¿Qué es un data scientist y cómo dedicarte a ello?

Un data scientist es un profesional que se dedica a analizar por diferentes medios, técnicas y herramientas grandes volúmenes de datos.

Un data scientist es un profesional que se dedica a analizar por diferentes medios, técnicas y herramientas grandes volúmenes de datos Un data scientist en Colombia puede generar en promedio unos 6,4 millones de pesos por mes.

Este es un rol importante para las empresas, ya que puede ayudar con la toma de decisiones, identificación de riesgos y tendencias que faciliten la implementación de estrategias de todo tipo.

Para llegar a desempeñarte como un profesional experto, debes contar con conocimientos en programación, matemática y estadística, disciplinas necesarias para desarrollar las funciones básicas de un científico de datos. Además, se requiere una formación específica para aspirar a las diferentes opciones laborales que hay en el mercado actual.

Para complementar tus conocimientos en esta área, la Fundación Universitaria Internacional de La Rioja – UNIR te ofrece la Especialización en Visual Analytics y Big Data en la que podrás estar acompañado de un claustro de profesores de alto reconocimiento y que buscan compartir sus experiencias profesionales.

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¿Qué es un data scientist?

Rojas afirma que “el científico de datos o data scientist es un profesional responsable de recopilar, procesar, analizar, interpretar y comunicar grandes volúmenes de datos, para el desarrollo de soluciones analíticas productivas que ayuden a la toma de decisiones”. ¹

Fuente: Científico de datos: ¿la nueva era de la información?

Este rol cumple un papel fundamental para que las empresas puedan dirigir su atención y esfuerzos en aspectos de importancia y establecer estrategias que les permitan ser más productivas, optimizar procesos o tomar decisiones estratégicas para ser más competitivas en los diferentes mercados.

¿Cuánto gana un data scientist?

Debido a la alta demanda de esta profesión durante los últimos años, se ha convertido en un rol necesario para las empresas por los aportes que hace. Saber cuánto gana un data scientist es necesario para aquellos que están pensando en comenzar en este mundo.

Según el portal web Indeed Colombia, un data scientist en Colombia puede generar en promedio unos 6,4 millones de pesos por mes. Sin embargo, es necesario tener en cuenta la experiencia, el nivel de formación, el tamaño de la empresa, entre otros factores que influyen en el salario de un data scientist.²

¿Qué hace un data scientist? Funciones principales

Entender lo que hace un data scientist es muy sencillo, pues dentro de sus funciones principales podemos destacar:

Recompilación de datos: este debe encargarse de recoger los datos estructurados de las bases de datos y solo tomar aquellos que sean útiles para la compañía.
Análisis y moldeado de datos: se debe centrar en la implementación y aplicación de algoritmos y/o modelos que permitan identificar más fácilmente patrones o tendencias de comportamiento para crear modelos predictivos.
Visualización de datos: para una mejor interpretación y presentación de dichos análisis, este debe agrupar datos de manera que sean fáciles de ver (gráficas, infografías, informes, páneles, etc.).
Reporte y evaluación: con esta información, el trabajo del data scientist se debe centrar en la colaboración con otras áreas como la comercial o de gestión para la resolución de problemas o propuesta de estrategias de mejoramiento.

Habilidades clave de un científico de datos

Para conseguir un empleo como data scientist, es importante contar con conocimientos específicos, pero también debes contar con habilidades que te permitan desarrollar tus funciones de manera más proactiva y eficiente. Estas skills y competencias en un data scientist Jr. Pueden ser clave para aprovechar una excelente oportunidad laboral:

Pensamiento crítico y estratégico
Comunicación efectiva
Solución de problemas proactiva
Comprensión y entendimiento del negocio
Saber preparar datos para un análisis efectivo
Conocer y aprovechar plataformas de análisis de autoservicio
Conocer de programación para escribir códigos que se mantengan
Aplicar la matemática y la estadística de forma adecuada
Saber implementar el aprendizaje automático y la IA para los diferentes procesos ³

Estas son algunas de las habilidades principales. Por ejemplo, las empresas comúnmente requieren un data scientist con Python o con conocimientos en programación R o SQL para dar un manejo adecuado y eficiente de sus datos.

