¿Qué es la Ciencia de Datos?
Te explicamos en qué consiste la Ciencia de Datos, qué técnicas y herramientas se usan profesionalmente y cuáles son los primeros pasos para empezar a formarte como Data Scientist.
En nuestra vida diaria, interactuamos constantemente con grandes cantidades de datos. Desde las recomendaciones de productos en línea hasta las predicciones del clima, todas estas experiencias son posibles gracias a la Ciencia de Datos.
Lo que conocemos como Ciencia de Datos es el proceso de recolectar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos para tomar decisiones informadas y mejorar procesos. Cada vez que usamos plataformas en línea o tomamos decisiones basadas en análisis de datos, estamos interactuando con el trabajo de un Data Scientist que ha analizado esos datos y creado modelos predictivos.
Cuando nos adentramos por primera vez en el mundo de la Ciencia de Datos, lo primero que debemos aprender es la diferenciación entre la recopilación de datos, el análisis y la interpretación de los mismos.
Diferencias entre Análisis de Datos y Ciencia de Datos
Un Data Analyst se encarga de interpretar los datos y crear informes descriptivos que ayudan a las empresas a tomar decisiones. Para ello, se utilizan herramientas como Excel, Tableau, y SQL.
Por otro lado, un Data Scientist va más allá, utilizando técnicas avanzadas de estadística, programación, y aprendizaje automático (Machine Learning) para predecir tendencias futuras y automatizar decisiones.
¿En qué consiste la Ciencia de Datos?
La Ciencia de Datos es la combinación de múltiples disciplinas, como estadística, informática y análisis de datos, para transformar datos sin procesar en información útil y procesable.
Para poder realizar una correcta Ciencia de Datos, intervienen perfiles especializados en la recolección y limpieza de datos, el análisis de los mismos, y la creación de modelos predictivos. También existe el perfil de Data Engineer, que se enfoca en la construcción de infraestructuras de datos escalables y eficientes.
Técnicas y herramientas en Ciencia de Datos
Dentro de la Ciencia de Datos, nos encontramos con diversas herramientas y técnicas que permiten llevar a cabo el análisis y procesamiento de datos de manera eficiente.
Entre ellas hay metodologías como Agile, herramientas de visualización como Tableau y Power BI, y lenguajes de programación como Python y R para el análisis estadístico y el desarrollo de modelos predictivos.
Algunas de las tecnologías más utilizadas en la Ciencia de Datos son:
Lenguajes de programación: Python, R
Bases de datos: SQL, NoSQL (MongoDB, Cassandra)
Herramientas de visualización: Tableau, Power BI, Matplotlib
Herramientas de Machine Learning: TensorFlow, Scikit-learn, Keras
Big Data: Apache Hadoop, Apache Spark
Data Science y Machine Learning
El Machine Learning es una rama clave dentro de la Ciencia de Datos que permite a las máquinas aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones sin intervención humana. Para trabajar en esta área, se utilizan algoritmos como regresión lineal, árboles de decisión, redes neuronales, entre otros.
Sueldo de un Data Scientist en España
El salario de un Data Scientist varía según su nivel de experiencia y especialización:
Junior Data Scientist → 25.000 – 35.000 € anuales.
Mid-Level Data Scientist → 35.000 – 50.000 € anuales.
Senior Data Scientist → 50.000 – 80.000 € anuales.
Estos valores pueden aumentar dependiendo de la empresa, el stack tecnológico y la ubicación geográfica.
En España el sueldo de un científico de datos está entre los 25.000€ de un perfil Junior hasta los 80.000 de un Senior con varios años de experiencia profesional.
Empleo como Data Scientist
La demanda de profesionales en Ciencia de Datos ha crecido significativamente en los últimos años. Empresas de todos los sectores necesitan científicos de datos para extraer valor de la enorme cantidad de datos que generan cada día.
En NEOLAND, el 89% de alumnos está trabajando, con una alta inserción laboral para nuestros alumnos del Bootcamp de Ciencia de Datos, gracias a una metodología de aprendizaje diseñada para formar perfiles altamente cualificados en pocos meses.
Los perfiles más demandados en este campo incluyen:
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Data Scientist → Desarrolla modelos predictivos y analiza grandes volúmenes de datos.
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Data Analyst → Interpreta los datos y genera informes.
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Data Engineer → Desarrolla y gestiona las infraestructuras de datos.
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Machine Learning Engineer → Desarrolla y optimiza modelos de aprendizaje automático.
¿Cómo empezar a estudiar Ciencia de Datos?
La Ciencia de Datos es una disciplina accesible tanto para principiantes como para personas con experiencia en otras áreas. Existen múltiples recursos gratuitos en internet, como documentación oficial (Kaggle, DataCamp), cursos online en Coursera, Udemy, y tutoriales en YouTube.
Sin embargo, desde NEOLAND, recomendamos formarse en un Bootcamp de Ciencia de Datos, donde aprenderás con un programa estructurado, realizarás proyectos reales y contarás con la guía de profesionales del sector.
¿Quieres saber más?
Contamos con un Master Online que te permite aprender a tu ritmo, todo lo necesario para convertirte en un Data Scientist profesional.
Preguntas Frecuentes
¿Necesito tener conocimientos previos para apuntarme?
No es necesario que tengas ningún conocimiento previo de la materia. Es suficiente con tener estudios básicos y también es recomendable un nivel medio de inglés.
¿Qué diferencia hay entre estudiar presencial o en remoto?
El programa que impartimos es exactamente el mismo. Puedes estudiar el Bootcamp asistiendo a tu clase en directo en remoto o si lo prefieres disfrutar de nuestras instalaciones y conocer al profesor y a tus compañeros.
¿Cuál es la diferencia entre Full-Time y Part-Time?
¿Puedo compaginar el Bootcamp con mi trabajo?
Por supuesto que sí, siempre y cuando asistas con regularidad a las clases y dediques algo de tiempo extra en tus ratos libres puedes realizar el Bootcamp sin problemas. Además dispones de modalidades Part-Time en horario de 19:00 a 22:00 y todas las clases se graban para que puedas ver en diferido lo que necesites.
¿Qué pasa si no puedo pagar todo el importe del curso?
Disponemos de diversas modalidades de financiación para que el precio no sea un obstáculo para tu formación. En Neoland tenemos acuerdos con importantes entidades como Caixabank, becas patrocinadas por Hays, acuerdos con diversas entidades financieras e incluso el programa Bcas en el que empiezas a pagar solo cuando encuentras trabajo.