Científico de datos/científica de datos
Descripción general
Los científicos de datos detectan e interpretan fuentes de datos ricas, gestionan grandes cantidades de datos, fusionan fuentes de datos, garantizan la coherencia de los conjuntos de datos y crean visualizaciones a fin de ayudar a la comprensión de los datos. Se basan en modelos matemáticos que utilizan datos, presentan y comunican información y conclusiones sobre datos a especialistas y científicos en su equipo y, si fuera necesario, a un público no especializado, y recomiendan formas de aplicar los datos.
Como científico/a de datos, tu día a día estará enfocado en extraer conocimiento de grandes volúmenes de datos. Esto implica identificar patrones, interpretar tendencias y crear visualizaciones claras que permitan a otros comprender la información. Trabajarás con modelos matemáticos, fusionarás diferentes fuentes de datos, y te asegurarás de que los conjuntos de datos sean coherentes y fiables. Tu capacidad para comunicar hallazgos complejos de manera efectiva será clave para influir en la toma de decisiones estratégicas.
- • Detectar e interpretar diversas fuentes de datos.
- • Gestionar y fusionar grandes cantidades de datos, garantizando su coherencia.
- • Crear visualizaciones de datos claras y concisas para facilitar la comprensión.
Dónde se demanda esta ocupación
Escasez y excedente de mano de obra notificados, por año. Se publica para grupos ocupacionales, no para puestos concretos.
Las cifras cubren Profesionales de tecnología de la información y las comunicaciones — 75 ocupaciones, incluida esta.
Con escasez: Austria, Bulgaria, Bélgica, Chequia y 6 más.
Escasez más prolongada: Austria, 3 años.
Selecciona un territorio en el mapa para ver sus cifras.
Sobre esta fuente›
Fuente: ELA/EURES, escasez y excedente de mano de obra. Los datos se publican a nivel de grupo ocupacional y cubren Europa. Las ediciones difieren en la estructura del anexo y en los países incluidos, de modo que un cambio entre años no siempre significa que el mercado laboral haya cambiado. Los países en gris no se notificaron, lo cual no equivale a estar en equilibrio.
Qué significan estas palabras
Las cuatro cosas que se indican en esta sección
- Demanda notificada
- Si los empleadores informan de que necesitan personas para este trabajo: una valoración publicada por un organismo nacional o de la UE, no un recuento.
- Hacia dónde va
- Hacia dónde va el empleo en este trabajo durante los próximos años, según una proyección oficial.
- Vacantes
- Aproximadamente cuántas Vacantes surgen, tanto por el crecimiento como por las personas que dejan este trabajo.
- Retribución habitual
- Lo que suelen ganar las personas en este trabajo cuando la fuente publica ese dato. Que esté en blanco no significa que no se pague; significa que nadie publica ese dato para ese lugar.
Una medida se omite cuando nadie publica ese dato para ese lugar, en vez de mostrarla como cero.
Hacia dónde se inclina el mercado para ti
- A tu favor
- Hay más vacantes que personas buscando: las empresas compiten por los candidatos.
- Equilibrado
- Las vacantes y las personas que buscan están más o menos igualadas.
- Competitivo
- Hay más personas buscando que vacantes: cuenta con competencia.
- Datos contradictorios
- Las fuentes no coinciden, o el mismo grupo profesional tiene escasez en una zona y exceso en otra.
Cada fuente se expresa mediante uno de estos cuatro términos, por lo que hay un único vocabulario que aprender. Lo que cambia son las pruebas que hay detrás, que aparecen debajo de cada valoración: una proporción medida entre Vacantes y personas que buscan empleo, o una valoración publicada por un organismo nacional.
Cómo se compara este trabajo con otros trabajos del mismo país
- Fuerte
- Entre las más fuertes de that country
- Buena
- Más fuerte que la mayoría de profesiones de that country
- Mixta
- Más o menos lo habitual en that country
- Débil
- Más débil que la mayoría de profesiones de that country
Es una clasificación dentro de un solo país, no una puntuación que puedas trasladar entre fronteras: los registros en los que se basan dos países cuentan a personas diferentes, por lo que el mismo número significa cosas distintas en cada uno. Por eso un trabajo puede estar entre los más fuertes de un país y aun así aparecer como Competitivo: encabeza la clasificación en un mercado que, en conjunto, está muy competido.
De dónde proceden estos datos
Cada cifra la publica una oficina nacional de estadística, un servicio público de empleo o un organismo de la UE, y cada ficha indica su fuente y el periodo que abarca. En algunos lugares se hace un recuento mensual y en otros una evaluación una o dos veces al año, por lo que dos lugares del mismo mapa pueden describir momentos diferentes; la fecha siempre aparece.
Nada de esto predice las posibilidades de una persona. Describe un mercado.
