Álvaro
Data Scientist
“En un entorno con tanta incertidumbre, Shakers te da una capa de tranquilidad y confianza. Sin duda, lo que más me gusta es la flexibilidad y la posibilidad de tocar proyectos top.”
Unirme a ShakersShakers para talento experto
Construye tu carrera como Data Scientist
Proyectos donde la decisión anticipada es tuya: qué métrica predices, con qué criterio de validación y qué umbral desbloquea. Shakers te conecta con empresas que tienen el histórico y necesitan el modelo.
El rol se lee en dos sitios: el temario del máster y la oferta que pide doctorado para entrenar un primer modelo. Ninguno cuenta cómo se entra a anticipar decisiones de una empresa real por proyecto, encargo a encargo. Aquí va eso: qué se toca, qué se entrega y cómo se entra.
- Proyectos con alta remuneración
- Más continuidad entre proyectos
- Mayor reconocimiento por tu experiencia
+3.000
Proyectos tech publicados en Shakers
+90
Especialidades de Tech, Product y Data forman parte de Shakers
6 meses
Media de duración de un proyecto con Shakers
4.7/5
Satisfacción de nuestros AI Builders en Trustpilot
Carreras de AI Builders Impulsadas por Shakers
Descubre cómo otros AI Builders acceden a mejores proyectos, construyen su reputación y hacen crecer su carrera.
Amelia
AI Agent Developer
“Llevo años construyendo agentes de IA. Gracias a Shakers dejé de buscar clientes y empecé a elegir realmente en qué proyectos quería colaborar. Trabajo con algunas de las mejores empresas europeas, a mi tarifa, y me centro en lo que sé hacer y me apasiona: construir.”
Unirme a Shakers
Luz
Backend Developer & Data Engineer
“Shakers aporta mucho valor porque te conecta con proyectos más afinados, ya filtrados y mejor definidos. Te ahorra gran parte del trabajo inicial de entender al cliente, presupuestar y valorar si merece la pena, y eso hace que como freelance puedas ir mucho más directa a oportunidades que realmente encajan contigo.”
Unirme a Shakers
Rubén
Software Developer
“La vida como freelance tiene muchas cosas y no siempre es fácil. Nos gusta centrarnos en lo que sabemos hacer, pero también hay que gestionar clientes, facturación y buscar oportunidades. Para mí, Shakers ha sido clave porque hace esa prospección por mí, transmite confianza al cliente desde el primer momento y nos permite formar parte de una comunidad con entusiasmo real.”
Unirme a Shakers
Alejandro
AI Developer
“Shakers fue clave para sacar adelante mi empresa: me dio la flexibilidad para seguir trabajando como freelance mientras construía mi siguiente etapa. Sin Shakers, habría tenido que levantar financiación o retrasar el proyecto.”
Unirme a Shakers
Toño
Product Designer
“Con Shakers he conseguido proyectos recurrentes que me dan tranquilidad y margen para crecer como profesional. No es solo acceder a clientes de calidad: es sentir que tienes una red que te acompaña, te conecta con oportunidades reales y te ayuda a avanzar como freelance.”
Unirme a ShakersQué decide un data scientist en cada encargo
Un data scientist (científico de datos) convierte los datos históricos de una empresa en decisiones anticipadas: define la pregunta de negocio, explora y prepara el dato, entrena y valida modelos predictivos en Python y traduce el resultado en un umbral de decisión. Frente al analista de datos, no explica el pasado: anticipa lo que viene. Y consume datos que otro prepara: el pipeline es del data engineer.
Decides la pregunta que el modelo responde y la métrica que la mide: sin definición de negocio, cualquier modelo es un ejercicio. Entrenas y validas con el histórico disponible, documentas qué hace cuando duda y dejas el umbral de decisión escrito. El pipeline no es tuyo: consumes el dato preparado y señalas al arrancar lo que falta de calidad.
Pythonmachine learningmodelos predictivosestadísticaSQLRpandasscikit-learnvalidación de modelosA/B testingfeature engineeringseries temporales
Modelos predictivosValidaciónDefinición de métricasPythonEstadísticaA/B testing
Acceso gratuito y sin comisiones ocultas
Cómo funciona Shakers para el talento
Crea tu perfil
Cuéntanos quién eres, qué sabes hacer, en qué proyectos quieres trabajar y cuáles son tu disponibilidad y tarifa.
Consigue tu certificación
Certificamos tu experiencia y uso de IA para que las empresas entiendan y confíen en lo que puedes aportar.
Haz match con proyectos
Te conectamos con proyectos bien remunerados que encajan con tu expertise y tus preferencias.
Proyectos de Datos y Analítica a la altura de tus expectativas
Trabaja en proyectos reales, con equipos que necesitan tu expertise y sin perder tiempo buscando oportunidades.
