Tanto si eres un entusiasta de la programacion o si eres un profesional ajeno al area de tecnologia, pero quieres dedicarte a esta de algun modo, debido a que has escuchado que hay buenos salarios, o mucho futuro en el area tech, en este video te daré una lista de las areas muy bien pagadas que estan relacionadas a codigo, a programar o tecnologia de software principalmente, y que en su gran mayoria estan al alance de cualquier persona que le dedique muchas horas de estudio.
Ademas varias de estas profesiones las puedes aprender desde casa, y puedes obtener trabajos desde cualquier parte del mundo, si lo complementas con otras habilidades como tu dominio del ingles por ejemplo, o experiencia en otros campos laborales.
Ahora este video es de areas tech mejores pagadas y no de roles mejores pagados, porque si fuera de este ultimo podria mencionar facilmente roles con salarios altos como CEO o Senior Executive, Sales Manager, Product Manager, Cloud Arquitech, Cloud Infra Engineer, SRE y roles similares, pero en donde el trabajo principal de estos puestos no es netamente escribir codigo, asi que este video tiene mas la intencion de darles una idea de areas tech que conllevan algun tipo de conocimiento tecnico, en donde puede que les gustes lo que hacen y apartir de alli especializarse o tomar un rol.
Entonces Sabiendo esto en cunta. Empecemos con la primera.
Análisis y Ciencia de Datos
Cuando hablamos del área de Análisis de Datos, pensamos en profesionales como:
- Data Scientist
- Data Engineer
- Research & Development Role
Estos especialistas son fundamentales en el manejo, análisis e interpretación de grandes volúmenes de datos, que una empresa puede poseer en a lo largo de la vida de uno o varios proyectos de software, De hecho su trabajo es tomar muchos origenes de informacion que pueden venir de bases de datos, excels, reportes, y cualquier tipo de documento y transformárlos en información valiosa para la tomar decisiones estratégicas en alguna empresa.
Y para esto utilizan técnicas estadísticas avanzadas, junto con lenguajes de programacion que les ayuda a ejecutar programas de aprendizaje automático y herramientas de visualización para descubrir patrones y predecir tendencias. De hecho dos lenguajes muy comunes de usar por este tipo de profesional son Python, o R.
Aunque programacion no es todo lo que deben conocer porque otros temas que tambien deberian conocer son:
Temas que debería conocer
- Estadística y Probabilidad: Conocimientos sólidos en estadística son esenciales para interpretar datos y realizar análisis predictivos.
- Aprendizaje Automático y Modelado Estadístico: Capacidad para construir y aplicar modelos predictivos y algoritmos de machine learning.
- Big Data Technologies: Familiaridad con herramientas y plataformas que manejan grandes volúmenes de datos, como Hadoop, Spark o BigQuery.
- Visualización de Datos: Habilidad para traducir análisis complejos en representaciones visuales claras y comprensibles, utilizando herramientas como Tableau, Power BI o bibliotecas de Python como Matplotlib y Seaborn.
Herramientas que usará en su trabajo
- Python y R: Estos lenguajes de programación son cruciales debido a su poder y flexibilidad en el manejo y análisis de datos.
- Jupyter Notebooks: Proporciona un entorno interactivo para la codificación, visualización y presentación de proyectos de datos.
- SQL y NoSQL Databases: Conocimientos en bases de datos para gestionar y extraer datos.
- Machine Learning Libraries: Uso de bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow o PyTorch para desarrollar modelos de aprendizaje automático.
- Plataformas de Datos en la Nube: Experiencia con plataformas como AWS, Azure, o Google Cloud para el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos.
Según StackOverflow, estos profesionales en Estados Unidos pueden ganar en promedio desde los $73,000 a $76,000 dólares anuales.
Y el campo del análisis de datos y la ciencia de datos seguira siendo uno de los más demandados, ya que las empresas de todos los sectores buscan aprovechar el poder de los datos para mejorar su competitividad.
Hardware & Iot
Hablar de hardware es hablar de la base de todos los dispositivos que usamos a diario, los cuales también necesitan ser programados y de hecho, incluso hoy en día con internet, es más que común que necesiten conectarse a algún sistema a través de Red, lo que da origen a dispositivos interconectados o también llamado Internet de las Cosas (IoT).
