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Ingeniero, analista o científico de datos, los profesionales más buscados en el sector de la IA y Ciencia de Datos en España

Un estudio realizado por el Observatorio del Conocimiento de UNIR analiza las ofertas de trabajo publicadas en España durante el año 2022 y revela y describe los siete perfiles más buscados en este sector por las empresas.

IA y Ciencia de Datos
Los perfiles de IA y Ciencia de Datos cuentan con mejores oportunidades laborales.

Ingeniero de datos, analista de datos y científico de datos. Estos son los tres perfiles profesionales del área de la Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos con una mayor demanda laboral en España, según un estudio elaborado por el Observatorio del Conocimiento de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR) con datos correspondientes al pasado año.

En concreto, sobre un total de 6.870 ofertas de trabajo publicadas en España durante 2022 relacionadas con este sector, el 30% buscaba un ingeniero de datos, el 28% un analista de datos y el 22% un científico de datos.

Con porcentajes inferiores al 10% se situaron los perfiles de especialista en inteligencia de negocio (8%), ingeniero de aprendizaje automático (4%), arquitecto de datos (4%) y especialista en visualización de datos (4%).

El director de la Escuela de Ingeniería y Tecnología de UNIR, Jorge Torres, explica que “la ciencia de datos y la inteligencia artificial están cambiando por completo la realidad profesional de nuestro país y del mundo. Cada vez es más frecuente ver en empresas de sectores tan dispares como las finanzas, la educación o la salud el uso de sistemas de big data, tecnologías de machine learning, chatbots o sistemas de recomendación”.

El Observatorio del Conocimiento de UNIR elabora periódicamente un informe sobre empleabilidad en estas áreas, cuyos profesionales, como señala Torres, “se encuentran frecuentemente entre los perfiles más buscados y con mejores oportunidades laborales”.

Este informe, titulado “Empleabilidad en el área de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en España”, pretende, en palabras de Jorge Torres, “ofrecer un panorama detallado de esos perfiles, tanto mostrando su volumen de demanda por sectores, áreas funcionales o localización, como detallando en cada uno de los perfiles aquellas skills que las empresas demandan para esos puestos de trabajo”.

Perfiles más demandados en IA y Ciencia de Datos

El informe elaborado por UNIR revela que “los perfiles profesionales del área de la inteligencia artificial y la ciencia de datos tienen una altísima demanda en España”. También muestra que “al tratarse de una disciplina nueva para muchas industrias y sectores, los perfiles requeridos suelen orientarse a profesionales con un conocimiento transversal de la disciplina”.

Los siete perfiles más demandados son los siguientes:

  1. Ingeniero de datos (Data Engineer): 2.056 ofertas (30% del total)
  2. Analista de datos (Data Analyst): 1.948 ofertas (28% del total)
  3. Científico de datos (Data Scientist): 1.500 ofertas (22% del total)
  4. Especialista en inteligencia de negocios (Business Intelligence Specialist): 557 ofertas (8% del total)
  5. Ingeniero de aprendizaje automático (Machine Learning Engineer): 299 ofertas (4% del total)
  6. Arquitecto de datos (Data Architect): 269 ofertas (4% del total)
  7. Especialista en visualización de datos (Data Visualization): 241 ofertas (4% del total)

Los dos gráficos siguientes muestran el número absoluto de ofertas publicadas a lo largo de 2022 para estos puestos y el porcentaje que suponen del sector:


 

El informe del Observatorio del Conocimiento de UNIR ofrece detalles concretos sobre cada uno de estos perfiles:

Ingeniero de datos (Data Engineer)

Un ingeniero de datos (Data Engineer en inglés) es “responsable de desarrollar y mantener la infraestructura para una mayor escalabilidad, optimización de la entrega de datos y la automatización de procesos para asegurar la calidad de los mismos”.

