Nueve habilidades técnicas concentran lo que nombran las ofertas de datos. Dos aparecen en más del 40% de los avisos; las demás deciden a cuántas vacantes te puedes postular. Y una de cada tres pide alguna nube.
Una habilidad técnica en una oferta de empleo se suele leer como un examen: la sé o no la sé. Vista sobre muchas ofertas a la vez responde otra pregunta, más útil: a cuántas vacantes te puedes postular con ella.
Contamos cuántas veces aparece cada una en los 2.933 avisos de datos y tecnología que llevamos recogidos entre julio de 2024 y julio de 2026. Un aviso cuenta una sola vez aunque nombre la misma habilidad cinco veces.
Antes de la tabla: qué es cada una
Las nueve se guardan en el mismo campo, pero no son la misma clase de cosa, y eso cambia qué se puede hacer con cada una. Python y SQL son lenguajes: uno para programar análisis, otro para pedirle datos a una base. Power BI y Excel son herramientas: sirven para mostrar los datos ya procesados. AWS, Azure y GCP son las tres nubes —Amazon, Microsoft y Google— donde las empresas alquilan servidores en vez de comprarlos. Git guarda el historial del código y permite que varias personas trabajen sobre el mismo proyecto. Y CI/CD no es un programa que se instale: es la práctica de que el código pase solo por sus pruebas y llegue a producción sin que nadie lo suba a mano.
Esa última distinción importa para todo lo que sigue: un lenguaje se aprende por tu cuenta, una práctica solo se adopta dentro de un equipo que ya la tenga.
Solo dos habilidades superan el 40% de los avisos
Porcentaje de los 2.933 avisos recogidos que nombra cada una.
| # | Habilidad técnica | % de avisos | Avisos que la nombran |
|---|---|---|---|
| 1 | Python | 51% | 1.487 |
| 2 | SQL | 47% | 1.378 |
| 3 | AWS | 24% | 699 |
| 4 | Power BI | 24% | 696 |
| 5 | Azure | 17% | 502 |
| 6 | Git | 17% | 485 |
| 7 | CI/CD | 15% | 441 |
| 8 | Excel | 14% | 425 |
| 9 | GCP | 12% | 359 |
| 10 | REST API | 11% | 309 |
La nube no son tres filas: es una sola y grande
Leída fila por fila, la tabla engaña en un punto. AWS, Azure y GCP son tres versiones de lo mismo, y una empresa casi nunca usa las tres. Contadas por separado parecen tres puertas medianas. Contadas juntas son 1.003 de los 2.933 avisos: uno de cada 3, más que cualquier otra salvo Python y SQL.
Y hay un matiz que cambia qué conviene estudiar: 347 avisos piden dos nubes o más. Si no tienes ninguna, ese es el hueco más grande que queda. Si ya tienes una, aprender la segunda rinde bastante menos de lo que sugiere la tabla, porque las listas se pisan.
Hasta aquí son cuentas. Lo que sigue es mi lectura
Que Python aparezca en el 51% de los avisos se puede contar, y cualquiera puede volver a contarlo. Que eso signifique que ya no te distingue de otro candidato es una opinión mía, y se puede discutir.
Voy a agrupar la lista en tres bloques según cuántos avisos alcanza cada habilidad. Los dos números que separan un bloque de otro los elegí yo: el 40% y el 15% de los avisos. Y conviene ver lo delgada que es esa línea: entre la última habilidad de un bloque y la primera del siguiente hay hoy 16 avisos de diferencia, sobre 2.933. Bastaría con que llegaran unos cuantos avisos más de los de siempre para que alguna cambiara de bloque sin que hubiera cambiado nada en el mercado.
Y hay algo que estos datos no pueden decir de ninguna manera. Lo que medimos es lo que alguien escribió al publicar la vacante. No sabemos qué se pregunta después en la entrevista, ni por qué se descarta a un candidato: ninguna contratación de estas ocurrió delante de nosotros.
Más del 40% de los avisos: Python y SQL
Aparecen tan seguido que difícilmente te distinguen de otro candidato. Sin Python, 51 de cada 100 avisos quedan fuera de tu alcance antes de que nadie lea tu hoja de vida. Con ella, sigues compitiendo contra todos los demás que también la tienen.
Vale la pena darle la vuelta a esa misma cifra: al 49% restante no le hace falta. Si no la tienes, ahí hay medio mercado que no te está pidiendo lo que no sabes.
Entre el 15% y el 40%: AWS, Power BI, Azure, Git, CI/CD
Esta es la capa donde una decisión tuya cambia el tamaño del mercado al que te postulas. Cada una te pone a competir contra un grupo distinto de candidatos y por un número distinto de vacantes. Cuál aprender es una elección; cuántas hay detrás de cada una está en la columna de la derecha.
Por debajo del 15%: Excel, GCP, REST API
El último puesto de una lista de las más nombradas sigue siendo un número grande: REST API aparece en 309 vacantes concretas. De aquí se concluye una cosa sola: nadie te va a filtrar por no tenerla. Cuánto suma tenerla es otra pregunta, y una cuenta de frecuencia no la responde.
Una sola, y cuál
Si de todo esto sale una decisión, que sea una. La regla que da resultado no es aprender la que más aparece —esa o ya la tienes, o ya sabías que te faltaba—, sino la que más se parece al trabajo que quieres hacer dentro de dos años.
Aprender por frecuencia es la forma más rápida de parecerse a todos los demás. Es una opinión, no un resultado de estos datos.
Cómo está medido. Esto no es una foto de hoy ni del mercado: es lo que llevamos recogido, desde julio de 2024 hasta julio de 2026, y un porcentaje de aquí mezcla lo que se pedía al principio con lo que se pide al final. Sirve para saber qué pesa, no para saber qué está subiendo — eso se mide comparando dos periodos, y está en otro artículo, donde el mismo Python aparece en el 64% porque ahí se miran solo las vacantes de datos en Colombia. Las dos cifras son correctas y miden cosas distintas. 365 avisos no traen fecha. Un 15% pide cosas que no caben en ninguna casilla concreta.
"Datos frescos cada semana. Si esto te sirvió, el Pulso te llega gratis cada lunes." — Pascal
