¿Qué es Data Science?

Dicen los expertos en el mercado laboral que muchas de las profesiones en las que trabajarán los jóvenes que están ahora empezando la ESO todavía no se han inventado o descubierto.

El Data Science es un ejemplo de esta tendencia. Hace apenas 15 años nadie hablaba de este tema y hoy es una de las áreas en las que más crece la demanda de perfiles expertos.

Y, como sucede habitualmente, el sistema educativo tradicional no está preparado para cubrir la alta demanda de profesionales supercualificados que se necesitan.

Pongamos un poco de perspectiva a la evolución histórica de este campo de la práctica profesional.

Breve historia del Data Science o ciencia de datos

De 1960 a 1980: estadística informática, análisis de datos y Data Mining

La estadística informática y el análisis de datos comienzan a tomar forma con el uso de las primeras computadoras.

El primer concepto que se acuñó es el de Data Mining, una forma ya un tanto antigua de denominar el Data Science y que hoy apenas se utiliza.

De 1990 a 2010: el nacimiento del Data Science, el Machine Learning y el Big Data

El término “Data Science” o ciencia de datos se popularizó.

También creció el interés en el aprendizaje automático y las técnicas de Inteligencia Artificial para el análisis de datos.

En este periodo surgió el término “Big Data” para describir los enormes volúmenes de datos que empezaban a generarse.

Las 3 V del Big Data

El Big Data se compone de tres elementos, conocidos como las 3 V:

Volumen: la cantidad de datos generados

La cantidad de datos importa.

El mundo digital ha hecho que la mayoría de las transacciones que realizamos diariamente, ya sean llamadas de teléfono, acceso a series o películas en Netflix, utilización de Instagram, transacciones bancarias o compras en Amazon, queden registradas y sean procesables y analizables.

Velocidad: el ritmo al que se generan y procesan los datos

La velocidad es el ritmo al que se reciben los datos y, posiblemente, al que se aplica alguna acción.

Piense el lector en la cantidad de datos que se generan por minuto en función de las transacciones que se realizan en internet.

Variedad: datos estructurados y no estructurados

Por variedad entendemos los diversos tipos de datos disponibles.

Los tipos de datos convencionales, antes de Internet, eran estructurados, se producían internamente —facturación, nóminas, almacenes, contabilidad, etc.— y podían organizarse perfectamente en una base de datos relacional.

En el mundo actual, muchos de los datos se presentan de forma no estructurada, como el texto, el audio o el vídeo, y requieren un preprocesamiento adicional para poder utilizarlos en los análisis que se desee realizar.

De 2010 a 2023: consolidación profesional del Data Science

Todo lo anterior creció de forma exponencial y acelerada.

El Data Science, o ciencia de datos, se formalizó en roles profesionales, procesos y herramientas de trabajo.

Desde 2023: el impacto de la Inteligencia Artificial en el análisis de datos

Desde 2023 hasta hoy, el cambio más importante en el mundo del análisis de datos ha sido la irrupción de las aplicaciones de Inteligencia Artificial.

Estas herramientas han simplificado enormemente las tareas más tediosas, especialmente la programación en Python, R o SQL.

La IA como copiloto para programar en Python, R y SQL

Las aplicaciones de IA se han convertido en excelentes copilotos capaces de acelerar gran parte del trabajo técnico.

Sin embargo, solo son realmente eficaces cuando el profesional posee una base sólida de pensamiento analítico y entiende los procesos que hay detrás del tratamiento de datos y del desarrollo de modelos.

La importancia del pensamiento analítico en Data Science

Como consecuencia, aprender Data Science ya no consiste únicamente en dominar la sintaxis de un lenguaje de programación.

Lo realmente importante es desarrollar la capacidad de pensar como un analista y un científico de datos: comprender los problemas de negocio, preparar y analizar datos, diseñar modelos, evaluar resultados y optimizar soluciones.

Las nuevas profesiones surgidas del Data Science

Llegados a 2026, tenemos bastante claro que para gestionar el Big Data se necesitan tres tipos de perfiles.

Se trata de perfiles bastante diferentes, aunque, lógicamente, tienen puntos en común.

Data Engineer: almacenamiento y organización de datos

Desde los años 60, cuando la informática se empezó a popularizar, las empresas siempre han tenido un equipo de administración de datos.

Sin embargo, recientemente y por lo explicado anteriormente, este rol se ha complicado y sofisticado enormemente.

Hoy en día se habla de Data Engineers para describir a las personas que se especializan en el manejo de los procesos y las herramientas necesarias para el almacenamiento y la organización de los datos.

Machine Learning Engineer: desarrollo de algoritmos y modelos

Un segundo grupo de profesionales está formado por aquellos que desarrollan los programas que se utilizan para procesar los datos.

Estos programas son ingeniosos y complejos. Realizan operaciones lógicas muy sofisticadas con enormes volúmenes de datos en poco tiempo y, por ello, requieren una gran especialización.

