- ¿Se dedica a la recolección de datos?
- ¿Es un experto de Python y modelos de Machine Learning?
- ¿Gana más de €40k anuales?
Si has jugado alguna vez al “Quién es Quién” ya sabes a dónde conducen estas preguntas.
Si no lo has hecho aún, hoy ha llegado el día… ¡Te presento el Quién es quién del mundo de los datos!
Las empresas llevan unos pocos años conformando sus equipos de datos. Pero aún hoy, la frontera entre cada uno de los perfiles profesionales de Big Data está un poco borrosa. Hay ofertas de empleo que piden que la misma persona sepa hacer de todo con 10 años de experiencia.
Ya sabes de qué hablo...
En el post de hoy veremos quién hace qué en un equipo de datos. Exploraremos los distintos perfiles profesionales relacionados con Big Data y analizaremos qué habilidades tiene cada uno de los roles dentro del equipo.
Y también hablaremos de dinero.
Hablaremos de cuánto gana en España cada perfil profesional Big Data.
Los científicos de datos, los trabajadores más sexis del siglo XXI entero.
Así los describieron en 2012 en la revista Harvard Business Review y con esta descripción se han quedado hasta hoy.
Pero...
¿Quieres saber quiénes son estas personas tan sexis?
En este artículo te cuento qué es la Ciencia de Datos y qué habilidades adquirir para convertirte en un data scientist.
No hay muchos científicos de datos en el mercado todavía, las universidades empezaron a ofrecer estos grados hace menos de diez años.
Por otro lado, las empresas son cada vez más conscientes de los beneficios de tener una estrategia basada en datos.
Si unimos las dos cosas, nos encontramos con que los perfiles profesionales de data science tienen una tasa de paro muy reducida.
Ley de oferta y demanda.
Según datos de LinkedIn, en Estados Unidos un perfil de Data Science tiene un sueldo de entre $70k y $110k anuales que, por supuesto, depende de la experiencia en el puesto, nivel de estudios y la industria entre otras cosas. Esta horquilla tiene su mediana en $105k anuales de sueldo base.
Empresas como Airbnb, Facebook, Apple, Google y Uber son las más implicadas con sus departamentos de datos, ofreciendo unos sueldos más elevados a sus científicos de datos.
En cuanto al sector, el científico de datos puede elegir prácticamente cualquier sector. En Estados Unidos los sectores más rentables económicamente para ser científico de datos son el entretenimiento y el sector de bienes de consumo. También quedan muy arriba en el ranking el sector inmobiliario y la industria del fitness.
El hype de la profesión más sexi del siglo XXI pincha un poco al viajar hasta España.
Al menos en cuanto a sueldo se refiere...
Según LinkedIn, la horquilla de salario de un Data Scientist en España va desde los 18700€ hasta los 48000€, quedando la mediana en 31000 € anuales.
La industria más generosa en términos de salario con sus data scientists es la de bienes de consumo con un sueldo medio de €46k anuales, seguida por el sector del turismo con €42k y la banca con €35k al año.
Los perfiles senior de científicos de datos alcanzan salarios más elevados de hasta €57k anuales aunque la mediana se encuentra en los 44000€ anuales.
Dentro de los perfiles profesionales de Big Data, podemos considerar al Analista de Datos como un detective. Siempre en busca de la pista que le han dejado los datos, es el encargado de los primeros pasos en el proceso de extraer valor de éstos.
Se responsabiliza de recolectar, procesar y realizar análisis estadísticos de los datos. Es capaz de encontrar patrones y tendencias en los datos y producir informes de calidad para transmitir estos hallazgos al resto del equipo.
Además, es un crack de las Hojas de Cálculo y también maneja bases de datos y herramientas de visualización como Tableau o Power BI.
En España, el sueldo de un Data Analyst ronda los €26k aunque puede alcanzar €58k anuales con un nivel de puesto Senior.
Los sueldos para analistas de datos son ligeramente más elevados en el campo de las finanzas y en el sector de fabricación.