Demanda notificada · Retribución habitual · Hacia dónde va (España, Portugal, Francia, Italia, Alemania, Estados Unidos)
| Demanda notificada | Retribución habitual | Hacia dónde va | |
|---|---|---|---|
| España | No notificado | — | +19,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Portugal | Excedente notificado ELA/EURES 2025 * | — | +68,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Francia | No notificado | — | +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italia | No notificado | — | +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Alemania | Escasez notificada ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Estados Unidos | No notificado | 120.230 US$ 2025-05 | +33,5% 2024–2034 · BLS 2024-2034 |
* Se publica para grupos ocupacionales, no para puestos concretos.
U.S. Bureau of Labor Statistics (OEWS)
¿Brinda orientación profesional a estudiantes, clientes o empleados? Utilice estos datos ocupacionales en su organización.
Perspectiva futura para científico de datos/científica de datos
The outlook for científico de datos/científica de datos reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
¿Cómo se calculan estas puntuaciones?
El Índice de Resiliencia (0–100) estima cuán estructuralmente protegida está esta ocupación frente a la automatización y la disrupción de IA, basándose en análisis a nivel de tareas. Puntuaciones más altas significan más tareas intensivas en juicio humano. La Exposición a IA muestra el porcentaje estimado de horas de trabajo que las capacidades de IA actuales podrían afectar. Estos son indicadores estructurales derivados del modelo, no predicciones sobre la seguridad laboral individual.
¿Cómo podría cambiar científico de datos/científica de datos a medida que crece la adopción de la IA?
Varias áreas de tareas pueden cambiar hacia flujos de trabajo asistidos por IA, por lo que la recapacitación se vuelve más importante.
Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.
Varias áreas de tareas pueden cambiar hacia flujos de trabajo asistidos por IA, por lo que la recapacitación se vuelve más importante.
Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.
Estimación basada en modelos. Úselo como una señal de planificación, no como una garantía.
Compara esto con tu perfil
Cómo la IA puede cambiar este papel
Una interpretación determinista y basada en modelos de las señales de roles actuales, no es una garantía de reemplazo.
Lo que todavía depende de la gente.
- Interactuar de manera profesional en entornos de investigación y profesionales
- evaluar actividades de investigación
- gestionar derechos de propiedad intelectual
Donde la IA puede convertirse en copiloto
- gestionar publicaciones abiertas
- demostrar conocimientos especializados sobre una disciplina
- gestionar datos localizables, accesibles, interoperables y reutilizables
Tareas más expuestas a la automatización
- manejar muestras de datos
- reunir datos de TIC
- sintetizar información
Signos vitales y vectores de IA
Vectores de exposición a la IA
0-100%Exposición a análisis asistido por IA, reconocimiento de patrones y tareas de modelado predictivo
Exposición a generación de contenido, aumento creativo y herramientas de grandes modelos de lenguaje
Exposición a automatización de flujo de trabajo, software de apoyo a decisiones y digitalización de procesos
Exposición a automatización física, robótica y desplazamiento de tareas impulsado por sensores
Detalles técnicos
NexFuture v3.0 estima la exposición a la automatización directamente a partir de los grupos de competencias esenciales de ESCO, ponderada por la masa de competencias y calibrada con anclas de expertos. Las puntuaciones son estimaciones probabilísticas, no garantías. Consulte el Libro Blanco de Metodología de NexFuture para más detalles.
Mide la exposición a la automatización. No mide el salario, la demanda ni cuántos empleos hay cerca de ti.
Lo que las personas en este rol suelen hacer
Tecnología digital
Un día típico como científico de datos/científica de datos
09 09:00 · mañana compilar sistemas de recomendación
10 10:30 · media mañana desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos
12 12:00 · mediodía desarrollar software de fuente abierta
14 14:00 · tarde diseñar esquema de base de datos
15 15:30 · A última hora de la tarde establecer procesos de datos
17 17:00 · Resumen gestionar derechos de propiedad intelectual
El orden de las tareas es ilustrativo. Los días individuales varían.
Lo que necesita para hacer este trabajo
Las habilidades, los conocimientos y las herramientas que requiere esta función, así como los rasgos y las recompensas que la acompañan.
-
gestionar datos localizables, accesibles, interoperables y reutilizables
Producir, describir, almacenar, conservar y (re)utilizar datos científicos partiendo de los principios de localización, accesibilidad, interoperabilidad y reutilización, haciendo que los datos sean lo más abiertos posible y todo lo cerrados que sea necesario.
-
llevar a cabo investigaciones científicas
Participar en la concepción o creación de nuevos conocimientos mediante la formulación de preguntas de investigación, la investigación, la mejora o el desarrollo de conceptos, teorías, modelos, técnicas, instrumentación, software o métodos operativos, y la utilización de métodos y técnicas científicos.
