Probablemente de aquí a unos años se logre comparar el impacto social de la revolución del dato en el mundo moderno con algo similar a lo que representó la revolución industrial en épocas anteriores. Se ha convertido en una verdad universal que el mundo actual está inundado de datos y sin la experiencia de los profesionales que convierten tecnologías de vanguardia en conocimientos prácticos, el Big Data no sería nada. 

El Data Science se puede definir de forma general como una serie de múltiples disciplinas interconectadas que persiguen crear valor, extraer conocimiento y dar respuestas a través de datos. Esta ciencia representa hoy día el valor diferencial en miles de organizaciones, por lo que cada día se hace más evidente la importancia que tiene el procesamiento y análisis de estos en distintos niveles, y también es ahí donde la profesión de “científico de datos” se ha vuelto el centro de atención en nuestra actualidad laboral. Las corporaciones que logren adoptar la ciencia de datos en sus cimientos encontrarán que su crecimiento a largo plazo es directamente proporcional a la eficacia con la que incorporaron equipos de científicos de datos en sus departamentos actuales. 

Por otra parte, el campo de la ciencia de datos es enorme y tiene sus propias ventajas y limitaciones, por lo que es importante conocerlas y considerarlas para tomar el curso correcto en el camino a esta profesión.

Entre las ventajas más significativas de adentrarse en el mundo del Data Science, se mencionan las siguientes:

  1. Alta demanda: La ciencia de datos es una industria extensa y compleja, con muchos subconjuntos y nuevas variaciones, por lo que los científicos, técnicos, ingenieros y cualquier profesión relativa al dato, tienen una gran demanda en el mercado laboral actual y proyecciones de crecimiento favorables hacia el futuro.
  2. Abundancia de puestos: Dentro de la volatilidad del mercado actual, una de las principales ventajas que ofrece el Data Science, es la facilidad de conseguir y mantener un trabajo. Debido a la diversificación de perfiles en el mundo del dato, hay pocas personas que puedan tener todas las habilidades necesarias para ser un “Data Scientist”; sin embargo, todos los perfiles son necesarios en este ecosistema, lo que genera una gran demanda y una escasa oferta de estos profesionales.
  3. Conocimientos variados: Uno de los principales beneficios a nivel personal es la necesidad de obtener conocimientos en diferentes campos como la estadística, aprendizaje automático, programación, matemáticas, marketing, entre otros, que complementan cualquier carrera base que se tenga.
  4. Remuneraciones atractivas: La ciencia de datos es uno de los trabajos mejor pagados a nivel mundial. Según Glassdoor, en Estados Unidos los científicos de datos ganan un promedio de $113,000 por año. En el caso de Europa y más particularmente en España, dataconomy.com ha realizado un estudio de salarios relativos a trabajos en el mundo del dato que puedes ver acá. Con una carrera profesional en ascenso y oportunidades variadas, el mundo del Data Science es una opción profesional muy lucrativa.
  5. Crecimiento profesional: La formación en ciencia de datos ayuda a mejorar la trayectoria profesional de quien se involucre, ya sean por contrataciones de perfiles juniors o por migraciones internas en compañías, el data science está brindando oportunidades ilimitadas a quien le incursione. 
  6. Versatilidad: La ciencia de datos es un área muy versátil por lo que se tendrá la oportunidad de trabajar en varios campos. De igual forma, el dato ha trastocado casi todas las industrias por lo que es necesario contar con perfiles que manejan habilidades relativas a este mundo pero que conserven su experiencia y conocimiento previo para poder generar soluciones de valor; por otra parte, si no se tiene experiencia previa, pertenecer a proyectos varios te permitirá prepararte para tener éxito en la industria en la que te involucres.
  7. Apuesta segura: La ciencia de datos es una carrera segura para seguir. A pesar de que lo relativo a tecnología es inherentemente volátil, el campo de la ciencia de datos crecerá y la demanda de científicos de datos seguirá aumentando.
  8. Soluciones de valor: Las empresas confían en los científicos de datos y utilizan su experiencia para proporcionar mejores resultados a sus clientes. Pertenecer a proyectos importantes, sentirse necesario y generar soluciones de valor nos ayuda a sentirnos integrados a la sociedad, lo que es uno de los pasos previos para llegar a una total autorrealización personal.
  9. Crecimiento personal: Estudiar Data Science es un desafío que involucra muchas áreas, tiempo y sacrificio, no solo a nivel de estudios. La actualidad requiere de personas conscientes en conocer y ayudar proactivamente a transparentar la caja negra que representan muchos algoritmos en la vida cotidiana y la influencia que tienen en el sistema.

Por otra parte, a pesar de estas numerosas ventajas y otras más que puedan ocurrir, entre las limitaciones del Data Science se tienen que mencionar:

  1. Dominar la ciencia de datos es complicado: por su naturaleza de muchas ciencias interconectadas, afirmar que se puede ser un experto en todas ellas es casi imposible. Muchas distintas formaciones han intentado llenar la brecha de habilidades mínimas necesarias que enfrenta la industria del dato, pero al ser tan inmenso es un camino muy largo para recorrer. Su dinamismo y constante cambio requiere que la persona siga aprendiendo indefinidamente.
  2. Gustos mínimos necesarios: No es recomendable estudiar Data Science si se tiene aversión por los datos, números, estadísticas, matemáticas, programación o afines. Los pilares de esta ciencia recaen sobre estos y jamás se dejarán de utilizar.
  3. Camino lleno de retos y sobre-información: es normal escuchar a personas que abandonan el estudio del data-science porque se intimidan por la considerable cantidad de información disponible y la dificultad que a veces le supone. No es un camino sencillo, pero como toda práctica, la disciplina es fundamental para quedarse en el proceso.
  4. Proactividad y auto-aprendizaje Indispensables: independiente del tipo de formación que se escoja, la única manera de convertirte en un Científico de datos de calidad es continuar aprendiendo de forma propia. Al ser una profesión con alta demanda y enormes beneficios, cada vez son más las personas interesadas en “surfear esta ola”, para ser un profesional competente el autoaprendizaje es fundamental.

Si bien la ciencia de datos es un campo con muchas ventajas lucrativas, también cuenta con desventajas asociadas. Al ser un campo interdisciplinario puede volverse complejo, actualmente está poco saturado pero la competencia continuará en aumento, es un área revolucionaria e inmensa por lo que estará en constante evolución y tardará un par de años en adquirir una forma más definida. Al final, depende de cada persona aprovechar las ventajas que ofrece este camino, motivándolos por las mismas y entender que aprender ciencia de datos puede llevarte muy lejos, no solo profesional sino también personalmente.