{"id":172501,"date":"2024-07-08T07:30:00","date_gmt":"2024-07-08T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=172501"},"modified":"2024-07-05T09:59:55","modified_gmt":"2024-07-05T08:59:55","slug":"data-scientist-reclutamiento-vs-formacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-scientist-reclutamiento-vs-formacion","title":{"rendered":"Data Scientist: Reclutamiento VS Formaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"172501\" class=\"elementor elementor-172501\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-47555a7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"47555a7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5bc1d2c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5bc1d2c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><strong>A lo largo de la \u00faltima d\u00e9cada, la Data Science ha evolucionado de ser unas pocas semillas dispersas a convertirse en un frondoso bosque. Se estima que para el a\u00f1o 2020, aproximadamente 1.7 megabytes de nueva informaci\u00f3n ser\u00e1n generados cada segundo para cada ser humano en el planeta y para 2025, se espera que el mercado de la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/inteligencia-artificial-definicion\">Inteligencia Artificial (IA)<\/a> supere los 100 mil millones de d\u00f3lares, seg\u00fan datos de IDC.<\/strong><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d665121 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d665121\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por otro lado, y por quinto a\u00f1o consecutivo, la profesi\u00f3n de Data Scientist ha sido nombrada como el mejor trabajo en Estados Unidos por Glassdoor y por el informe <a href=\"https:\/\/blog.linkedin.com\/2019\/december\/10\/the-jobs-of-tomorrow-linkedins-2020-emerging-jobs-report\">U.S Emerging Jobs de LinkedIn de 2019<\/a>. Dicho informe tambi\u00e9n se\u00f1ala que es la profesi\u00f3n con el crecimiento m\u00e1s r\u00e1pido, con 6.5 veces m\u00e1s personas que hace cinco a\u00f1os declar\u00e1ndola como su ocupaci\u00f3n.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este es el momento de expansi\u00f3n para los <\/span><b>equipos de Data Scientists<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> dentro de empresas de todos los sectores. Se presentan entonces dos opciones:<\/span><\/p><ul><li><span style=\"font-weight: 400;\">El reclutamiento de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/ficha-del-perfil-de-data-scientist\">personal ya capacitado<\/a>, benefici\u00e1ndose especialmente de la proliferaci\u00f3n de formaciones iniciales en Data Science.<\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">La formaci\u00f3n de colaboradores que ya ocupan otros cargos (actuarios, jefes de marketing, etc.).<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9843e5a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9843e5a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pero, \u00bfc\u00f3mo decidir entre estas dos soluciones? Los equipos de <\/span><b>DataScientest<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> han evaluado los pros y los contras de cada opci\u00f3n.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4107283 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4107283\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ca2f816 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ca2f816\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">El reclutamiento de Data Scientists: la elecci\u00f3n de la simplicidad<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c4ccfe4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c4ccfe4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Reclutar Data Scientists ofrece numerosas ventajas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En primer lugar, permite centrar la b\u00fasqueda en un tipo de perfil espec\u00edfico. A trav\u00e9s del reclutamiento del equipo, se podr\u00e1 asignar una tarea espec\u00edfica a cada uno en funci\u00f3n de su perfil acad\u00e9mico y preferencias. El objetivo del reclutamiento es, en resumen, <\/span><b>crear un equipo eficiente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> donde cada miembro tenga una misi\u00f3n claramente definida.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por otro lado, los Data Scientists junior reci\u00e9n han terminado sus estudios. <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/curso-data-science-distancia-presencial\">El conocimiento que necesitar\u00e1n est\u00e1 todav\u00eda fresco<\/a> y su visi\u00f3n del rol no ser\u00e1 sesgada por experiencias anteriores ni factores externos. La motivaci\u00f3n y la energ\u00eda propias de la juventud de estos perfiles tambi\u00e9n se aprovechar\u00e1n en su actividad, contribuyendo a obtener mejores resultados. Reclutar individuos con entre 0 y 5 a\u00f1os de experiencia significa contar con <\/span><b>perfiles c\u00f3modos con las tecnolog\u00edas del ecosistema de datos, con bases te\u00f3ricas fuertes y habilidades en la implementaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Con todo, el reclutamiento implica, como en cualquier puesto y especialmente en aquellos con una fuerte componente t\u00e9cnica, un costo significativo para la empresa. De hecho, ser\u00e1 necesario realizar una serie de entrevistas y pruebas para integrar nuevos miembros, lo que implicar\u00e1 sacrificios tanto financieros como organizativos. Independientemente de si la empresa opta por externalizar el proceso o manejarlo internamente, <\/span><b>requerir\u00e1 una inversi\u00f3n de tiempo, dinero y energ\u00eda para formar un equipo de Data Science eficaz y productivo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, <\/span><b>los perfiles en cuesti\u00f3n a\u00fan son escasos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Los candidatos frecuentemente poseen poca experiencia laboral (relativa al sector en el que podr\u00edan evolucionar), pero sobre todo tienen expectativas salariales elevadas debido a su formaci\u00f3n acad\u00e9mica: <\/span><b>el 88% tiene una maestr\u00eda y el 46% un doctorado<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, en programas muy selectivos, la mayor\u00eda en matem\u00e1ticas y estad\u00edstica, ciencias de la computaci\u00f3n o escuelas de ingenier\u00eda de elite. Son parte de un mercado con falta de perfiles.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c97d909 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c97d909\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a806f99 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a806f99\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">La formaci\u00f3n de colaboradores ya en el puesto: \u00bfuna apuesta segura?