Este perfil se puede definir como el de un Machine Learning Engineer.

Profesional data-driven: análisis de datos y generación de valor

Los datos por sí solos no generan valor.

El valor aparece cuando un profesional es capaz de interpretarlos, comprender el contexto del negocio y transformarlos en decisiones.

Ese es el papel del profesional data-driven: combinar experiencia, datos e Inteligencia Artificial para resolver problemas reales y mejorar los resultados de la organización.

En Ubiqum creemos que este será uno de los perfiles más demandados durante la próxima década.

Por eso, nuestro programa de Data Analytics y Machine Learning no se limita a enseñar herramientas. Su objetivo es desarrollar profesionales capaces de utilizar los datos y la IA para impulsar su carrera y aportar más valor a cualquier empresa.

Cómo se complementan los perfiles profesionales del Data Science

Estos tres perfiles se complementan y trabajan conjuntamente en el ámbito del Big Data.

Juntos componen lo que conocemos como Data Science.

Podemos decir que, si la demanda de Data Engineers es X y la de Machine Learning Engineers es Y, la demanda de profesionales data-driven que combinan experiencia en negocios con análisis de datos e IA es de 100X.

La creciente demanda de profesionales data-driven con perfil híbrido

La demanda de profesionales data-driven con perfil híbrido está creciendo con rapidez.

Se trata de personas que combinan experiencia, negocio, datos e IA para aportar más valor y liderar la transformación de sus organizaciones.

Lejos de ser una tendencia pasajera, este perfil se está convirtiendo en una de las competencias profesionales más relevantes de la próxima década.

La cultura data-driven y la transformación de las empresas

La transformación digital ya no consiste únicamente en implantar nuevas tecnologías.

Consiste en desarrollar profesionales capaces de tomar mejores decisiones.

Las empresas necesitan incorporar una cultura data-driven, donde las decisiones se apoyen en datos, análisis e Inteligencia Artificial.

¿Cómo puede impulsar tu carrera el programa de Data Analytics y Machine Learning de Ubiqum?

La pregunta más importante ya no es si el análisis de datos tiene futuro.

La verdadera pregunta es cómo integrar los datos y la Inteligencia Artificial en la profesión que ya desempeñas.

Cómo integrar los datos y la Inteligencia Artificial en tu profesión

Las empresas de todos los sectores —retail, industria, banca, salud, logística, energía o servicios— están incorporando el análisis de datos y la IA en prácticamente todas sus áreas de negocio.

Marketing, finanzas, ventas, operaciones, recursos humanos o dirección ya no toman decisiones únicamente basadas en la intuición.

Cada vez dependen más de los datos y de la capacidad para interpretarlos.

Qué es un perfil híbrido y por qué lo necesitan las empresas

Por eso, en Ubiqum no formamos únicamente analistas de datos.

Formamos perfiles híbridos.

Profesionales que combinan la experiencia que ya han adquirido a lo largo de su carrera con nuevas competencias en análisis de datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial para aportar más valor a su organización y seguir creciendo profesionalmente.

Una formación flexible para profesionales en activo

Nuestro programa está diseñado especialmente para profesionales en activo.

Personas que necesitan una formación flexible, práctica y personalizada, compatible con su trabajo y su vida personal.

Aprendizaje mediante proyectos reales, mentores e Inteligencia Artificial

Aprenderás trabajando sobre proyectos reales, acompañado por mentores expertos y utilizando la Inteligencia Artificial como un copiloto que acelera tu aprendizaje, sin sustituir el desarrollo de tu criterio profesional.

No se trata de empezar una nueva carrera desde cero.

Se trata de evolucionar la que ya tienes.

Especializaciones según tu perfil y tus objetivos profesionales

El análisis de datos y la IA no son profesiones aisladas.

Son competencias que cada profesional incorporará de una manera diferente según su experiencia, su función y sus objetivos.

Data Science y Deep Learning para perfiles técnicos

Si tu objetivo es profundizar en los aspectos más técnicos del desarrollo de modelos y la Inteligencia Artificial, podrás continuar especializándote en áreas como Data Science y Deep Learning.

Business Analytics y Power BI para perfiles orientados al negocio

Si, por el contrario, tu perfil está más orientado al negocio y la toma de decisiones, podrás profundizar en Business Analytics y Power BI.

Un itinerario de aprendizaje adaptado a tu carrera profesional

En Ubiqum te ayudamos a encontrar ese camino, diseñando un itinerario de aprendizaje adaptado a tu perfil y a la evolución que quieres dar a tu carrera profesional.

Conviértete en un profesional híbrido con Ubiqum

Si quieres descubrir cómo convertirte en un profesional híbrido y qué competencias tendrán mayor impacto en tu futuro, solicita información y uno de nuestros Career Advisors estará encantado de orientarte.