Natasha Anello
Head of Marketing en Coderhouse
Inteligencia Artificial y Data
¿Qué hace un Data Scientist y cuál es su rol?
Publicado el
27 de agosto de 2025
En los últimos años, la ciencia de datos se consolidó como una de las áreas más influyentes en el mundo digital. Las empresas de todos los tamaños necesitan convertir enormes volúmenes de información en decisiones estratégicas, y ahí aparece el Data Scientist. Este perfil combina estadística, programación e inteligencia de negocio para resolver problemas complejos y aportar valor real. En este artículo te contamos qué hace un Data Scientist y cuál es su rol dentro de una organización.
¿Qué es un Data Scientist?
Un Data Scientist es un profesional que analiza y modela datos para encontrar patrones, predecir comportamientos y generar recomendaciones que impacten en los resultados de negocio. A diferencia de un Data Analyst, que se centra más en reportes descriptivos, el Data Scientist va un paso más allá: crea modelos predictivos y prescriptivos utilizando técnicas avanzadas de machine learning e inteligencia artificial. Y, a diferencia de un Data Engineer, no construye la infraestructura, sino que trabaja directamente con los datos para generar conocimiento.
Funciones principales de un Data Scientist
Recolección y limpieza de datos: preparar datasets eliminando inconsistencias y datos faltantes.
Exploración y análisis: identificar patrones, correlaciones y outliers que aporten insights iniciales.
Modelado predictivo: aplicar algoritmos de machine learning para clasificar, predecir o segmentar.
Validación de modelos: evaluar métricas como accuracy, recall, F1-score o AUC para garantizar resultados confiables.
Comunicación de hallazgos: traducir resultados técnicos en un storytelling claro para stakeholders.
Colaboración interdisciplinaria: trabajar con equipos de producto, marketing, operaciones y desarrollo para aplicar los modelos en entornos reales.
Habilidades clave de un Data Scientist
Lenguajes de programación: Python y R, los más utilizados en el campo.
Bases de datos: SQL para consultas y manejo de información estructurada.
Librerías de machine learning: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
Estadística y matemáticas: probabilidad, álgebra lineal y regresiones.
Visualización de datos: Power BI, Tableau, matplotlib y seaborn.
Habilidades blandas: comunicación efectiva, pensamiento crítico y capacidad de traducir datos en decisiones de negocio.
Demanda laboral y salarios
En el LinkedIn Jobs Report, Data Scientist figura consistentemente entre los trabajos más buscados y mejor pagos. Según Glassdoor, en Estados Unidos el salario promedio anual supera los USD 120.000, mientras que en LATAM se ubica entre USD 18.000 y 35.000, dependiendo de la experiencia y el país. La tendencia es clara: la necesidad de profesionales en ciencia de datos seguirá en aumento en 2025.
Cómo formarte como Data Scientist
Convertirse en Data Scientist requiere aprender fundamentos y aplicarlos en proyectos prácticos. En Coderhouse podés hacerlo paso a paso con programas pensados para cada nivel:
Carrera de Data Scientist — formación integral en programación, estadística, machine learning y proyectos reales.
Curso Fundamentos de Data Science — ideal para quienes quieren comenzar a explorar la disciplina con bases sólidas.
Diplomatura en Data — para quienes buscan un programa intensivo que combine analytics, ciencia de datos e inteligencia artificial aplicada.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre un Data Scientist y un Data Analyst?
El Data Analyst describe lo que pasó mediante reportes y dashboards; el Data Scientist predice lo que puede pasar y genera modelos que aportan valor futuro.
¿Qué lenguajes de programación son más usados en Data Science?
Principalmente Python por su ecosistema de librerías, seguido de R en entornos más estadísticos.
¿Se puede trabajar como Data Scientist sin experiencia previa?
Sí, si lográs construir un portafolio con proyectos prácticos. Lo importante es demostrar tu capacidad para resolver problemas con datos.
¿Qué industrias contratan más Data Scientists?
Finanzas, e-commerce, salud, telecomunicaciones y marketing digital son las principales áreas que demandan estos perfiles.
¿Qué habilidades blandas necesita un Data Scientist?
Comunicación clara, curiosidad, pensamiento crítico y capacidad de explicar temas complejos de forma simple a equipos no técnicos.
Conclusión
Un Data Scientist transforma datos en conocimiento y conocimiento en acción. Es un perfil clave en empresas que buscan innovar y optimizar sus decisiones con base en información. La combinación de estadística, programación e inteligencia de negocio hace que este rol sea uno de los más atractivos y con mayor futuro en el mercado laboral.
Si querés dar el primer paso, podés comenzar con el Curso Fundamentos de Data Science, avanzar hacia la Carrera de Data Scientist y consolidar tu perfil con la Diplomatura en Data. La ciencia de datos es un campo desafiante, pero empezar hoy puede marcar la diferencia en tu carrera.
Fuentes y referencias
Sobre el autor
Director de Marketing con más de 10 años de experiencia liderando equipos, impulsando la transformación digital y ejecutando estrategias de crecimiento. Sólida trayectoria en el ecosistema Fintech y de Startups, con roles clave en empresas como Flybondi, Blockchain.com, Simplestate, SeSocio y Coderhouse. Especialista en Growth Marketing, Branding y Expansión de Mercados, con un fuerte enfoque en métricas como ROI, ROAS y análisis de KPIs.