scientist en México ronda los $36,500 MXN, equivalente a unos $438,000 MXN anuales, según datos de Jobted.
- Los salarios de entrada (junior) pueden iniciar en $19,110 MXN mensuales, mientras que los perfiles senior pueden superar los $64,210 MXN mensuales de acuerdo con Jobted.
- Para científicos de datos recién egresados, el salario ronda los $31,500 MXN mensuales; los intermedios (1-3 años de experiencia) pueden aspirar a $52,500 MXN, y los senior (más de 3 años) a $75,000 MXN mensuales, según afirma Bootcamps de programación online Tripleten.
¿Qué es la ciencia de datos y para qué sirve?
Harvard SEAS define la ciencia de datos como “un campo que combina métodos científicos para extraer conocimiento de datos” y destaca su uso transversal, desde salud pública hasta finanzas, gracias a la integración de estadística, informática y expertise de dominio.
La ciencia de datos es una disciplina que utiliza métodos científicos, algoritmos, estadísticas y machine learning para extraer información valiosa de los datos. Se trata de una ciencia multidisciplinaria que combina áreas como matemáticas, informática y estadística. Su principal objetivo es convertir los datos en información útil que pueda ayudar a resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas.
La ciencia de datos se centra en la extracción de información de grandes volúmenes de datos. Utiliza herramientas y técnicas de análisis predictivo y modelos estadísticos para identificar patrones, predecir resultados futuros y tomar decisiones basadas en datos. Los científicos de datos juegan un papel clave en transformar datos crudos en información comprensible que impacte directamente en las estrategias empresariales.
Diferencia con la ingeniería de datos
Aunque tanto los científicos de datos como los ingenieros de datos trabajan con datos, sus roles son diferentes.
Harvard aclara, en la misma publicación, que los data engineers “construyen la infraestructura para manejar datos”, mientras que los data scientists “usan ese dato para generar insights y tomar decisiones”, trabajando en etapas distintas pero complementarias del flujo de información.
Los ingenieros de datos se encargan de la infraestructura y el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Su función principal es diseñar, construir y gestionar las bases de datos y sistemas de procesamiento.
En cambio, los científicos de datos analizan los datos ya procesados para extraer insights y crear modelos predictivos.
| Aspecto | Científico de datos | Ingeniero de datos |
|---|---|---|
| Foco principal | Analizar datos y crear modelos predictivos que generen insights accionables para el negocio | Construir y mantener pipelines e infraestructura para mover, procesar y almacenar grandes volúmenes de datos |
| Objetivo | Entregar predicciones, métricas y narrativas que respalden decisiones estratégicas | Garantizar que los datos sean limpios, accesibles, fiables y estén listos para el análisis |
| Posición en el flujo de datos | Trabaja sobre datos ya preparados, al final del pipeline | Opera desde el inicio: ingesta, transformación y orquestación continua de datos |
| Tareas típicas | Exploración y visualización de datos, feature engineering, entrenamiento/validación de modelos, storytelling | ETL/ELT, integración de fuentes, diseño de data lakes/warehouses, optimización de rendimiento |
| Habilidades clave | Estadística avanzada, machine learning, Python/R, visualización y comunicación ejecutiva | SQL/NoSQL, Python/Scala/Java, Spark/Kafka, arquitectura cloud y governanza del dato |
| Herramientas predominantes | Pandas, scikit-learn, TensorFlow, Tableau/Power BI | Apache Spark, Hadoop, Kafka, Airflow, Snowflake/Redshift |
| Producto entregable | Modelos, dashboards, experimentos A/B, informes ejecutivos | Pipelines productivos, tablas confiables, datos versionados y monitorizados |
| Métrica de éxito | Precisión del modelo, ROI, velocidad de insight | Disponibilidad, latencia, throughput, fiabilidad y coste del pipeline |
Funciones comunes de un científico de datos
Las funciones principales de un científico de datos incluyen:
- Recopilación y limpieza de datos: Preparar los datos para el análisis.
- Análisis exploratorio: Examinar los datos para encontrar patrones y tendencias.
- Modelado predictivo: Utilizar algoritmos para predecir futuros comportamientos o resultados.
- Comunicación de resultados: Presentar los hallazgos de forma comprensible para los tomadores de decisiones.
- Implementación de soluciones de machine learning: Crear modelos automáticos que mejoren continuamente el análisis de los datos.
El portal de carreras del MIT, por ejemplo, resume las funciones clave en “extraer, limpiar, analizar y visualizar datos, culminando en información accionable que impulse la toma de decisiones”, además de especializaciones como minería de datos, aprendizaje automático y gestión de bases de datos.
Por qué estudiar ciencia de datos
Estudiar ciencia de datos es una habilidad digital que abre puertas a una de las profesiones más demandadas y con mayor proyección en la actualidad.
Con la creciente importancia de los datos en todos los sectores, ser un científico de datos ofrece una carrera altamente rentable, interesante y con un impacto directo en el desarrollo de las empresas.
Para 2025, MIT Sloan Management Review prevé que la IA agéntica y la medición rigurosa del ROI en proyectos de IA generativa serán dos de las cinco tendencias que más impactarán a las empresas, reforzando la necesidad de profesionales capaces de liderar iniciativas basadas en datos.
Además, con la expansión de tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT) y la inteligencia artificial (IA), las oportunidades de aplicación de la ciencia de datos están en constante crecimiento.
Reflexiones finales
En un mundo cada vez más digitalizado, los científicos de datos se han convertido en una pieza clave para las organizaciones que buscan aprovechar el potencial de los datos.
Su capacidad para extraer información relevante y convertirla en decisiones estratégicas hace que su papel sea imprescindible para el futuro empresarial.
Si bien la ciencia de datos es una disciplina relativamente nueva, su evolución promete ofrecer soluciones innovadoras y transformar industrias completas.
Preguntas frecuentes sobre científico de datos
¿Cómo se calcula el retorno de inversión (ROI) en proyectos liderados por científicos de datos?
El ROI se mide comparando el valor generado por modelos predictivos o analíticos con el costo total del proyecto, incluyendo infraestructura, talento y tiempo. Indicadores clave son la mejora en ingresos, reducción de costos y eficiencia operativa basados en insights accionables.
¿Qué frameworks o metodologías ágiles se recomiendan para gestionar equipos de ciencia de datos en empresas tecnológicas?
Frameworks como CRISP-DM y metodologías híbridas (Scrum + Kanban) son ideales para proyectos de analítica avanzada, facilitando iteración rápida, validación continua y alineación entre objetivos técnicos y de negocio.
¿Cuáles son los principales KPIs para evaluar el impacto de un equipo de ciencia de datos en una organización?
Precisión de modelos, reducción de churn, mejora del customer lifetime value (CLV), incremento de ingresos por usuario (ARPU) y reducción del tiempo de toma de decisiones son KPIs clave para medir su contribución estratégica.
¿Qué factores debe considerar una empresa al decidir entre contratar científicos de datos in-house o tercerizar esta función?
La decisión depende de la madurez digital, confidencialidad de los datos, complejidad del dominio y necesidad de personalización. In-house favorece el control estratégico, mientras que la tercerización permite escalar rápidamente y acceder a experiencia especializada.