-
aplicar la ética de investigación y los principios de integridad científica a las actividades de investigación
Aplicar principios éticos fundamentales y la legislación a la investigación científica, en particular las cuestiones de integridad en la investigación. Realizar y revisar las investigaciones o informar sobre ellas evitando conductas indebidas, como la mentira, la falsificación y el plagio.
-
promover la innovación abierta en la investigación
Promover colaboraciones integradas en las que diversas partes interesadas creen de manera conjunta innovaciones de valor común.
-
integrar la dimensión de género en la investigació
Tener en cuenta durante todo el proceso de investigación las características biológicas y los rasgos sociales y culturales en evolución de los hombres y las mujeres (el género).
-
llevar a cabo investigaciones multidisciplinarias
Llevar a cabo investigaciones más allá de los límites interdisciplinares y funcionales.
-
promover la participación del público en la investigación
Interactuar con el público para el diseño, la realización y la difusión de investigaciones.
-
normalizar datos
Reducir los datos a su forma fundamental precisa (formularios normales) para lograr resultados como la minimización de la dependencia, la eliminación de la redundancia y el aumento de la coherencia.
-
utilizar técnicas de tratamiento de datos
Recopilar, procesar y analizar los datos y la información pertinentes, almacenar adecuadamente y actualizar los datos y represente cifras y datos mediante gráficos y diagramas estadísticos.
-
establecer procesos de datos
Utilizar herramientas de TIC para aplicar procesos de manipulación de datos matemáticos, algorítmicos o de otro tipo, con el fin de crear información.
-
utilizar bases de datos
Utilizar herramientas de software para gestionar y organizar datos en un entorno estructurado que consta de atributos, tablas y relaciones para consultar y modificar los datos almacenados.
-
realizar una limpieza de datos
Detectar y corregir los registros corruptos de los conjuntos de datos, y asegurarse de que los datos se conviertan y mantengan estructurados conforme a las directrices.
-
aplicar procesos de calidad de datos
Aplicar técnicas de análisis de calidad, validación y verificación de calidad de los datos para comprobar la integridad de la calidad de los datos.
-
redactar artículos científicos o académicos y documentos técnicos
Redactar y editar textos científicos, académicos o técnicos sobre diversos temas.
-
difundir resultados entre la comunidad científica
Divulgar públicamente resultados científicos a través de medios apropiados para ello, como conferencias, seminarios, coloquios o publicaciones científicas.
-
publicar investigaciones académicas
Llevar a cabo investigaciones académicas en el ámbito de especialización correspondiente, en una universidad o instituto o por cuenta propia, y publicarlas en libros o revistas académicas con el fin de contribuir a dicho ámbito y obtener una acreditación académica personal.
-
escribir publicaciones científicas
Presentar las hipótesis, hallazgos y conclusiones de su investigación científica en su ámbito de especialización en una publicación profesional.
-
desarrollar software de fuente abierta
Utilizar y producir software de fuente abierta. Estar familiarizado con los principales modelos de fuente abierta, los sistemas de concesión de licencias y las prácticas de codificación comúnmente adoptadas para la producción de software de fuente abierta.
-
compilar sistemas de recomendación
Compilar sistemas de recomendación basados en grandes conjuntos de datos utilizando lenguajes de programación o herramientas informáticas para crear una subclase de sistema de filtrado de información que persiga predecir la calificación o preferencia que un usuario otorga a un elemento.
-
desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos
Crear un software personalizado para el procesamiento de datos, seleccionando y utilizando el lenguaje de programación informático adecuado para que un sistema de TIC produzca los datos solicitados sobre la base de las entradas esperadas.
-
manejar muestras de datos
Recopilar y seleccionar un conjunto de datos de una población mediante un procedimiento estadístico u otro procedimiento definido.
-
reunir datos de TIC
Recopilar datos mediante el diseño y aplicación de métodos de búsqueda y muestreo.
-
sintetizar información
Leer, interpretar y resumir de manera crítica información nueva y compleja procedente de diversas fuentes.
-
gestionar datos de investigación
Producir y analizar datos científicos procedentes de métodos de investigación cualitativos y cuantitativos. Almacenar y mantener los datos en bases de datos de investigación. Apoyar la reutilización de datos científicos y estar familiarizado con principios de gestión de datos abiertos.
-
gestionar sistemas de recopilación de datos
Desarrollar y gestionar los métodos y estrategias utilizados para maximizar la calidad de los datos y la eficiencia estadística en la recopilación de datos, a fin de garantizar que los datos recabados estén optimizados para su posterior tratamiento.
-
proporcionar presentaciones visuales de datos
Crear representaciones visuales de datos, como gráficos o diagramas, que faciliten su comprensión.