Entre sus funciones se encuentran las siguientes:

  • Integración de un conjunto de grandes cantidades de datos
  • Creación de la infraestructura para la extracción, transformación y carga eficiente de datos en ambientes en la nube
  • Construcción de herramientas para la analítica de la información
  • Construcción de herramientas para proporcionar información sobre métricas clave de rendimiento del negocio, incluida la eficiencia operativa y la adquisición de clientes

Analista de datos (Data Analyst)

El Data Analyst es el perfil “encargado de recopilar y analizar grandes cantidades de datos con el objetivo de encontrar nuevas oportunidades para la empresa”. Es decir, “transforma los datos en información relevante que ayude a la toma de decisiones”.

En esa línea, el analista de datos “debe ser capaz de extraer, procesar y agrupar datos, analizarlos, sintetizar esa información relevante y transformarla de manera visual para que pueda ser usada en el resto de la compañía”.

Científico de datos (Data Scientist)

El científico de datos es el profesional que “es capaz de llevar a cabo una estrategia de punta a punta. Su trabajo se inicia con la creación de sistemas para la recolección y extracción de grandes cantidades de datos, sobre los que debe aplicar sistemas de limpieza y depuración para extraer solo la información relevante. Sobre ellos aplica técnicas estadísticas, algoritmos y técnicas de machine learning que le permiten identificar patrones relevantes y generar modelos predictivos que ayuden a las demás partes de la organización a la toma de decisiones y al descubrimiento de oportunidades”.

Especialista en inteligencia de negocios (Business intelligence Specialist)

“Es responsable de administrar la recuperación y el análisis de datos que pueda ayudar a mejorar el valor del negocio. Sus funciones incluyen la organización de puntos de datos, la comunicación entre la alta dirección y el departamento de TI y el análisis de datos para determinar las necesidades de la corporación”.

Ingeniero de aprendizaje automático (Machine Learning Engineer)

“Es el responsable de diseñar y crear modelos de aprendizaje automático. Investiga e implementa algoritmos y herramientas de ML apropiados. Desarrolla aplicaciones de aprendizaje automático de acuerdo con los requisitos organizacionales. Además, selecciona conjuntos de datos y métodos de representación apropiados, ejecutando pruebas y experimentos de aprendizaje automático. Realiza análisis estadísticos y mejora los modelos con base a los resultados de las pruebas”.

Arquitecto de datos (Data Architect)

El arquitecto de datos es “el perfil encargado de, tras trabajar de cerca con el cliente, traducir sus requerimientos empresariales en soluciones basadas en datos”. Para ello, entre sus funciones está la de “plantear la estrategia de datos de la empresa y diseñar sus sistemas de procesamiento de datos a gran escala”.

Además, “es el encargado de definir los estándares de calidad de esos datos, el tratamiento del flujo de datos y su consumo por parte de los diferentes equipos dentro de la organización, y la vigilancia de su seguridad”.

Especialista en visualización de datos (Data Visualization)

“Es responsable de crear y editar contenido visual, incluidos mapas, tablas y gráficos. Además, desarrollo tecnología para la transformación de conjunto de datos, análisis cuantitativo y cualitativo en imágenes convincentes. También proporciona orientación visual, técnica y editorial. Desarrolla aplicaciones de forma ágil, utilizando herramientas estándar, confiables y seguras dentro de la empresa”.

Formación en UNIR

Gracias a la información extraída desde el Observatorio del Conocimiento, UNIR ha diseñado seis títulos (dos grados y cuatro másteres) “que buscan dar la formación precisa que requieren estos profesionales”, dice el director de la Escuela de Ingeniería y Tecnología. “Buscamos conocer a fondo la realidad laboral -añade Jorge Torres- para poder formar a nuestros alumnos en lo que las empresas necesitan”.

Estos son los títulos que actualmente se ofrecen en este ámbito:

Grados oficiales:

Másteres oficiales:

Metodología del estudio

El Observatorio del Conocimiento de UNIR utiliza técnicas de inteligencia artificial y minería de texto que permiten analizar millones de datos identificando patrones relevantes en la evolución de la oferta de empleo. La base de datos del Observatorio cuenta con más de 50 millones de registros de los principales portales de empleo en más de 20 países, entre los que se encuentran LinkedIn, Infojobs, Infoempleo, OCC e Indeed, entre otros.

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