El especialista en Machine Learning se encarga del desarrollo de los modelos de Inteligencia Artificial aplicados en el negocio. Estos modelos resuelven problemas concretos de la empresa como predecir la posibilidad de churn de un determinado cliente o detectar productos defectuosos en una línea de producción.
Las posibilidades de aplicación de modelos de aprendizaje automático a cada empresa son infinitas y particulares a cada organización. Lo que está claro es que el especialista en Machine Learning maneja los algoritmos y modelos de aprendizaje automático con fluidez.
En la mayoría de ocasiones también se encarga del despliegue en producción y mantenimiento de dicho modelo aunque empiezan a surgir perfiles más específicos para esta tarea, especialmente en Estados Unidos, los Ingenieros MLOps.
Como un especialista dentro del campo de Data Science, el sueldo de un ingeniero de aprendizaje automático es muy similar al de un científico de datos. Se encuentra entre los €23k y los €55k anuales dependiendo de la empresa y la experiencia del especialista.
El sueldo mediano de un especialista en aprendizaje automático es de 36000€ anuales según LinkedIn y Glassdoor.
El Ingeniero de Datos es el encargado de recolectar, guardar y mantener la materia prima (los datos) para que los analistas y científicos de datos puedan hacer su magia.
¿Y esto de qué va?
Pues básicamente son responsables del desarrollo de la infraestructura de datos necesaria. Realizan todas las transformaciones de los datos desde que son capturados hasta que están listos y disponibles para los científicos de datos.
👉 Si hay varias fuentes de datos, los agregarán.
👉 Si los datos son erróneos, inválidos o no están en el formato adecuado, los transformarán.
👉 Y una vez hecho esto, se encargarán de que estén disponibles, accesibles y seguros.
Para hacer todo esto, un Ingeniero de Datos viene con conocimientos de bases de datos relacionales y no relacionales bajo el brazo y el lenguaje SQL es su lengua materna.
Conoce las tecnologías distribuidas Big Data (Hadoop, Spark...) y se desenvuelve con servicios en la nube (Google Cloud, AWS, Azure...)
Según datos de LinkedIn y Glassdoor, los sueldos de un Ingeniero de Datos en España van desde los €23k a los €50k brutos anuales.
El sueldo mediano de este tipo de perfiles se encuentra en torno a los 35000€ anuales.
Como ves, en España este perfil profesional de Big Data está ligeramente más valorado que el de Data Scientist.
Podríamos decir que el Arquitecto de Datos es como un Ingeniero de Datos vitaminado. Tiene habilidades técnicas similares al Ingeniero de Datos pero un conocimiento más profundo y mayor experiencia.
El Arquitecto de Datos es el responsable del diseño de la infraestructura de datos que el equipo de Data Engineers se encargará de desarrollar y mantener.
Además de las habilidades técnicas, conoce a la perfección las características y estructuras de los datos de la industria en la que trabaja.
Al igual que los Ingenieros de Datos con más experiencia, el salario de un Data Architect en España ronda los €50k anuales.
Si te fijas bien en el gráfico obtenido de LinkedIn, verás que un porcentaje de Arquitectos de Datos están bastante bien pagados rondando la horquilla de sueldo más elevada, entre los €55k y los €60k.
Un Data Steward se encarga de velar por la calidad, seguridad y disponibilidad de datos. Es el enlace entre el equipo de Ingenieros de Datos, que se encargan de la parte más técnica de la infraestructura de datos, y la parte de negocio de la empresa.
Por tanto, un Data Steward se encuentra entre dos mundos, negocio y técnico, y tiene habilidades de ambos.
Tiene conocimientos básicos de modelado y almacenamiento de datos, territorio de los Ingenieros de Datos, pero también se desenvuelve con facilidad con los perfiles más orientados a negocio dentro de la organización.
Es un comunicador nato y colabora con equipos de distinta naturaleza con fluidez.
Al fin y al cabo, los datos de una organización son transversales a ésta y las políticas de coordinación y manejo de datos son vitales en compañías que utilizan Big Data.
¿Y qué hace realmente un Data Steward en la empresa?
