Economía & Negocios

Data Science en Perú: Demanda laboral crece en 34%, superando la tasa global del 28%

En Latinoamérica, las especializaciones más demandadas en la carrera de Data Science incluyen Inteligencia Artificial, Machine Learning, Big Data, Data Analytics y Data Visualization.

Business Empresarial.- La demanda de peruanos que optan por la carrera profesional de Data Science está experimentando un crecimiento exponencial. Según el informe “The State of Data Science and AI Hiring 2023” de Burning Glass Technologies, la tasa de crecimiento anual promedio de empleos en este campo a nivel nacional es del 34%, superando ligeramente la tasa global que se sitúa en el 28%.

En cifras, esto significa que el número de empleos en el campo de Data Science a nivel mundial ha aumentado de 2.2 millones en 2018 a 4.2 millones en 2023. En Perú, ha crecido de 5,000 en 2018 a 17,000 en 2023. En cuanto a las especializaciones dentro de esta carrera que han experimentado una mayor demanda en términos de contratación en Latinoamérica, se encuentran la Inteligencia Artificial, Machine Learning, Big Data, Data Analytics y Data Visualization.

Según Alan Ferrandiz, Docente de Data Science de Continental University of Florida, la importancia de la profesión de Data Science en diversos sectores económicos no puede ser subestimada. Ejemplos concretos de mejoras significativas gracias a la aplicación de técnicas de Data Science incluyen:

  1. Salud. En la medicina personalizada, las técnicas de Data Science se utilizan para identificar tratamientos más efectivos, mejorando la precisión del diagnóstico en un 20%, según un estudio de la Harvard Business Review.
  2. Finanzas. En la banca, las técnicas de Data Science ayudan a predecir la morosidad de los clientes y detectar fraudes en línea en un 90%, según un estudio de la Comisión Federal de Comercio de los Estados Unidos.
  3. Comercio minorista. Las técnicas de Data Science se aplican para recomendar productos a los clientes según su historial de compras, aumentando las ventas en un 10%, según McKinsey & Company.
  4. Fabricación. Data Science se utiliza para monitorizar máquinas y detectar problemas potenciales, aumentando la productividad en un 10%, según Gartner.
  5. Energía. Las técnicas de Data Science permiten monitorizar el uso de energía y predecir la demanda futura, lo que puede reducir el consumo de energía en un 10%, según Gartner.

Oportunidades en el extranjero

El docente de Data Science de C.U.F.  explica que en Estados Unidos, el rango salarial promedio asociado a la especialización en Data Science varía considerablemente, oscilando entre USD 12,000 y USD 25,000 mensuales. Este rango depende de factores como la experiencia, las habilidades y la ubicación del profesional en cuestión.

“En el ámbito académico, Estados Unidos lidera la cantidad de programas de grado relacionados con Data Science, con más de 1,000 programas que incluyen maestrías, doctorados y programas de grado profesionales. El enfoque curricular más común en estos programas es el aprendizaje automático, que capacita a los estudiantes en el uso de técnicas para extraer conocimiento de grandes cantidades de datos, además de otras áreas fundamentales de Data Science como la estadística, la minería de datos y la visualización de datos”, comentó el vocero de C.U.F..

Otros países como el Reino Unido, Canadá, Australia e India también han experimentado un crecimiento significativo en programas de grado relacionados con Data Science, con enfoques curriculares similares a los de Estados Unidos.

Finalmente, en lo que respecta a la ética en el análisis de datos, un estudio realizado por la Asociación Internacional de Analistas de Negocios (BIAA) en 2022 reveló que un 97% de los profesionales de Data Science considera importante abordar los problemas de privacidad y sesgo en sus proyectos. Este alto porcentaje refleja la conciencia de la importancia de la ética en el análisis de datos entre los profesionales de esta área.

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