Estudio de los salarios en Data Scient
Jazmin Ballesteros Karen Padilla David Ramirez
2024-06-09
Introducción
En la era digital actual, donde la información fluye a velocidades vertiginosas, y la capacidad de extraer conocimientos valiosos a partir de grandes cantidades de datos se ha vuelto esencial. En este contexto, surge lo que se conoce como data science o ciencia de datos, una disciplina que va más allá del mero procesamiento de la información, convirtiéndose en un pilar fundamental para la toma de decisiones en diversos ámbitos.
El término data science tiene más de 60 años, su esencia ha evolucionado significativamente. La explosión digital ha generado una cantidad exponencial de datos que hace necesarios métodos más avanzados. En los 70, la ciencia de datos se centraba en estadísticas tradicionales; hoy, involucra machine learning y big data. La velocidad, escala y complejidad de los datos actuales, demandando una interpretación inmediata para la toma de decisiones, convierten la data science en una disciplina que se reinventa cada día y cuyo desarrollo está estrechamente vinculado a la creciente importancia de transformar este diluvio de datos en conocimiento valioso y estratégico.
La ciencia de datos o data science es una disciplina científica que abarca la recopilación, el procesamiento y el análisis de grandes conjuntos de datos para extraer información significativa a partir de los mismos.
Fue el estadounidense John W. Tukey, quien utilizó por primera vez la expresión data analysis (análisis de datos en inglés), que se considera precursora del término ciencia de datos. Más tarde, en una conferencia en 2001, el estadístico William S. Cleveland utilizó por primera vez el término data science, definiendo la ciencia de datos como una disciplina que combina estadística, matemáticas y análisis de datos con habilidades de programación y conocimientos de dominio para extraer información y conocimiento de conjuntos de datos.
Desde entonces, el término ha ganado popularidad y son muchas las nuevas profesiones vinculadas con el perfil de data scientists. Estos expertos son profesionales altamente capacitados en el análisis e interpretación de conjuntos de datos complejos. Su labor implica la comprensión de la información, identificación de tendencias y previsión de posibles escenarios futuros. Sus responsabilidades pueden incluir desde el examen minucioso de la información, hasta el desarrollo y aplicación de modelos estadísticos y algoritmos de machine learning, pasando por el uso de lenguajes de programación para manipular datos, entre otras.
Investigación
El tamaño del mercado de plataformas de ciencia de datos se estima en 10,15 mil millones de dólares en 2024, y se espera que alcance los 29,98 mil millones de dólares en 2029, creciendo a una tasa compuesta anual del 23,5% durante el período previsto (2024-2029).
La presente investigación evalua cuanto ganan los profesionistas en ciencia de datos en los países con mayor desarrollo en el campo.
Las encuestas fueron realizadas desde 2019 al 2023 con una muestra total de 555 durante este periodo de tiempo, por lo que evaluaremos, ¿cuántas respuestás por año fueron generadas?
Tabla: Encuesta para el año calendario determinado
## # A tibble: 5 × 2
## survey_year n
## <int> <int>
## 1 2019 98
## 2 2020 79
## 3 2021 155
## 4 2022 111
## 5 2023 112Tendencia de datos por año
Durante este periodo la tendencia de cada una de las encuestas generó un aumento en cuanto al primer periodo en que fueron realizadas cada una de las encuestas
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## company_industry n
## 1 <NA> 89
## 2 tech 27
## 3 healthcare 17
## 4 finance 15
## 5 fintech 14
## 6 faang 9
## 7 consulting 7
## 8 banking 6
## 9 e-commerce 6
## 10 financial services 6## Warning: Removed 43 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_density()`).
Tendencia del mercado de plataformas en ciencias de datos
Las pequeñas y medianas empresas serán testigos de un gran crecimiento
Las organizaciones pequeñas tienen menos de 100 empleados, mientras que las medianas empresas tienen entre 100 y 999 empleados. Una de las principales aplicaciones de la ciencia de datos para las pequeñas empresas es utilizarla para realizar un seguimiento de los clientes a lo largo de las distintas etapas del ciclo de ventas. Las pequeñas empresas pueden utilizar análisis de datos para determinar un segmento particular de consumidores dispuestos a comprar. El crecimiento de la industria impulsado por datos está generando conclusiones basadas en evidencia para mejorar las ventas, el rendimiento y las operaciones, entre otros, a través de las cuales las empresas pueden lograr un desarrollo sostenible.
En agosto de 2023, Infor Nexus y DBS Bank, en asociación, anunciaron el lanzamiento de financiamiento previo al envío para proveedores de pequeñas y medianas empresas (PYME) en el ecosistema de la cadena de suministro de Infor Nexus. Esta solución utiliza datos históricos de la plataforma Infor Nexus para brindar soluciones de préstamos basadas en datos que ayudan a los proveedores a cumplir con sus requisitos de capital de trabajo. Se espera que la adopción de la nube impulse el crecimiento del mercado. Ha revolucionado la forma en que las pymes acceden y utilizan las plataformas de ciencia de datos. La infraestructura en la nube ofrece escalabilidad, lo que permite a las pymes ampliar o reducir sin problemas sus capacidades de ciencia de datos en función de sus necesidades cambiantes. En noviembre de 2023, AnniQ lanzó un nuevo servicio centrado en el análisis de datos para respaldar las capacidades estratégicas de las pequeñas y medianas empresas (PYME). Este servicio está diseñado para mejorar la forma en que las PYMES interactúan y utilizan los datos en sus operaciones comerciales, haciendo hincapié en proporcionar conocimientos prácticos y facilitar la ejecución estratégica.
#¿Aúmentaran los salarios para los profesionistas de data sciencie?
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
### Conclusiones de la investigación
América del Norte mantendrá una importante cuota de mercado
Impulsado por el creciente volumen y complejidad de los datos, Estados Unidos continúa innovando y consolidando su posición en el mercado global de las plataformas de ciencia de datos. La adopción de tecnologías avanzadas como análisis avanzado, Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) en el mercado estudiado también ha impactado directamente en la economía nacional.