Estudio para determinar los principales factores que influyen sobre el salario promedio de los científicos de datos

Abstract

En la actualidad, el análisis de datos ha tenido un gran auge, llevando a muchas personas a dedicarse profesionalmente en esta área. Este artículo se centra en analizar los salarios de científicos de datos en función de diversas variables demográficas y profesionales. El objetivo es identificar patrones y relaciones significativas entre el salario y factores como el nivel de experiencia, el tamaño de la empresa y la residencia del empleado. Se utilizó un conjunto de datos de salarios de científicos de datos para realizar un análisis de regresión lineal múltiple. Se calcularon el error estándar residual (RSE), el coeficiente de determinación (R²) y el error cuadrático medio (MSE). Además, se realizaron pruebas de hipótesis para evaluar la significancia de los coeficientes de correlación entre el salario y las variables seleccionadas. Los resultados del análisis de regresión lineal múltiple mostraron un RSE de 58260, un R² de 0.269 y un MSE de 3386834788. Las pruebas de hipótesis revelaron que las variables de nivel de experiencia, el nombre del puesto, el tamaño de la empresa y la modalidad de trabajo tienen coeficientes de correlación significativamente diferentes de cero al nivel de significancia de 0.05. Estos hallazgos indican que estos factores influyen de manera significativa en los salarios de los científicos de datos. Por otra parte, las variables de tipo de empleo, lugar de residencia y el año de trabajo resultaron ser no significativas con respecto a su influencia en el salario. Los resultados pueden ayudar a empresas y profesionales a entender mejor las dinámicas salariales en esta industria y a ajustar estrategias de contratación y negociación salarial. Futuros estudios podrían ampliar este análisis incluyendo más variables y utilizando métodos estadísticos adicionales para mejorar la precisión de las predicciones salariales.