Cómo convertirse en un científico de datos: Guía completa paso a paso

¿Quién dijo que la ciencia solo se puede hacer en un laboratorio? Existen científicos de datos que predicen y descubren fenómenos desde el living de su casa. A continuación te explicaremos en qué consiste la ciencia de datos desde cero:

🔷 ¿Qué hace un científico de datos o Data Scientist?
🔷 ¿Cómo funciona la ciencia de datos?
🔷 ¿Qué habilidades necesitas para convertirte en científico de datos?
🔷 ¿Cuáles son las herramientas necesarias para ejercer?
🔷 ¿Dónde estudiar ciencia de datos en México u online?
🔷 ¿Cómo es el campo laboral? ¿En dónde puedes trabajar?

Según Statista, cada día se generan más de 328 millones de terabytes de información a nivel mundial, y las compañías necesitan profesionales capaces de interpretarlos y transformarlos en decisiones estratégicas: los científicos de datos.

Pero ¿de dónde obtienen estos datos? Es muy fácil:

🔶 Te detuviste a ver una página web = Dato.
🔶 Hiciste click en un botón = Dato.
🔶 Googleaste después de ver un anuncio = Dato.

Hoy en día empresas de todos los sectores --desde el marketing y la salud hasta las finanzas y la ingeniería-- utilizan esta información para tomar decisiones estratégicas. Y detrás de esa transformación está el científico de datos, un profesional que combina programación, estadística, matemáticas y conocimiento del negocio para convertir información en soluciones reales.

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Veamos en qué consiste exactamente su trabajo y por qué es uno de los puestos laborales más solicitados hoy en día.

Un científico de datos analiza grandes volúmenes de información para descubrir patrones, tendencias y oportunidades que ayuden a resolver problemas.

Entre sus tareas más comunes se encuentra:

🔷 Hacer limpieza y recopilar datos de diversas fuentes.
🔷 Visualizar datos con herramientas como Tableau o Power BI.
🔷 Desarrollar modelos predictivos o predecir futuros comportamientos y tendencias en alza.
🔷 Comunicar hallazgos a equipos técnicos y no técnicos.
🔷 Colaborar con departamentos como marketing, finanzas o desarrollo de producto.

Sus descubrimientos son relevantes para muchas industrias: salud, fintech, e-commerce, publicidad, gobierno, energía, entre muchas otras, ya que ayuda a predecir ciertas situaciones y a entender mejor a sus clientes.

Gracias a la información que proporcionan los científicos de datos, una empresa puede estar a la vanguardia e incrementar su presencia en el mercado.

Muchas personas lo confunden con el analista de datos. La diferencia es que mientras que el analista de datos se centra en describir lo que ha sucedido e intentar entenderlo, el científico de datos utiliza modelos estadísticos, Machine Learning e inteligencia artificial para predecir y optimizar resultados futuros.

Ser científico de datos no solo se trata de trabajar con números, sino de interpretar la información y transformarla en estrategias que impacten directamente en el negocio.

Algunas de sus principales funciones son:

1. Definición del problema: Traducir las necesidades de un negocio en preguntas que puedan resolverse con datos.

Por ejemplo, un e-commerce te contrata para saber si le conviene crear productos para personas de más de 40 años o para gente de menos de 30? Como científico de datos responderás con información concreta sobre el grupo etario según las visitas al sitio y el historial de compras.

2. Gestión de datos: Extraer, limpiar y organizar información usando bases de datos SQL o NoSQL.

Por ejemplo, una aerolínea tiene registros de vuelos en diferentes formatos y sistemas; el problema es que algunos se encuentran duplicados o desactualizados. Tu trabajo como científico de datos sería usar SQL para combinar la información de reservas, cancelaciones y demoras, para eliminar registros duplicados y corregir datos faltantes antes de analizarlos.

3. Análisis estadístico: Aplicar métodos estadísticos para entender tendencias y correlaciones entre variables.

Digamos que una empresa de marketing quiere saber si aumentar el presupuesto de ciertos anuncios en Meta influye significativamente en el volumen de ventas. En ese caso, tu labor como científico de datos consistiría en realizar un análisis de correlación y regresión lineal para determinar la fuerza y dirección de esa relación.

