El Big Data ha estado dando vueltas unos 10 años, nada más y nada menos, revoloteando por todas las áreas de la empresa. Como esa persona que está siempre en todas las fiestas y saraos que se presenten para no perderse una. Con los avances tan rápidos en la tecnología de inteligencia artificial, está causando un verdadero reto en el mundo empresarial. Nos está haciendo replantear nuestras ideas sobre cómo será el mercado de Big Data en el futuro.
Uno de los puestos seguro de trabajo que habrá en el futuro será el de Humorista, si has leído bien, ese no desaparezca nunca. Es difícil que una máquina pueda hacer humor, pero hay otro trabajo del que conozco bastante porque trabajo de ello que a medida que la ciencia avanza tampoco desaparecerá, es tachan, tachan (redoble de tambores)... Data Scientist!
Ahora bien, ¿qué ese puesto de trabajo y en qué consiste? Es gracioso, porque llevo 5 años escuchando diferentes definiciones. Si buscas en Linkedin parece que mucha gente tampoco lo tiene claro, y a veces mezcla conceptos pudiendo confundir a cualquiera. Hay puestos de trabajo que tienen "data scientist" pero son más "data engineer" o "data analyst", por lo menos en España.
Trabajar en Data y salarios en España
Curiosamente, a medida que la tecnología avanza hacia la automatización y la inteligencia artificial, la demanda de habilidades tecnológicas en los puestos de trabajo ha alcanzado niveles insospechados. Esto abarca muchos puestos de trabajo, data scientist, data analyst, data engineer, cloud engineer, data architect, en fin... unos cuantos, y a veces, como he dicho antes, los de RRHH parece que no tienen claro las diferencias confundiendo hasta al profesional.
Un data scientist es un profesional que suele trabajar en áreas del Data Science, que es una de las profesiones del futuro, con un aumento del 122 % en la publicación de ofertas de empleo relacionadas directamente con el Big Data.
Veamos una comparativa de salarios de los 3 principales puestos que se llevan la mayor parte de la demanda:
Hay una demanda tal, que prácticamente cualquier persona que haya estudiado alguna carrera de ciencias puede entrar... bueno y sin ser de ciencias también puede colarse en este amplio mundo. He visto historiadores, psiquiatras, en fin, mucha variedad. En más de una ocasión (y artículo) he oído que nos llaman unicornios. Como animal simbólico, me gusta, la verdad.
Porque hay tanta demanda, y retomando el punto anterior, en qué consiste... nada mejor que una imagen que dicen que vale más que mil palabras para tener una idea general:
Psss... mira detalladamente el gráfico, es muy completo y ve comparando la explicación con él.
Bueno amig@s, os voy explicando cada apartado de lo que se supone, tenemos que ser un crack en cada uno de los siguientes apartados:
- Analytics. Esto se puede resumir en saber bastante de estadística y del método científico para tener un pensamiento crítico.
- Computer Science. Esto es saber programar, pero ahora no solo eso, sino con un salto cualitativo que es la seguridad, conocer sistemas en la nube. Además de conocer al menos 2 o 3 lenguajes de programación, a saber SQL, Python y R.
- Data Managament. Dícese del conocimiento antiguo de conocer cómo funcionan las bases de datos, su estructura, como se relacionan. En ello engloba partes importantes como el Bussiness Intelligence y el Data Quality y el Data Gobernance.
- Art & Design. Este apartado se refiere a la parte de la visualización de los datos y saber cómo transmitirlos, también se habla de la importancia del Data Storytelling.
- Entrepreneurship. Este punto se refiere a la importancia del negocio y saber orientar el proyecto a resultados, para la correcta toma de decisión. Junto a la parte importante de cómo se trabajan en DevOps para la gestión de proyectos.
Claro, esto es difícil, que todos los skills o requisitos que se piden, por lo que el salario que veíamos antes tan atractivo y sexy como puesto de trabajo, se nos venga un poco abajo. Porque además, cuando adquieres la experiencia necesaria, aproximadamente hacia los 40 años, resulta que te queda poco para quedarte obsoleto, según algunas empresas que trabajan en tecnología.
Como nota, hemos profundizado en puestos de data scientist, pero a la hora de salario vs lo que sé solita, realmente es muy similar. Se solicita tener mucho conocimiento, muy variado y completo y con diferentes habilidades, que es muy difícil encontrar a un profesional que cumpla con todos los requisitos al 100%... por lo que el término unicornio, sí que parece cercano a lo que se solicita.
Aun así, llamarme soñadora, pero día tras día, trato de esforzarme por lograr ese "reto" que ponen en las empresas. Si tú compartes el mismo sueño, siempre puedes ponerte en contacto conmigo y compartirme en qué punto te gustaría avanzar para lograr tus objetivos. Mi consejo es no dejes de soñar :)