👉 Pues generalmente se encarga de asegurar la calidad de los datos y del cumplimiento de los estándares tanto definidos por la empresa como regulatorios en cuanto al Gobierno de Datos.
👉 Además, no pierde de vista el área de negocio. Se asegura de que se proponen casos de uso para los datos relevantes y alineados con los objetivos de la empresa.
👉 Ayuda a mantener la privacidad de los datos y que éstos sean accedidos por los equipos correctos en cada momento. Hay información que se corresponde con datos sensibles, privados, corporativos, etc...
En Estados Unidos, los sueldos de un Data Steward están en torno a los $69k. Por lo que podrían ser comparables a los de un Analista de Datos.
Otro perfil profesional Big Data que surgió hace unos años pero que se ha visto absorbido por Científicos de Datos es el de Data Artist.
Se trata de un Data Scientist especializado en visualización y representación de datos.
Podríamos decir que se trata de un Científico de Datos especialmente creativo y con un don para representar los descubrimientos obtenidos a través de los datos de una manera visual, sencilla y eficiente.
¿Quiénes son estos seres mitad científicos y mitad artistas?
👉 Identifican los resultados relevantes y consiguen que los datos cuenten una historia digerible y que tenga sentido, transmitiendo estos resultados eficazmente.
👉 Manejan las herramientas de visualización como Picasso manejaba sus pinceles.
👉 A través de la representación visual de los datos consiguen tender puentes y facilitar la comunicación entre los equipos más técnicos y la parte de negocio de la empresa.
Desde luego, lo que es indiscutible es que la visualización de datos y la comunicación de resultados desde el equipo de Datos al resto de la organización es clave dentro del éxito de la estrategia de Big Data en cualquier organización.
Por tanto, un perfil de este tipo nunca viene mal en un equipo de Big Data 🙂
En 2016 y ante la falta de Científicos de Datos, Gartner acuñó el término Citizen Data Scientist (que no tengo claro cómo traducirlo al Español… 😅) para definir a aquellos trabajadores que ya estaban en la empresa realizando una función pero que empezaban a manejar cantidades de datos más grandes en su día a día, a aplicar técnicas básicas análisis de datos y a manejar herramientas relacionadas con Data Science.
En realidad, un Citizen Data Scientist no es un rol como tal. Probablemente no encontrarás ofertas de trabajo bajo el título de “Citizen Data Scientist”. Se trata, más bien, de una serie de funciones y tareas que la empresa necesita cubrir relacionadas con el manejo de datos. Pero no se ha decidido aún a contratar un Científico de Datos o tal vez no lo haya encontrado todavía.
La empresa Sears, una cadena estadounidense de grandes almacenes, formó a 400 trabajadores del equipo de Inteligencia de Negocio en técnicas de Big Data y Ciencia de Datos en el año 2016.
En lugar de crear un equipo de datos formado por Analistas y Científicos de Datos desde cero, decidió crear una legión de Citizen Data Scientist a partir de los trabajadores que ya tenía y que ya conocían el negocio.
Gracias a esta estrategia, Sears consiguió unas eficiencias en costes de cientos de miles de dólares.
Tal vez ya eres un Citizen Data Scientist en tu empresa y no lo sabías.
También conocido como el Gran Jefe, el Director de Datos tiene gran conocimiento del negocio y mucha experiencia en estrategias de Big Data.
Es el máximo responsable de todos los campos relacionados con el manejo de los datos en la organización.
Desde la calidad de los datos hasta la análitica del negocio.
Todo.
Tareas relacionadas con el Gobierno del Dato o asegurarse de que los datos estén disponibles y puedan ser utilizados de manera eficiente por los equipos de Data Science forman parte de su día a día. Además, es el encargado de definir la estrategia para conseguir generación de ingresos y reducción de costes gracias a la información obtenida a partir de los datos.
A partir de su equipo de Datos está siempre al corriente de lo que la analítica de datos cuenta sobre el negocio, los productos, las operaciones, los clientes y los mercados.
Como ves, un gran poder conlleva una gran responsabilidad y en el caso del CDO, también un sueldo de entre €70k y €100k anuales según Glassdoor.