Los Países más avanzados en Ciencia de Datos de Latinoamérica

He estado leyendo el libro de Data Science from Scratch de Joel Grus y menciona que un Científico de Datos es alguien que extrae puntos clave de datos desordenados. Suena simple, pero definitivamente es mucho más complejo de lo que crees. 

Desde mi perspectiva y con el conocimiento que he ido adquiriendo en los meses anteriores, un Científico de Datos debe saber un poco de todo y mucho de aquel rol en el que quiera especializarse. 

Existen en general 3 grandes roles:

  • Analista de datos
  • Ingeniero de datos
  • Ingeniero de Machine Learning

Abajo, puedes ver un diagrama de Venn relacionado a la Ciencia de datos, aunque hay decenas de versiones.

En este diagrama me doy cuenta que una Marketer & MBA como yo, con el conocimiento técnico necesario y la experiencia en el campo, tiene un buen futuro en la Ciencia de Datos, como lo vemos en el círculo azul del diagrama anterior.

Si estás pensando convertirte en un Científico(a) de Datos, no lo dudes. Sin importar tu carrera o grado de estudio, en la práctica, puedes desempeñarte en alguna de estas ramas de la Ciencia de Datos.

Lo anterior es un preámbulo para entender más acerca de Ciencia de datos y los puestos que puedes desempeñar. 

Demanda de Científicos de Datos en el Mundo

Ahora bien, para decir que un país es más avanzado que otro en el campo de la Ciencia de Datos, puedes observar una variable muy interesante que es la oferta de vacantes relacionadas por país. Eso quiero decir que si hay demanda de profesionales con estos perfiles, es por que las empresas de diversos tamaños están evolucionando en este campo.

El 21 de Junio del 2021, analicé la demanda de Científicos de Datos en Linkedin por país y noté que como era de esperarse, Estados Unidos encabeza la lista con 86,839 vacantes de empleo, seguido de China que cuenta con 42,216. Un poco más atrás está India con 19,578. La búsqueda en Alemania arroja 8,581.

La brecha de demanda de profesionales en el campo entre países es abismal, y cuando analizamos el caso de Latinoamérica se nota aún más.

Países con mayor demanda de Científicos de Datos en Latinoamérica

El país con mayor demanda de Científicos de Datos en Latinoamérica es Brasil, con 3,558 posiciones, apenas un 4% respecto a la demanda de Estados Unidos. Seguido de México con 1,465,  Argentina con 751, Colombia con 531, Chile con 329 y Perú con 117.

Según un estudio realizado por Accenture en el 2017, la IA ayudaría a incrementar el estándar de vida, bajar los costos de salud y promover la rendición de cuentas del Gobierno en algunos países como México, Chile, Argentina, Brasil y Perú para el 2035.

México, mi país de origen, tiene las mayores ambiciones en temas de IA siendo el primer país de Latinoamérica que formula una estrategia nacional de IA en el 2018 con objetivos claves para reducir la corrupción y la delincuencia, así como mejorar la salud pública y finalmente impulsar la inclusión financiera.

En las empresas en México, un país de tradiciones, así como en otros países de Latinoamérica, es muy difícil cambiar la cultura organizacional para facilitar la implementación de estrategias de transformación digital.

Falta mucho talento con el perfil de Científico de Datos y aunque Chile es fuerte en minería autónoma y Argentina en el aprendizaje automático, es necesario desarrollar en todos los países de Latinoamérica el talento con programas académicos especializados.

Por otro lado, migrar la cultura del escepticismo, a la experimentación basada en datos es una de las claves. Finalmente, se necesitan inversiones en materia de Inteligencia Artificial. Esos 3 puntos son lo que Latinoamérica necesita para desarrollarse según José Murillo, el Chief Analytics Officer de Banorte en un artículo de Forbes.

Para finalizar, me gustaría mencionar que hay centenas de variables a analizar para lograr tener la respuesta de cuáles son los países de Latinoamérica más avanzados en Ciencia de Datos. No es Cherry Picking, solo es el alcance del Post del Blog.

Espera más artículos como éste, donde describiré las habilidades que debes tener para convertirte en un científico de datos, además del pasado, el presente y el futuro de la ciencia de datos, entre otros donde voy a plasmar lo más importante de algunas entrevistas con expertos en el campo que nos pueden describir desde su experiencia, qué camino de formación es ideal según tu perfil y tus habilidades. 

Blen.io tiene un path muy interesante de 53 semanas, que es el tiempo que abarca el concluir la Especialidad en Ciencia de Datos con lo más importante que debes saber para ser un buen profesionista en el campo.

Bibliografía y crédito de las imágenes
https://www.forbes.com/sites/insights-ibmai/2020/05/21/achieving-ais-promise-in-latin-america/?sh=116eebe25bb2, www.linkedin.com, https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=DATA%20SCIENTIST, Libro: Data Science from Scratch. First principles with Python. Joel Grus, https://platzi.com/blog/roles-que-puedes-desempenar-en-ciencia-de-datos/, https://www.pinterest.com/pin/308285536965136538/, https://www.bbva.com/en/a-datathon-to-discover-bbvas-future-data-scientists/, https://www.informationweek.com/big-data/how-it-supports-the-data-science-operation/a/d-id/1336246?, https://www.embl.org/news/science/open-data-latin-american-science/

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