-
comunicar hallazgos científicos
Compartir hallazgos recientes y el entusiasmo por la ciencia con el público general, aumentar los conocimientos, la apreciación y el entendimiento del público en lo relativo a la ciencia y promover el uso de resultados científicos para la formación de opiniones.
-
interpretar datos actuales
Analizar los datos recopilados a partir de fuentes como los datos de mercado, los documentos científicos, los requisitos de los clientes y los cuestionarios actuales y actualizados, con el fin de evaluar el desarrollo y la innovación en ámbitos de especialización.
-
Interactuar de manera profesional en entornos de investigación y profesionales
Mostrar consideración y compañerismo hacia los demás. Escuchar, realizar y recibir observaciones y responder a los demás de manera perspicaz, lo que también incluye la supervisión del personal y el liderazgo en un entorno profesional.
-
Hablar diferentes idiomas
Dominar idiomas extranjeros para comunicarse en una o más lenguas extranjeras.
categorización de la información
El proceso de clasificación de la información en categorías y de la indicación de la relación que guardan entre sí los datos para algunos fines claramente definidos.
extracción de datos
Los métodos de inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadísticas y bases de datos utilizados para extraer contenido de un conjunto de datos.
extracción de información
Las técnicas y los métodos utilizados para obtener y extraer información de documentos y fuentes digitales no estructurados o semiestructurados.
lenguaje de consulta del sistema de descripción de recursos
Los lenguajes de consulta, como SPARQL, que se utilizan para extraer y manipular datos almacenados en el formato Marco de Descripción de Recursos (RDF).
lenguajes de consulta
El campo de los lenguajes informáticos normalizados para la recuperación de información de una base de datos y de documentos que contengan la información necesaria.
modelos de datos
Las técnicas y sistemas existentes utilizados para estructurar los datos y mostrar las relaciones entre ellos, así como los métodos para interpretar las estructuras y las relaciones de los datos.
procesamiento analítico en línea
Las herramientas en línea que analizan, agregan y presentan datos multidimensionales que permiten a los usuarios extraer y visualizar datos de manera interactiva y selectiva, y ver los datos desde puntos de vista específicos.
técnicas de modelación estadística
Enfoques para aplicar el análisis estadístico a un conjunto de datos en el ámbito de la ciencia de datos. Su objetivo es formular predicciones de la realidad a través de modelos estadísticos e hipótesis explícitas.
técnicas de presentación visual
Las técnicas de representación visual e interacción, como los histogramas, los gráficos de dispersión, gráficos de superficie, diagramas de árbol y gráficos de coordenadas paralelas, que pueden utilizarse para presentar datos numéricos y no numéricos, con el fin de reforzar la comprensión humana de esta información.
- análisis cuantitativo
- análisis empírico
- bibliografía científica
Científico de datos: cómo cualificarse y dónde estudiar
Lo que normalmente se necesita para calificar: nivel educativo, dónde es una profesión regulada y dónde estudiar.
Grado o equivalente
2030 programas de estudios en 30 países enseñan las competencias esenciales de esta profesión. Además, 446 cursos cortos que desarrollan una sola competencia cada uno.
Algunos ejemplos, impartidos en el idioma de esta página:
INGENIERIA CIVIL EN MODELAMIENTO MATEMATICO DE DATOS
UNIVERSIDAD DE O'HIGGINS · Chile
DIPLOMADO EN MANAGEMENT ANALYTICS
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE · Chile
Se muestran 6 de 2476.
Fuentes
- 1. Fuente: Servicio de Información de Educación Superior (SIES), Subsecretaría de Educación Superior (mifuturo.cl).
- 2. Source: Ministerio de Educación Nacional (MinEducación), Colombia, SNIES — dataset "MEN_PROGRAMAS_DE_EDUCACION_SUPERIOR" (https://www.datos.gov.co/d/upr9-nkiz), licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/). Changes by NexPath: registrations of the same programme offering grouped into one record, statuses and levels mapped, descriptions composed from the record's own fields. Not endorsed by the Ministerio de Educación Nacional.
Rutas de crecimiento y roles similares
Explore trayectorias de carrera típicas, habilidades adyacentes y roles similares para planificar su próxima transición.
¿Dónde encaja científico de datos/científica de datos?
Puntuaciones de similitud basadas en la superposición de habilidades de los datos de la ESCO.
Para organizaciones
Los datos de esta página, al servicio de sus estudiantes, clientes y empleados.
Preguntas frecuentes
¿Qué habilidades blandas son cruciales para un científico/a de datos?
¿Cómo puedo asegurarme de que los conjuntos de datos que manejo sean fiables?
¿Qué tipo de proyectos puedo esperar liderar como científico/a de datos en este nivel?
Científico De Datos/Científica De Datos — ¿cuánto se cobra en Estados Unidos?
Fuentes: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Datos actualizados 3 de octubre de 2026 Acerca de nuestros datos