Conseguir el primer empleo como Data Scientist puede parecer un reto inalcanzable, especialmente para quienes vienen de otros sectores o están considerando un cambio profesional.
La demanda de estos perfiles no deja de crecer, pero las empresas buscan candidatos que no solo manejen datos, sino que comprendan el negocio, comuniquen bien sus resultados y se adapten a equipos multidisciplinares.
Este artículo es una guía completa para todas aquellas personas que buscan entrar en este apasionante sector y dar el paso con seguridad.
Aquí se exponen los conocimientos clave, las herramientas que hacen la diferencia, y las estrategias más efectivas para encontrar ese primer empleo en Data Science.
¿Por qué es tan difícil conseguir el primer empleo como Data Scientist?
Uno de los principales obstáculos es el llamado “círculo vicioso del primer trabajo”: las empresas piden experiencia previa, pero sin una primera oportunidad es imposible adquirirla.
En sectores como la ciencia de datos, esto se agrava por el enfoque técnico del rol, donde se esperan conocimientos en programación, estadística, machine learning y manejo de datos.
Sin embargo, existen estrategias concretas que pueden ayudar a destacar incluso sin haber ocupado previamente el puesto de Data Scientist junior.
Perfil ideal para el primer puesto de Data Scientist
No existe un único camino para convertirse en Data Scientist, pero sí un conjunto de habilidades esenciales que permiten optar a ese primer puesto:
- Dominio de Python o R
- Conocimiento de librerías como Pandas, Numpy, Scikit-learn o TensorFlow
- Entendimiento básico de estadística y probabilidad
- Uso de SQL para extracción de datos
- Saber presentar resultados con visualizaciones (Power BI, Tableau, etc.)
- Mentalidad analítica orientada al negocio
No es necesario ser experto en todas ellas. Lo importante es demostrar una capacidad clara de aprendizaje y una base técnica suficiente para empezar.
👉 En este punto, una formación intensiva orientada al empleo puede marcar la diferencia. Un ejemplo es este programa completo para convertirse en Data Scientist desde cero, diseñado para perfiles en transición profesional.
La importancia de construir un portafolio sólido
Cuando no hay experiencia laboral previa, el portafolio personal se convierte en el mejor currículum. Es recomendable incluir:
- Proyectos personales con datasets públicos
- Análisis publicados en plataformas como GitHub o Kaggle
- Casos de uso reales (por ejemplo, predicción de ventas, análisis de sentimiento, segmentación de clientes)
Un portafolio bien estructurado demuestra iniciativa, capacidad para resolver problemas reales y compromiso con la disciplina. Es una de las mejores formas de preparar el terreno para ese primer empleo como Data Scientist.
¿Qué buscan realmente los reclutadores?
Además de conocimientos técnicos, los reclutadores valoran mucho las habilidades blandas:
- Capacidad de comunicación
- Resolución de problemas complejos
- Trabajo en equipo
- Adaptación al cambio
En entrevistas para Data Scientist sin experiencia, suelen evaluarse casos prácticos, como analizar un conjunto de datos y presentar conclusiones claras.
También se espera cierta familiaridad con el ciclo completo del análisis: desde la recogida hasta la interpretación final.
👉 Aquí puedes ver cómo prepararte con enfoque práctico en esta formación en ciencia de datos aplicada al entorno real.
Cómo destacar sin experiencia previa
- Especialización en un nicho concreto: Por ejemplo, análisis financiero, marketing, recursos humanos…
- Participación en competiciones: Plataformas como Kaggle son ideales para probarse y mejorar el perfil.
- Certificaciones reconocidas: Dan credibilidad, especialmente cuando se combinan con proyectos prácticos.
- Optimización de LinkedIn: Usar palabras clave como “Data Scientist junior”, “machine learning”, “SQL” en el perfil profesional.
Un recurso recomendado es este programa para prepararte para tu primer trabajo en ciencia de datos, que incluye acompañamiento para CV, entrevistas y marca personal.
Reconvertirse: perfiles que lo están consiguiendo
Cada vez más personas provenientes de campos como marketing, psicología, ingeniería industrial o economía están logrando su primer empleo como Data Scientist. La clave está en identificar las competencias transferibles:
- Un perfil de marketing con dominio de Excel y métricas puede aprender a usar Python para automatizar análisis.
- Alguien de finanzas puede aplicar técnicas de machine learning para predicción de riesgo.
Estos perfiles híbridos son muy demandados, ya que combinan comprensión del negocio con capacidades analíticas.
Si este es tu caso, este curso para reorientar tu carrera hacia Data Science puede darte el impulso necesario.
Plataformas clave para buscar tu primer empleo en Data Science
- LinkedIn
- PrimerEmpleo.com
- Glassdoor
- InfoJobs
- Portales especializados como datacareer.de o ai-jobs.net
Es crucial adaptar el CV a cada oferta y usar los términos adecuados: “junior data scientist”, “data analyst”, “trainee data science”, etc.
Y si aún no estás preparado para postular, puedes formarte paso a paso en este programa especializado en ciencia de datos para principiantes.
Preguntas frecuentes al empezar en Data Science
¿Cuánto se tarda en estar preparado para el primer empleo como Data Scientist?
Entre 4 y 8 meses con una formación intensiva, si se parte desde cero.
¿Se puede entrar sin tener carrera en matemáticas o informática?
Sí. Lo importante es demostrar habilidades prácticas. Muchos Data Scientists actuales provienen de campos no técnicos.
¿Es necesario saber deep learning?
No para comenzar. Con estadística básica, machine learning clásico y SQL se puede empezar.
Para obtener una visión realista de lo necesario, se recomienda esta formación basada en proyectos reales.
No se necesita experiencia, se necesita estrategia
El camino hacia el primer empleo como Data Scientist puede parecer complejo, pero es totalmente alcanzable con las herramientas y la mentalidad adecuadas.
No se trata solo de saber programar, sino de saber resolver problemas con datos.
Una formación sólida, un portafolio bien trabajado y una estrategia de búsqueda activa son los tres pilares fundamentales.
Si se combinan con constancia y curiosidad, el primer trabajo llega antes de lo esperado.
Para quienes buscan una transición profesional efectiva, este curso de Data Science adaptado a perfiles sin experiencia puede ser el paso decisivo.