4. Modelado predictivo: Entrenar y validar modelos de Machine Learning, con el fin de predecir resultados futuros.

Supongamos que un banco te pide ayuda para anticiparse a la baja de clientes e incrementar la retención. Tu tarea será entrenar un modelo de clasificación con datos históricos de comportamiento, y validarlo para predecir clientes al borde de des-fidelizarse.

5. Visualización e interpretación: Crear dashboards, reportes y presentaciones para asistir en la toma de decisiones.

Por ejemplo, una empresa de logística necesita monitorear las entregas a tiempo. Como científico de datos, podrías diseñar un dashboard interactivo que muestre, en tiempo real, el porcentaje de entregas puntuales, las rutas con más retrasos y las causas más frecuentes.

Naturalmente, una persona que se dedica a esto debe tener una buena capacidad de análisis, un pensamiento crítico y debe ser muy buena al momento de resolver problemas.

Sin embargo, no todo es analizar información concreta; también entran en juego otras variables, como comunicarse de forma efectiva, manejarse con ética y mucha responsabilidad en el uso de datos.

Recordemos que los científicos de datos trabajan con información sensible, tanto de la empresa como de sus clientes.

Si hay algo por lo que se caracteriza la ciencia de datos es por ser una mezcla de conocimientos matemáticos, analíticos y de programación.

Es fundamental conocer de:

🔶 Estadística.
🔶 Análisis de datos.
🔶 Lenguajes de programación.
🔶 Entornos de desarrollo.
🔶 Plataformas de visualización.
🔶 Machine Learning.
🔶 Deep Learning.
🔶 Procesamiento de lenguaje natural (NLP).

🔷 Pensamiento crítico y resolución de problemas.
🔷 Comunicación efectiva para traducir resultados complejos en información clara.
🔷 Colaboración multidisciplinaria.
🔷 Ética en el uso de datos, para proteger la privacidad y evitar sesgos.

🔶 Estadística y matemáticas: probabilidad, regresión, álgebra lineal, optimización.
🔶 Programación: Python, R, SQL y herramientas de Big Data.
🔶 Machine Learning: bibliotecas como Scikit-learn, TensorFlow o PyTorch.
🔶 Visualización: Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn.
🔶 Gestión de datos: ETL, bases relacionales y no relacionales.

🔷 Probabilidad y regresión → Permiten identificar patrones y predecir tendencias.
🔷 Álgebra lineal → Base para algoritmos de Machine Learning, especialmente redes neuronales.
🔷 Optimización → Busca la mejor solución posible dentro de un conjunto de restricciones; clave para modelos predictivos.

🔶 Python → Lenguaje versátil, con gran ecosistema de librerías para análisis, Machine Learning y automatización.
🔶 R → Potente en estadística y visualización de datos, usado mucho en investigación.
🔶 SQL → Lenguaje para interactuar con bases de datos relacionales, extraer y filtrar información.
🔶 Herramientas de Big Data → permiten procesar grandes volúmenes de datos distribuidos en múltiples servidores.

🔷 Scikit-learn → Librería de Python para modelos de regresión, clasificación y clustering.
🔷 TensorFlow → Framework para construir y entrenar redes neuronales a gran escala.
🔷 PyTorch → Framework para Deep Learning, muy popular por su flexibilidad y rapidez en generar prototipos.

🔶 Tableau → Aquí puedes crear dashboards interactivos y visualizaciones sin necesidad de programar.
🔶 Power BI → Herramienta de Microsoft para el análisis y la visualización de datos. Está integrada con Excel y otros sistemas del mismo proveedor.
🔶 Matplotlib y Seaborn → Librerías de Python para generar gráficos personalizados y de alta calidad.

🔷 ETL (Extract, Transform, Load) → Procesos y herramientas como Talend o Apache NiFi para extraer, limpiar y cargar datos a un sistema central.
🔷 Bases de datos relacionales: MySQL, PostgreSQL, ideales para datos estructurados.
🔷 Bases no relacionales: MongoDB, Cassandra; son buenas para datos no estructurados o semiestructurados.

