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¿POR QUÉ EMPEZAR TU CARRETA EN BIG DATA O CATA SCIENCE?

Big Data, Datos / Por Jesús Garrido / Deja un comentario

Es posible que te estés preguntando si comenzar a formarte en Data Science, Data Analyst o cualquiera de los perfiles relacionados con Big Data.

Esta vez te vamos a ayudar a tomar la decisión mostrándote algunas de las cosas buenas que tienen estos perfiles en la actualidad, es posible que alguna de ellas ya la sepas, pero así te servirá para recordarla.

Si tienes algunas dudas sobre por que comenzar a formarte de manera autodidacta o con una formación estructurada en un perfil que trabaje directamente con datos (data scientist o data analyst) aquí te muestro 5 motivos que te harán decidirte:

1º Los perfiles de Data Scientist y Data Analyst se encuentran entre los más demandados.

Si hacemos una búsqueda en Linkedin, uno de los portales más importantes de búsqueda de empleo de nuestro país, podemos observar que el número de ofertas laborales que tienen estos 3 perfiles actualmente en España supera las 10.

Ofertas laborales Data

Si comparamos estos datos con los de, por ejemplo, programadores tanto back-end, front-end como full-stack developers observamos que, si bien antes eran los más demandados por las empresas, ahora cambio la situación considerablemente no llegando a las 6.000 ofertas laborales entre estos 3 perfiles.

Ofertas laborales Data

2º La importancia del perfil en las empresas u organizaciones

Un perfil de analista, ingeniero o científico de datos es claves en cualquier empresa. Entre las funciones de estos perfiles, están la limpieza, extracción y análisis de datos, funciones clave para poder tomar las mejores decisiones de negocio. Es por ello que estos perfiles siempre son tan bien valorados.

Un perfil de analista de datos puede, por ejemplo, indicar en un e-commerce que productos son los que tienen mayor margen de beneficios, lo cual aporta una información muy importante para la empresa ya que ante la decisión de que producto elegir para realizar la próxima campaña publicitaria contaremos con una información muy valiosa que nos ayudará a la hora de decidir.

Esto es un ejemplo de la utilidad que puede tener realizar un buen análisis de los datos de las empresas y por consecuencia de la importancia que tienen estos perfiles para las mismas.

3º La posibilidad de trabajo en remoto

Al ser perfiles técnicos, sus funciones las realizan con diferentes herramientas o softwares que tienen en sus ordenadores (Excel, Power BI, Python…) por lo que no requieren necesariamente estar presencialmente en las oficinas. Su día a día es trabajar con los datos para, en algunas ocasiones y en función del perfil, realizar presentaciones, informes o reportes de los resultados y que estos sirvan para la toma de decisiones de negocio.

Dependerá del tipo de empresa, de la filosofía de teletrabajo que tengan instaurada o de las decisiones de la directiva, pero sin duda son perfiles que tienen muchas más probabilidades de teletrabajar que por ejemplo los perfiles de recursos humanos, marketing o producto que requieren muchas más reuniones entre departamentos y otras acciones que dificultan el teletrabajo.

4º El elevado salario de estos perfiles

Si tenemos en cuenta la gran demanda de estos perfiles y la importancia que tienen en la toma de decisiones de las empresas (ref. al punto 1º y 2º de este mismo artículo) podemos suponer que el salario o la remuneración que tiene es elevada. Si en lugar de suponer realizamos una búsqueda en Glassdoor, una de las páginas mas importantes para la búsqueda de salarios medios observamos que:


  • El perfil de Data Scientist tiene un salario medio anual de 35.714€
Salario medio data scientist España
  • El perfil de Data Analyst tiene un salario medio anual de 32.819€
Salario medio data analyst
  • El perfil de Data Engineer tiene un salario medio anual de 35.016€
Salario medio Data Engineer España

Salario bastante atractivo y elevado si lo comparamos con otras industrias, ¿verdad?

