Tanto si ya estás trabajando en el sector de los datos como si estás empezando te habrás dado cuenta de la cantidad de roles y especializaciones diferentes que hay en el mercado. A medida que más empresas adoptan estrategias “data-driven”, la necesidad de profesionales va en aumento y van surgiendo nuevas especializaciones. En este artículo enumeraremos y haremos una distinción de las responsabilidades de los diferentes roles, así como de los que creemos que se establecerán en el futuro. Nada es blanco y negro y, como veréis, hay mucho solape entre ellos. De la misma forma, al no ser una lista exhaustiva, es probable que te encuentres con ofertas laborales que tengan nombres distintos, pero seguro que las responsabilidades serán similares a las descritas.
Data Analysts
Un analista de datos es responsable de recopilar, procesar y realizar análisis estadísticos en conjuntos de datos grandes. Ayudan a las empresas a comprender sus datos e identificar patrones que se puedan utilizar para tomar decisiones de negocio. Este tipo de roles puede requerir una amplia gama de habilidades técnicas, desde lenguajes de programación como Python, R y SQL hasta la utilización de herramientas de visualización de datos y generación de informes como PowerBI y Tableau.
Data Scientists
Los científicos de datos son responsables de crear e implementar modelos y algoritmos complejos que ayudan a las empresas a extraer información de conjuntos de datos. Utilizan técnicas de machine learning, inteligencia artificial y modelado estadístico para identificar patrones y hacer predicciones. Suelen contar con formación en estadística y matemáticas, y suelen trabajar con lenguajes de programación como Python y R. Se apoyan en librerías como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow…
Data Engineers
Los ingenieros de datos son responsables de diseñar y construir la infraestructura que soporta el análisis de datos. Crean y mantienen pipelines de datos, bases de datos y otros sistemas que ayudan a las empresas a administrar y procesar grandes conjuntos de datos. Los ingenieros de datos requieren tener formación en gestión de bases de datos, arquitecturas y modelado de datos, cloud computing… así como dominar SQL a la perfección.
Business Intelligence Analysts/Engineers
Los analistas de inteligencia de negocio son responsables de crear informes y dashboards de control que ayudan a las empresas a visualizar sus resultados y tomar decisiones basadas en datos. Utilizan herramientas de visualización de datos como Tableau y Power BI para crear visualizaciones interactivas que pueden compartirse y responder a las necesidades de análisis de los usuarios. Al igual que los analistas de datos y los científicos de datos, tienen bastante formación en estadística y matemáticas pero se diferencian por la utilización de herramientas de visualización de datos como Tableau y Power BI.
También se pueden encontrar otros roles como los Ingenieros de Machine Learning, los Arquitectos de Datos, o muchos otros que son nombres diferentes para lo mismo. Respecto a estos dos ejemplos, los Machine Learning Engineers son responsables de diseñar, construir y desplegar modelos de ML. Trabajan codo a codo con los científicos de datos para asegurar la implementación y escalabilidad de los modelos, y se aseguran de que estos sean eficientes. Los arquitectos de datos, por otro lado, son responsables de diseñar y gestionar la arquitectura de datos de la organización. Se involucran en la estrategia de datos y diseñan a nivel arquitectural el flujo de datos, desde la recolección de los mismos, pasando por el almacenaje y terminando en la explotación. Trabajan junto a los ingenieros de datos, y tienen formación en diseño de bases de datos, modelado de datos, cloud… De nuevo, es importante destacar que probablemente aparezcan nombres diferentes para roles con responsabilidades parecidas.
Los roles del futuro
A medida que el mercado de datos continúa evolucionando, surgen nuevos roles que requieren habilidades y conocimientos especializados. Algunos de los futuros roles de datos que podemos esperar ver incluyen:
- Analytics Engineers: quizá ya más parte del presente que del futuro, los analytics engineers salvan la brecha entre las funciones de los ingenieros de datos y los científicos/analistas. Su principal responsabilidad es aplicar las mejores prácticas de ingeniería para proporcionar conjuntos de datos limpios y transformados que estén listos para el análisis.
- Roles relacionados con la privacidad y la gobernanza de los datos: los primeros se encargan de asegurar que las empresas cumplan con las regulaciones de protección de datos, asegurando que se utilizan de una manera ética y responsable. Los segundos se centran en desarrollar e implementar políticas para manejar de forma efectiva y responsable los diferentes activos de datos, mediante estándares de calidad de datos, frameworks de trabajo, etc.
- Ética de la IA y especialistas en explicabilidad de modelos: los primeros se encargan de asegurar que los modelos desarrollados por las empresas son éticos y responsables, sacando a la luz cuestiones como los sesgos, la equidad y la transparencia. Los segundos trabajan para desarrollar e implementar herramientas que permitan explicar cómo los modelos de IA llegan a sus conclusiones o predicciones, permitiendo así corregir cualquier tipo de sesgo u errores en los mismos.
- Especialistas en DataOps y MLOps: profesionales que optimizan y automatizan el despliegue y la puesta en producción de pipelines de datos y modelos de Machine Learning.
Esto es un breve resumen de la tendencia que vemos en el mercado. Es esencial tener en cuenta que hay una gran complejidad subyacente y que la gran diversidad de roles es tan amplia como las posibilidades que ofrece este campo. La hiper-especialización es una tendencia en ascenso, lo que significa que el número de roles irá aumentando, adaptándose a las crecientes demandas y necesidades de la industria. También es importante destacar que las fronteras entre estos roles a menudo son difusas y están en constante redefinición. Las responsabilidades de un rol pueden variar en función de la empresa y el sector, lo que resalta la necesidad de adaptación constante por parte de los profesionales. Por último, conforme el sector avance, es probable que aparezcan nuevos roles que mezclen habilidades y responsabilidades de los aquí mencionados.
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