Proyectos que encajan contigo
Colabora con empresas que necesitan tu stack y experiencia para llevar sus proyectos a producción.
Oportunidades que llegan a ti
Nuestro matching por IA conecta tu perfil con los proyectos que encajan con tus preferencias.
Tú construyes. Shakers se encarga del resto
Define tus condiciones según tu seniority. Nosotros gestionamos contratos, pagos y documentación.
Qué entrega un data scientist en un proyecto de Shakers
El encargo llega con la decisión
Shakers es infraestructura de contratación: el proyecto llega con la decisión que la empresa quiere anticipar y su histórico, no con una lista de tecnologías.
Un modelo que se puede auditar
Entregas el modelo, la validación documentada y el porqué del umbral, incluido el escenario que descartaste y por qué no entra.
Lo que pasa cuando el dato cambia
Fijas el refresco, qué ocurre cuando la distribución se desplaza y quién responde del resultado el día que el modelo se equivoca.
Decisiones, no notebooks
Haber entregado modelos que alguien usó para decidir y saber contar cuál falló, y qué hiciste cuando la validación te contradecía.
Modelo simple o complejo
Elegir el modelo por la decisión que desbloquea, no por su sofisticación. A veces la respuesta honesta es una regresión, y defenderla.
Hasta dónde llega tu encargo
Consume el dato preparado; no construye el pipeline ni lo administra. Si el proyecto necesita infraestructura, lo dices al arrancar y no lo absorbes.
Preguntas frecuentes
Si tienes cualquier otra duda, escríbenos y te respondemos.
¿Cuál es la diferencia entre un data scientist y un data analyst?
El analyst explica lo que ya pasó con los datos que se miden; el scientist entrena modelos que anticipan lo que viene. Sobre la misma base, la conversación que abres con la empresa es distinta.
¿Hace falta un máster para trabajar de data scientist?
La estadística se aprende por varias puertas: máster, bootcamp o proyectos propios. Lo que se mide en la certificación son entregas reales, no títulos.
¿Es Python obligatorio para ser data scientist?
En la práctica sí: aparece en 8.694 ofertas tech activas en España, la skill más demandada del mercado, según el análisis de Shakers (septiembre 2026). R y SQL completan el oficio.
¿Cuánto se gana como data scientist freelance?
Se factura por proyecto, y la banda la fija el alcance: complejidad del modelo, calidad del histórico y umbral de decisión a acompañar. El presupuesto se acuerda antes de aceptar.
¿Los proyectos predictivos se pueden hacer en remoto?
Casi todos: el histórico está en la nube y las sesiones con la empresa se hacen en remoto. Solo la fase de definición pide presencialidad puntual.
¿Cómo se entra en Shakers siendo data scientist?
Creas tu perfil, superas el proceso de certificación y entras en el colectivo: solo el 4 por ciento lo consigue. Después eliges en qué proyectos predictivos colaboras.
El día a día del oficio
El modelo que nadie validó, la métrica que nadie definió bien y el resultado que se queda en una presentación. Menos notebooks escolares y más umbrales que la empresa usa.
El mercado pide el rol, no la disciplina
1.228 ofertas tech activas en España mencionan data scientist, según el análisis de mercado de Shakers (n=29.242, septiembre de 2026), y 8.694 piden Python, la skill más demandada. La entrega decide, no el título.
La barrera es el criterio, no el título
La librería se aprende rápido; el criterio no. Qué se predice, cómo se valida y qué hacer cuando el modelo duda: eso mide nuestra certificación.
Cómo se llega desde otro oficio
La puerta frecuente es el analista que empezó a predecir: del SQL y los dashboards al primer modelo. Otra llega desde estadística: quien ya manipula el dato con Python tiene media batalla ganada.
Roles que cruzan un proyecto predictivo
Cuatro roles del colectivo cruzan tu camino en un proyecto predictivo, del que prepara el dato al que lo sirve al producto.
Data Analyst
Donde tu modelo empieza a anticipar, su reporting termina en explicar lo que pasó: la misma base, conversaciones distintas.
Data Engineer
Construye el pipeline que prepara tu histórico y lleva el modelo a producción: sin dato fiable, la predicción no se sostiene.
Backend Developer
Las APIs que exponen tu modelo: cuando la predicción tiene que responder en tiempo real, es el rol que la integra.
Experto Python
Los scripts que mueven y limpian el histórico entre sistemas cuando el ETL estándar no llega al volumen del proyecto.
Las fronteras entre estos roles se acuerdan en cada proyecto: no las fija el título.
Da el siguiente paso con Shakers
¿Quieres proyectos donde predigas con criterio?
Supera la certificación de Shakers y elige en qué proyectos predictivos colaboras.