Si todavía no estás convencido de empezar una carrera de Data Science o Data Analytics tras leer estos 4 motivos, ahí va otro motivo más:

5º Te permite trabajar en todos los sectores

Cualquier de estos tres perfiles son necesarios en empresas de todos los sectores, ya sea la banca, el deporte, el marketing digital o el sector salud.  Por lo que no tienes que preocuparte si eres un apasionado del deporte o llevas años trabajando en la banca y quieres iniciarte en esta profesión, al contrario, llevarás ventaja por que conocerás en mayor profundidad muchos aspectos importantes que serán de gran ayuda.

Espero que te haya resultado útil y te haya ayudado para tomar la decisión.

¡Fórmate en el futuro, conviértete en el futuro!

¿Listo para formarte en Data Science o en Data Analytics?

¡Pontia tiene abierto el plazo para apuntarse a sus programas tipo Bootcamp part-time!

  • Programa personalizado a tu perfil y a tus objetivos
  • Formación en Soft Skills y negocio
  • La primera formación que te da recompensas por completarla

Más información sobre nuestro programa en Data Science o Data Analytics

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Si tienes algunas dudas sobre por que comenzar a formarte de manera autodidacta o con una formación estructurada en un perfil que trabaje directamente con datos (data scientist o data analyst) aquí te muestro 5 motivos que te harán decidirte:

1º Los perfiles de Data Scientist y Data Analyst se encuentran entre los más demandados.

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2º La importancia del perfil en las empresas u organizaciones

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Un perfil de analista de datos puede, por ejemplo, indicar en un e-commerce que productos son los que tienen mayor margen de beneficios, lo cual aporta una información muy importante para la empresa ya que ante la decisión de que producto elegir para realizar la próxima campaña publicitaria contaremos con una información muy valiosa que nos ayudará a la hora de decidir.

Esto es un ejemplo de la utilidad que puede tener realizar un buen análisis de los datos de las empresas y por consecuencia de la importancia que tienen estos perfiles para las mismas.

3º La posibilidad de trabajo en remoto

Al ser perfiles técnicos, sus funciones las realizan con diferentes herramientas o softwares que tienen en sus ordenadores (Excel, Power BI, Python…) por lo que no requieren necesariamente estar presencialmente en las oficinas. Su día a día es trabajar con los datos para, en algunas ocasiones y en función del perfil, realizar presentaciones, informes o reportes de los resultados y que estos sirvan para la toma de decisiones de negocio.

Dependerá del tipo de empresa, de la filosofía de teletrabajo que tengan instaurada o de las decisiones de la directiva, pero sin duda son perfiles que tienen muchas más probabilidades de teletrabajar que por ejemplo los perfiles de recursos humanos, marketing o producto que requieren muchas más reuniones entre departamentos y otras acciones que dificultan el teletrabajo.

4º El elevado salario de estos perfiles

Si tenemos en cuenta la gran demanda de estos perfiles y la importancia que tienen en la toma de decisiones de las empresas (ref. al punto 1º y 2º de este mismo artículo) podemos suponer que el salario o la remuneración que tiene es elevada. Si en lugar de suponer realizamos una búsqueda en Glassdoor, una de las páginas mas importantes para la búsqueda de salarios medios observamos que:


  • El perfil de Data Scientist tiene un salario medio anual de 35.714€
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Salario medio Data Engineer España

Salario bastante atractivo y elevado si lo comparamos con otras industrias, ¿verdad?

Si todavía no estás convencido de empezar una carrera de Data Science o Data Analytics tras leer estos 4 motivos, ahí va otro motivo más:

5º Te permite trabajar en todos los sectores

Cualquier de estos tres perfiles son necesarios en empresas de todos los sectores, ya sea la banca, el deporte, el marketing digital o el sector salud.  Por lo que no tienes que preocuparte si eres un apasionado del deporte o llevas años trabajando en la banca y quieres iniciarte en esta profesión, al contrario, llevarás ventaja por que conocerás en mayor profundidad muchos aspectos importantes que serán de gran ayuda.

Espero que te haya resultado útil y te haya ayudado para tomar la decisión.

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