Educación
Evaluación de Modelos
Aprende a evaluar tus modelos de ML, elegir métricas y evitar errores en decisiones.
Tutorial
Carrera en Datos
Cómo planear tu carrera para conseguir un trabajo en datos
Deja de confundirte y sigue un plan paso a paso para entrar en Ciencia de Datos/Machine Learning.
FF
FuzzyFrog Team
Actualizado: 6 de septiembre, 2025
Mejora tus oportunidades laborales.
Key Takeaways
- Descubre cómo mejorar tus oportunidades para encontrar un trabajo en datos.
- Conoce los distintos roles en Ciencia de Datos y cuál se adapta mejor a ti.
- Aprende a preparar tu perfil, currículum y portafolio para los reclutadores.
Introducción
¿Qué veremos en este tutorial?
- Cómo mejorar tus oportunidades de encontrar un trabajo en datos.
- Cómo identificar el rol en datos que mejor se adapta a ti.
Experiencia y aprendizajes
Esta guía no muestra la única forma de conseguir un trabajo en Ciencia de Datos/Machine Learning, pero comparte experiencias prácticas que llevaron a un rol con responsabilidades como:
- Creación de modelos estadísticos/predictivos usando Python, Pandas, Numpy y SciKit Learn.
- Diseño y uso de modelos de Machine Learning a partir de grandes volúmenes de datos.
- Implementación de métodos de medición de Software (como COSMIC) para automatización y análisis estadístico.
- Desarrollo de modelos de Big Data / Machine Learning en productos de la compañía.
- Investigación y aplicación de SDKs en reconocimiento facial, huella digital, realidad virtual y más.
- Diseño de células de investigación tecnológica y científica para nuevas iniciativas.
Evalúa si esta carrera es para ti
Antes de dar el salto, pregúntate por qué quieres un trabajo en Ciencia de Datos/Machine Learning. Responde estas preguntas clave:
- ¿Qué es la Ciencia de Datos? Busca ayudar a los tomadores de decisiones mediante datos; el Machine Learning automatiza decisiones.
- ¿Qué hace un Data Scientist? Revisa ejercicios prácticos y la pirámide de herramientas usadas.
- Perspectiva laboral: Según Foro Económico Mundial, roles en IA y Ciencia de Datos son de alta demanda.
- Salario: Consulta informes de Glassdoor según nivel y región.
- Preparación para la carrera: En la sección de Guía práctica encontrarás cómo descubrir lo que buscan los reclutadores.
- Roles en datos: Identifica tu perfil y adapta tu CV y portafolio para estos roles:
- Data Scientist
- Machine Learning Engineer
- Data Analyst
- Software Engineer - ML
- Machine Learning Researcher
- Software Engineer
Mientras revisas los roles, pregúntate qué actividades te interesan y qué rol deseas cubrir. Continuar leyendo en la guía práctica...
Puedes ir a workera.ai para exámenes gratuitos que midan tu nivel en Machine Learning y Data Science.
Guía práctica
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DR
Dr. Alan López
Senior ML Engineer & Product Researcher
Doctorado en Ciencias • Ingeniero en Mecatrónica
Alan tiene 10 años de experiencia en IA y visión artificial, combinando enfoque académico y empresarial. Ha liderado proyectos en la industria automotriz y financiera, especializado en algoritmos bioinspirados, visión por computadora y predicción de fallas electrónicas. Su investigación, publicada en revistas indexadas, ha generado resultados concretos en visión artificial y optimización de portafolios de inversión.
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