Esta área está muy relacionada a ingenieros electrónicos, mecatrónicos, o de robótica, sin embargo, todos estos profesionales necesitan programar en un punto este tipo de dispositivos y para eso usan lenguajes de bajo nivel como C, C++, Rust o incluso estos días tenemos nuevos lenguajes como Zig o Nim. La capacidad de programar en estos lenguajes permite a los ingenieros optimizar el rendimiento y la eficiencia energética de los dispositivos, algo crucial en el mundo del IoT.
Tipicamente, un profesional en esta área debe dominar temas como:
- Diseño y desarrollo de circuitos electrónicos: Fundamental para entender cómo se construyen y funcionan los dispositivos desde el nivel más básico.
- Programación de microcontroladores y sistemas embebidos: Estos componentes son el corazón de muchos dispositivos IoT, controlando la funcionalidad y la interacción con otros sistemas.
- Conectividad y protocolos de red: Incluyendo Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee, y otros, esencial para la comunicación entre dispositivos IoT.
- Seguridad cibernética para IoT: Con el aumento de dispositivos conectados, la seguridad se vuelve crucial para protegerlos de ataques externos.
- Análisis de datos y manejo de sensores: Recopilar y procesar datos de sensores para tomar decisiones basadas en datos en tiempo real.
Y el area de Iot como puedne ver tambien puede tener relacion con servicios web, en donde se necesiten aplicaciones de servidor que reciban los datos que vienen desde estos dispositivos, y si a esto le sumamos, la creciente tendencia hacia la automatización y la inteligencia artificial, lleva a que muchos ingenieros de hardware e IoT esten ahora explorando cómo incorporar algoritmos de machine learning en dispositivos de borde para procesar datos localmente, lo que reduce la latencia y mejora la respuesta de los sistemas fisicos.
Segun Glassdor, un Ingeniero en IoT, en estados unidos puede estar ganando en promedio entre 136k anuales
Seguridad Informática
No importa qué sistema estés creando, todos necesitan seguridad de algún modo, así que esta área siempre será necesaria. De hecho, al haber muchos tipos de aplicaciones, redes y sistemas en general, este campo es tan grande que da para especializaciones de todo tipo.
Hay profesionales de la seguridad informática enfocados solo en auditoría de seguridad, pruebas de penetración, gestión de identidades y accesos, forense digital, análisis en ciberseguridad y muchas otros roles.
Aunque de forma en comun típicamente, un profesional en esta área debe dominar temas como:
- Criptografía: Comprender los principios de la criptografía para proteger la información y garantizar la confidencialidad, la integridad y la autenticación de los datos.
- Seguridad de redes: Diseñar e implementar medidas de seguridad que protejan las redes y los datos que fluyen a través de ellas contra accesos no autorizados y ataques.
- Gestión de vulnerabilidades: Identificar, evaluar y mitigar vulnerabilidades dentro de los sistemas y software para prevenir explotaciones.
- Cumplimiento y políticas de seguridad: Conocer y aplicar normativas y políticas de seguridad relevantes para asegurar que las organizaciones cumplan con los estándares legales y de la industria.
Además que tipicament debe conocer herramientas como:
- Firewalls y sistemas de detección/preventión de intrusos (IDS/IPS): Software y hardware para bloquear accesos no autorizados y monitorizar el tráfico de red en busca de actividades sospechosas.
- Herramientas de escaneo de vulnerabilidades: Software como Nessus o Qualys para identificar automáticamente vulnerabilidades en redes y aplicaciones.
- Plataformas de seguridad de información y gestión de eventos (SIEM): Herramientas como Splunk o IBM QRadar que recopilan y analizan datos de seguridad para detectar y responder a incidentes de seguridad.
- Herramientas de análisis forense: Aplicaciones como Encase o FTK para realizar investigaciones detalladas y recuperar datos en investigaciones de seguridad.
Este conjunto de habilidades y herramientas es esencial para que los profesionales de la seguridad informática puedan proteger eficazmente los activos digitales en un mundo cada vez más conectado y dependiente de la tecnología.