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-86ae7d5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"86ae7d5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aunque el reclutamiento de Data Scientists supone un costo importante tanto financiero como organizativo, <\/span><b>el reskilling o la capacitaci\u00f3n de colaboradores que ya est\u00e1n en el puesto tendr\u00e1 una implementaci\u00f3n mucho m\u00e1s sencilla<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. De hecho, este \u00faltimo ser\u00e1 en su mayor\u00eda subcontratado y la empresa no requerir\u00e1 ninguna adaptaci\u00f3n organizativa.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s de esto, cabe a\u00f1adir que <\/span><b>este tipo de formaci\u00f3n est\u00e1 ampliamente financiada por subvenciones de empresas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y ya representa un costo controlado para los grupos: por ejemplo, un analista estad\u00edstico no requerir\u00eda un aumento salarial exorbitante al concluir su capacitaci\u00f3n, mientras que reclutar a un Data Scientist puede resultar costoso.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">M\u00e1s all\u00e1 de esta simplicidad, el reskilling de los colaboradores resultar\u00e1 en la integraci\u00f3n de Data Scientists m\u00e1s <\/span><b>\u00abgeneralistas\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Con la experiencia profesional adquirida a lo largo de sus carreras, aportar\u00e1n una visi\u00f3n m\u00e1s transversal: ya conocen los datos de la empresa y, por lo tanto, ser\u00e1n capaces de manejarlos m\u00e1s adecuadamente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por lo general, los perfiles reentrenados son analistas estad\u00edsticos, operadores de marketing en l\u00ednea o, m\u00e1s simplemente, actuarios, que pueden mejorar sus habilidades en 9 meses dedicando una hora al d\u00eda.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En la pr\u00e1ctica, el objetivo de la Data Science no es \u00fanicamente ejecutar. Su prop\u00f3sito es m\u00e1s bien <\/span><b>aprender y desarrollar en profundidad nuevas capacidades profesionales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Productos algor\u00edtmicos como sistemas de recomendaci\u00f3n, clasificaci\u00f3n de preferencias, optimizadores log\u00edsticos, predicci\u00f3n de tendencias estacionales, etc., no pueden ser dise\u00f1ados de antemano. Necesitan ser aprendidos. No hay un plan a seguir; son nuevas competencias llenas de incertidumbre. Los coeficientes, los modelos, los tipos de modelos, los hiperpar\u00e1metros, todos los elementos necesarios deben ser precisados a trav\u00e9s de experimentaci\u00f3n, errores e iteraciones. Sin embargo, uno de los desaf\u00edos de esta alternativa radica en el hecho de que los perfiles en cuesti\u00f3n son experimentados y, por ende, a veces pueden reaccionar negativamente ante el cambio. No obstante, esto podr\u00eda ser mitigado por su inter\u00e9s en la adquisici\u00f3n de nuevas habilidades.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1fe70f2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1fe70f2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-30388ad elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"30388ad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">La soluci\u00f3n milagrosa: una elecci\u00f3n h\u00edbrida y espec\u00edfica para cada empresa<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fcf6e3a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fcf6e3a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Con el <a href=\"https:\/\/datos.gob.es\/es\">flujo de datos<\/a> creado y recopilado aumentando a\u00f1o tras a\u00f1o, es evidente que las empresas de todos los sectores no escapar\u00e1n a una reestructuraci\u00f3n completa de sus equipos de data science.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Entonces se presentan dos opciones: <\/span><b>reclutar a Data Scientists reci\u00e9n graduados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que constituir\u00e1n un equipo eficaz y productivo dentro del cual cada uno ser\u00e1 un eslab\u00f3n en una cadena, o <\/span><b>formar a colaboradores que ya est\u00e1n en el puesto<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Menos especializados pero m\u00e1s transversales, ser\u00e1n capaces de alcanzar objetivos m\u00e1s ambiciosos aprendiendo e iterando a lo largo de su actividad.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por tanto, la elecci\u00f3n se har\u00e1 en funci\u00f3n del sector y de los objetivos de las empresas, as\u00ed como del peso que quieran dar a sus equipos de Datos. <\/span><b>Cuanto m\u00e1s profunda sea la reestructuraci\u00f3n deseada, mayor ser\u00e1 el inter\u00e9s en reclutar a Data Scientists ya formados.<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por el contrario, los sectores que requieren un conocimiento profesional fundamental en la gesti\u00f3n de proyectos preferir\u00e1n recurrir primero al reskilling, antes de poder complementar sus equipos con <\/span><b>\u00abperlas\u00bb que aporten novedad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Este es el caso, por ejemplo, del sector de seguros.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En resumen, las empresas no deben perder de vista que la importancia de las Data Sciences est\u00e1 destinada a explotar en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, como lo confirman todos los estudios realizados sobre el tema (<a href=\"https:\/\/www.mineco.gob.es\/\">Direcci\u00f3n General de Empresas<\/a>, informe sobre tecnolog\u00edas clave realizado por el Ministerio de Econom\u00eda y Finanzas, etc.). Su \u00e9xito depender\u00e1 esencialmente de su <\/span><b>capacidad para adaptarse<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y de <\/span><b>tomar las decisiones estrat\u00e9gicas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> necesarias para su supervivencia.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a5e1fe5 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"a5e1fe5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubra nuestros cursos de formaci\u00f3n<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A lo largo de la \u00faltima d\u00e9cada, la Data Science ha evolucionado de ser unas pocas semillas dispersas a convertirse en un frondoso bosque. 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