Para trabajar con la ciencia de datos, se requiere contar con conocimientos específicos que avalen para cumplir con los requisitos del puesto

¿Cómo trabajar de data scientist?

Para trabajar con la ciencia de datos, se requiere contar con conocimientos específicos que avalen para cumplir con los requisitos del puesto. No solo será tener conocimientos en programación, sino también contar con una carrera en data science o un posgrado en esta área.

Para acceder a un trabajo como data scientist que sepa cómo llevar el procesamiento de datos, debes tener presente cuál es el enfoque de la empresa y las habilidades con las que debes contar para desarrollarte como un profesional clave que entienda las herramientas, técnicas y modelos necesarios para analizar eficientemente los datos de la empresa.

Diferencias con otros roles similares

Como un intern data scientist, nos podemos encontrar con otro tipo de profesionales similares, como es el caso del ingeniero de datos o el analista de datos; sin embargo, es importante conocer cuáles son sus diferencias y cómo se complementan para llevar a cabo un procesamiento de datos adecuado.

Data analyst vs. data scientist

En pocas palabras, la diferencia entre un data analyst y un data scientist se puede ver por las habilidades y aplicaciones tecnológicas que puede ofrecer el científico de datos. Esto quiere decir que el data scientist es la evolución tecnológica del analista de datos (ya que este centra sus esfuerzos, métodos y técnicas de manera más análoga). ¹

Data scientist vs. data engineer

La principal diferencia entre el data scientist y el data engineer es que el ingeniero se encarga de construir la estructura para el almacenamiento, procesamiento y limpieza de datos. El data scientist es quien usa estos datos para analizar, predecir y crear modelos predictivos.

Tendencias actuales en ciencia de datos

Para 2026 podemos ver que los datos los encontramos en todas partes, contamos con muchas herramientas para el almacenamiento y análisis de datos que facilitan e, incluso, automatizan procesos que podían retrasar el análisis de datos dentro de las empresas.

No obstante, gracias al crecimiento tecnológico, cada vez más se están desarrollando nuevas maneras y tendencias para hacer que el rol del data scientist se adapte a las necesidades de las empresas y sus consumidores.

1. El análisis predictivo es una de estas tendencias que está escalando y tomando mayor presencia, gracias a que ofrece pronósticos prácticos y básicamente en tiempo real.
2. La migración a la nube se ha logrado a grandes pasos, ya que esta reduce costos y facilita el acceso a la información. Esta es de las tendencias más seguras que se encuentran en la actualidad para las empresas.
3. El desarrollo de software y plataformas nativas en la nube es un atractivo latente para las empresas debido a su facilidad económica.
4. La interfaz de usuario aumentada ha facilitado que las empresas puedan involucrar al usuario antes de que este tome alguna decisión. Mejora su experiencia y aporta datos en tiempo real.
5. La inteligencia artificial como servicio o IAaaS permite que las empresas medianas o startups puedan agregar modelos de aplicaciones sofisticadas para mejorar la eficiencia de ciertos procesos y la experiencia de usuario.⁴
  La tecnología seguirá avanzando y esto hará que muchas empresas continúen reevaluando la manera como manejan sus datos para tomar decisiones estratégicas que fortalezcan sus modelos de negocios, su presencia en el mercado e incrementen su fidelización de clientes.

Referencias bibliográficas:

¹Rojas, L. (2022). Científico de datos: ¿la nueva era de la información? BCVOZ Económico. Tomado de:

analista de datos

² Indeed Colombia (2025). Sueldo de Data scientist en Colombia. Tomado de: https://co.indeed.com/career/data-scientist/salaries

³Tableau (s.f.). 10 conjuntos de habilidades que todo científico de datos debe tener. Tomado de: https://www.tableau.com/es-es/learn/articles/data-science-skills

⁴ Pavliul, M., Kovadlo V. (2026). Las 9 principales tendencias en ciencia de datos para 2026. Tomado de: https://binariks.com/blog/data-science-trends/