Un Ingeniero enfocado en Seguridad puede estar ganando en promedio 191K anuales en estados unidos
Blockchain
Cuando muchos escuchan el termino Blockchain, quizas piensen inmeditatamente en criptomonedas como el Bitcoin, y de hecho es la tecnologia que las hace funcionar, pero aqui no hablo de inversiones, ni compras de cryptos ni nada de eso, sino de entender como se pueden desarrollar sistemas encima de Blockchain.
Para empezar Blockchain en concepto que hace referencia a un tipo de estructura de datos que organiza la información en bloques, los cuales están criptográficamente enlazados entre sí, formando una cadena, de alli el nombre blockchain, aunque tambien es una Red que permite a estos bloques comunicarse, y poder mantener registros de forma decentralizada.
Y puede que este concepto sea dificil entender a la primera, pero el objetivo de esta red es ser un registro en el que nadie tiene un control total de la red y pueda ser transparente, usandolo se pueden crear registros medicos, se pueden usar sistemas de votacion donde no se pueden manipular los datos, o se pueden usar como registros de transacciones financieras que no se pueden modificar.
Y es por esto que muchos organismos financieros como Bancos los estan empezando a usar, por lo que quiere decir que los programadores que entiendan como funcioann esto son requeridos.
Ahora cada organizacion pude crear su propia Blockchain, y usando sus propias tecnicas y diseño, por lo que no todas las Blockchain son iguales, y muchas tienen distintos tipos de desarrollo y usan lenguajes variados.
Entre algunas de las Redes Blockchain podemos encontrar que permiten crear aplicaciones estan la más popular que es Ethereum, y otros basadas o inspiradas en esta como Solana, Binance SmartChain, Cardano,o Polkadot.
En donde algunsa de estas usan su propio lenguaje enfocado a crear Aplicaciones decentralizadas o DApps, como puede ser Solidity o Vyper, que estoy seguro que no has escuchado antes si no te dedicas a esta area, pero tambien hay otras que usan lenguajes comunes como SOlana que puede usar Rust y C, o Cardano que puede usar Haskell.
Ademas de entender conceptos bases de la tecnologia como son:
- Entendimiento profundo de los protocolos Blockchain y criptografica basica
- Algoritmos de Consenso (Proof of Work, Proof of Stake, etc)
- Desarrollo de contratos inteligentes
- Ademas de conocimiento de herramientas y servicios de la nube
El salario promedio anual de un Desarrollador Blockchain es de $147,000 al año, con un salario base mínimo de $70,000 y un máximo de $265,000.
Especialistas en AI & Machine Learning
No es sorpresa que una de las áreas mejor pagadas de este año tenga que ver con la inteligencia artificial, especialmente por la popularidad que han ganado en los últimos dos años. La gran mayoría de proyectos de software ahora buscan implementar alguna característica inteligente.
El campo de la inteligencia artificial está avanzando a otro nivel, como lo demuestra Microsoft con el anuncio este año de sus propios chips basados en arquitectura ARM diseñados específicamente para aplicaciones inteligentes, como son Azure Maia 100 y Azure Cobal 100.
Además, ahora están integrando sistemas inteligentes a nivel de sistema operativo, como lo hace Microsoft con Windows y Apple con iOS. Esto muestra un enfoque creciente no solo en hardware específico para AI, sino también en la incorporación de capacidades de aprendizaje automático en el software que usamos todos los días.
Este desarrollo continuo en AI y Machine Learning significa que hay una demanda creciente de profesionales especializados capaces de desarrollar, implementar y mantener estas tecnologías avanzadas. Con la AI transformando industrias enteras, los especialistas en esta área no solo están bien remunerados, sino que también están en la vanguardia de la tecnología moderna, modelando el futuro de cómo interactuamos con los sistemas digitales.
Temas que debería conocer
- Fundamentos de AI y Machine Learning: Entender los principios básicos y avanzados de la inteligencia artificial, incluyendo redes neuronales, algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, y técnicas de aprendizaje profundo.
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP): Técnicas para permitir que las máquinas comprendan y respondan al texto o voz humana de una manera que sea natural para el usuario.
- Visión por computadora: Métodos para adquirir, procesar, analizar y comprender imágenes digitales, y extraer datos de alto nivel a partir de estas.