En México puedes encontrar la Licenciatura en Ciencia de datos en la UNAM. También tienes la opción de aprender Ingeniería en Ciencia de Datos en el IPN (Instituto Politécnico Nacional) o el ITESM (Tecnológico de Monterrey).

Aunque si estás buscando un programa de estudio más rápido, con horarios flexibles y orientado a las prácticas reales de las empresas actuales, ¡te tenemos buenas noticias!

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🔶 Horario flexible a tiempo parcial (solo 20 horas de estudio por semana).
🔶 Duración: 9 meses.
🔶 Coaching personalizado y acompañamiento de mentores.
🔶 Asignaturas actualizadas en 2025 para que aprendas las herramientas y técnicas más demandadas.

En solo 9 meses aprenderás:

🔷 Python básico
🔷 Data Wrangling
🔷 Análisis estadístico de datos
🔷 Herramientas de desarrollo de software
🔷 Machine Learning
🔷 Álgebra lineal
🔷 Aprendizaje supervisado y no supervisado
🔷 Soft skills
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Como mencionamos antes, esta es una de las profesiones más demandadas del momento. Por lo tanto, ¡las salidas laborales son miles! Entre ellas las más populares son:

🔶 Asociado de Data Science: Rol entry level que apoya en la preparación de datos, creación de modelos y análisis básico bajo supervisión de perfiles senior.
🔶 Experto en Data Science: Profesional senior con amplia experiencia en estadística, Machine Learning y gestión de proyectos de análisis de datos complejos.
🔶 Especialista en Machine Learning: Diseña, entrena y optimiza modelos que aprenden automáticamente de los datos para predecir o clasificar información.
🔶 Ingeniero de Inteligencia Artificial: Desarrolla sistemas que imitan la inteligencia humana, como asistentes virtuales, visión por computadora o procesamiento de lenguaje natural.
🔶 Consultor de Data Science: Asesora a empresas sobre cómo recopilar, analizar y usar datos para mejorar sus procesos y decisiones estratégicas.
🔶 Ingeniero de Data Science: Combina programación y modelado para implementar soluciones de ciencia de datos en entornos productivos.
🔶 Ingeniero de IA y Machine Learning: Se enfoca en desarrollar y desplegar soluciones inteligentes que integren modelos de Machine Learning para resolver problemas específicos de negocio.

Entre los sectores que a 2025 presentan la mayor demanda de este tipo de profesionales, se destaca el de fintech, retail, la salud, logística, energía, desarrollo inmobiliario y el sector público.

Dato no menor: El 93% de nuestros graduados encuentran un trabajo en tech en los 6 meses posteriores a finalizar el programa. Lee nuestro informe de resultados aquí.

Recientemente, Indeed México reportó un promedio mensual de 19,243 MXN (alrededor de 230,916 MXN anuales). En Glassdoor México, el sueldo promedio anual registrado es de 40,833 MXN, con un rango que va desde 27,667 MXN hasta 55,375 MXN.

Esto dependerá muchísimo del país y, en algunos casos, también de la industria. Por ejemplo, en México, el salario de un científico de datos varía ampliamente según factores como la experiencia, el sector, la ubicación, las certificaciones y el dominio del inglés.

1. Aprende los fundamentos: estadística, matemáticas, programación.
2. Elige tu vía de formación: universidad o bootcamp.
3. Usa herramientas reales: practica con Python, SQL, Tableau, Git.
4. Crea un portafolio: desarrolla proyectos con datos reales.
5. Certifícate: en Machine Learning, cloud computing o visualización de datos.
6. Gana experiencia: participa en prácticas, comunidades como Kaggle o proyectos freelance.
7. Mejora continuamente: la tecnología avanza rápido, así que mantente actualizado.

La carrera en ciencia de datos ofrece grandes oportunidades de crecimiento, sueldos competitivos y un campo laboral que está en plena expansión. Lo importante es comenzar a construir tus habilidades desde ahora.

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