Corte mensual • Roles de datos

Observatorio del mercado laboral en datos

Un observatorio que busca medir, mes a mes, las tendencias del mercado laboral en los roles relacionados con datos: qué habilidades se piden, cómo cambia esa demanda y qué relación tiene con los salarios ofrecidos. Sobre esa evidencia aplicamos análisis estadístico e integraciones con LLM.

  • Análisis de datos
  • Ciencia de datos
  • Ingeniería de datos
  • Business Intelligence

907 vacantes únicas registradas · sep. 2026 – nov. 2026 · último corte 2026-11-01

Qué medimos

Cuatro roles, un mismo mercado

Cada vacante se clasifica en un rol a partir de su título y se descompone en las habilidades que pide. Así se puede ver qué conjunto de habilidades define a cada rol y cómo cambia de un mes a otro.

1

Análisis de datos

Consultas, limpieza y análisis descriptivo para responder preguntas del negocio.

2

Ciencia de datos

Modelos estadísticos y de aprendizaje automático para predecir y explicar.

3

Ingeniería de datos

Canalizaciones, almacenamiento y plataformas en la nube que mueven los datos.

4

Business Intelligence

Tableros, indicadores y visualización para la toma de decisiones.

Último corte

El mes en cifras

Corte 2026-11-01 · periodo nov. 2026

Vacantes únicas en el mes
382
Publican el salario
27,5 %
Mediana salarial · mercado local
$5.000.000 COP/mes
n = 93 ofertas con salario
Mediana salarial · mercado internacional
$12.800.000 COP/mes
n = 12 ofertas con salario · pocas ofertas publican salario

Cifras calculadas sobre vacantes distintas del último mes; la mediana es el salario ofrecido que deja la mitad de las ofertas por encima y la mitad por debajo.

Cómo lo medimos

De la vacante a la evidencia

  1. Corte mensual

    Cada mes se registran las vacantes publicadas en línea para estos roles. El histórico no se sobrescribe: cada corte se suma al anterior y se respalda antes de escribir.

  2. Análisis estadístico

    Demanda de habilidades con su tamaño de muestra y diferencias salariales con controles, intervalos de confianza y corrección por comparaciones múltiples. Lo que no es concluyente se dice.

  3. Integración con LLM

    Un modelo de lenguaje convierte la evidencia en propuestas formativas usando solo cifras del observatorio. Cada cifra se verifica automáticamente y una persona decide.

Regla del observatorio: no se inventan cifras. Si un dato no existe o la muestra no alcanza, se responde «dato no disponible» o «no concluyente».

Datos

Explore los datos

Habilidades más demandadas, salarios y su evolución mes a mes.

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