- Ética en AI: Conocimientos sobre cómo desarrollar e implementar soluciones de AI de manera ética, considerando la privacidad y los posibles impactos socioeconómicos.
Herramientas que usará en su trabajo
- TensorFlow y PyTorch: Frameworks de aprendizaje profundo que permiten la creación de modelos complejos de AI con una amplia comunidad de apoyo y recursos.
- Scikit-learn: Una biblioteca para machine learning que proporciona herramientas simples y eficientes para análisis predictivo de datos.
- Keras: Una API de alto nivel para construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo, diseñada para ser simple y flexible.
- CUDA y cuDNN: Plataformas de NVIDIA para la computación paralela, que permiten incrementar significativamente la velocidad de procesamiento en aplicaciones intensivas de datos.
- Jupyter Notebooks: Una herramienta indispensable para experimentación y presentación de proyectos de machine learning y data science.
Un ingeniero de Ia en estados unidos puede estar ganando en promedio los 200k anuales
Cloud Engineering
Una de las áreas que más demandan profesionales es el área de la computación en la nube o Cloud Computing, y esto porque prácticamente todas las aplicaciones que usamos a diario utilizan la nube de algún modo, para almacenar datos, archivos, procesarlos, generar analisticas, o permitir a una aplicaciones escalar a millones de usuarios.
Esto hace que roles como Cloud Engineer, DevOps Engineer y SRE sean cruciales en la gestión y optimización de infraestructuras en la nube, ya que la nube provee de una enorme cantidad de servicios, y por esto mismo hace que sea dificil que un profesional conozca todo los servicios en la nube. Por ejemplo, solo en AWS hay certificaciones para profesionales de la nube enfocados a servicios de inteligencia artificial, otros para servicios de ingeniería de datos, redes avanzadas, seguridad y muchas más. Y solo estamos hablando de AWS, porque tambien Google y Microsoft tienen las suyas.
Por esto tenemos profesionales del cloud computing enfocados solo en arquitectura de soluciones, otros automatización de infraestructura, otros gestión de la operatividad, seguridad en la nube, y análisis en ciberseguridad, y asi.
Típicamente, un profesional en esta área debe dominar temas como:
- Arquitectura de sistemas en la nube: Diseñar e implementar soluciones escalables, seguras y eficientes en la nube.
- Automatización y orquestación: Uso de herramientas y scripts para automatizar la configuración, gestión y operaciones de infraestructuras en la nube.
- Monitorización y análisis de sistemas: Supervisar el rendimiento de las aplicaciones y la infraestructura en la nube para optimizar los recursos y prevenir interrupciones.
- Recuperación ante desastres y continuidad del negocio: Implementar y probar estrategias que aseguren la continuidad de los servicios en caso de fallos o desastres.
Además de herramientas como:
- Servicios de gestión de contenedores como Kubernetes y Docker: Estas herramientas son fundamentales para la creación, despliegue y escalado de aplicaciones en contenedores.
- Herramientas de CI/CD como Jenkins, GitLab, y CircleCI: Facilitan la integración y entrega continuas de software.
- Plataformas de monitorización como Prometheus y Grafana: Permiten la monitorización en tiempo real de la infraestructura y aplicaciones en la nube.
- Herramientas de infraestructura como código (IaC) como Terraform y Ansible: Permiten gestionar la infraestructura mediante código, mejorando la reproducibilidad y reduciendo errores humanos.
Ademas de tener muchas veces conocimiento del funcionanmiento de distintos tipos de aplicaciones como:
- Plataformas de desarrollo en la nube: AWS, Azure, y Google Cloud Platform.
- Contenedores y orquestación: Docker, Kubernetes.
- Integración y entrega continuas (CI/CD): Jenkins, CircleCI, GitLab.
- Monitoreo y operaciones: Prometheus, Grafana, ELK Stack.
- Desarrollo de APIs y microservicios: Node.js, Spring Boot, .NET Core.
- Bases de datos: PostgreSQL, MongoDB, Cassandra.
El dominio de estos temas y herramientas es esencial para los profesionales de cloud engineering, quienes juegan un papel clave en el diseño, implementación y mantenimiento de soluciones en la nube que soportan las operaciones diarias de innumerables empresas alrededor del mundo.
Tipicamente un Cloud Engineer en promedio puede llegar a ganar 149k al año en Estados Unidos
Software Engineering
Finalmente, tenemos el área de Ingeniería de Software, la cual es un término extenso porque aquí prácticamente podría abarcar a todo tipo de desarrolladores, desde desarrolladores web frontend, backend, aplicaciones móviles, hasta desarrollo de aplicaciones de escritorio y más. La ingeniería de software no solo implica la programación; también abarca el diseño, mantenimiento y prueba de software para asegurar que las aplicaciones no solo funcionen eficientemente sino que también sean escalables y seguras.
Temas que debería conocer
- Principios de diseño de software: Fundamentos como el diseño orientado a objetos, patrones de diseño, y principios SOLID, que son esenciales para escribir software de alta calidad.
- Desarrollo Frontend y Backend: Para aplicaciones web y móviles, comprendiendo frameworks populares como React para frontend y Node.js para backend.
- Arquitecturas de sistemas: Conocimientos sobre cómo estructurar un sistema para manejar la carga y la escala, incluyendo arquitecturas de microservicios y arquitecturas basadas en eventos.
- Control de versiones: Uso de herramientas como Git, que es fundamental para la gestión del código fuente en proyectos colaborativos.
- Testing y aseguramiento de la calidad: Métodos para probar el software y asegurar que cumpla con los estándares requeridos antes de su despliegue.
Herramientas que usará en su trabajo
- Frameworks de desarrollo: Dependiendo del enfoque, herramientas como Spring Boot para aplicaciones empresariales, Flutter para desarrollo móvil multiplataforma, o Electron para aplicaciones de escritorio.
- Entornos de desarrollo integrado (IDEs): Herramientas como Visual Studio Code, IntelliJ IDEA, y otros, que proporcionan potentes entornos para escribir, depurar y optimizar el código.
- Sistemas de bases de datos: Conocimientos en SQL y NoSQL, utilizando sistemas como MySQL, PostgreSQL, MongoDB, y Firebase para el manejo de datos.
- Plataformas de CI/CD: Herramientas como Jenkins, CircleCI, y GitHub Actions, que automatizan el testing y despliegue de software.
- Herramientas de contenerización y orquestación: Uso de Docker y Kubernetes para el despliegue y la gestión de aplicaciones en entornos de producción.
La ingeniería de software es una de las áreas más dinámicas y esenciales en el mundo tecnológico, con una demanda continua de profesionales capacitados que puedan diseñar, desarrollar y mantener sistemas complejos y eficientes. Su evolución constante requiere que los profesionales se mantengan al día con las últimas tecnologías y mejores prácticas para enfrentar los desafíos de un mercado cada vez más digitalizado.
Conclusión
Por supuesto, también existen otras áreas que tienen sueldos altos y están relacionados a alguna actividad con código, como pueden ser:
- Desarrollo de aplicaciones para dispositivos de realidad virtual o realidad aumentada: Aunque los dispositivos de realidad aumentada y virtual, como los de Apple, están en etapas tempranas de adopción masiva, el potencial para innovar en este campo es enorme. Los desarrolladores en esta área crean experiencias inmersivas que podrían transformar sectores como la educación, el entretenimiento y el comercio.
- Desarrollo de videojuegos: La industria de los videojuegos sigue siendo una de las más lucrativas y técnicamente desafiantes. Los desarrolladores en este campo combinan creatividad con habilidades técnicas para crear experiencias de juego envolventes y técnicamente avanzadas.
- Desarrollo de software para sistemas embebidos: Trabajan en una variedad de industrias, desde la automotriz hasta la manufactura, desarrollando software que interactúa directamente con el hardware en dispositivos específicos.
- Ingeniería de sistemas de control: Especializados en el desarrollo de sistemas complejos que requieren una alta fiabilidad en sectores como la aviación, la automoción y la producción industrial.
Estos roles demuestran que las oportunidades para los profesionales con habilidades en programación son vastas y varían enormemente en especialización y enfoque. El dominio de habilidades de codificación abre puertas a carreras en múltiples industrias, ofreciendo no solo excelentes sueldos sino también la oportunidad de trabajar en la vanguardia de la tecnología y la innovación.