Sebastian Gomez

Feb 22, 2022

Updated: Jun 24, 2026

Análisis de tendencias en desarrolladores de software

Nota (actualizada el 24 de junio de 2026). Este artículo es una instantánea histórica. El conjunto de datos llega únicamente hasta la encuesta de Stack Overflow de 2019, así que las proyecciones que aquí se presentan ya quedaron muy por detrás de su horizonte de predicción y pueden contrastarse con lo que realmente ocurrió entre 2020 y 2025. Además, la herramienta Google Data Studio fue rebautizada como Looker Studio en octubre de 2022, por lo que a lo largo del texto la nombramos así. Los enlaces a recursos externos (repositorio, informe y Gist) son de 2022 y es posible que ya no resuelvan; en particular, las URL del informe migraron del dominio datastudio.google.com al nuevo lookerstudio.google.com. Conviene verificarlos antes de usarlos.

Este documento pretende describir y detallar un análisis de tendencias en el sector laboral tecnológico en el que principalmente se busca analizar factores como cambios históricos y proyecciones de compensaciones para los trabajadores de este sector. De igual manera, también se pretende analizar los datos históricos y realizar proyecciones sobre la oferta y demanda que están teniendo los lenguajes de programación existentes desde el 2011 y hasta el 2019.

Introducción

Este análisis se llevó a cabo teniendo como insumos datos provenientes de Stack Overflow, una de las comunidades más importantes en temas de tecnología. Como herramientas para manipular los datos y posteriormente analizarlos se usaron servicios de la nube de Google: BigQuery para el tratamiento de datos a través de sentencias SQL y Looker Studio (anteriormente Google Data Studio) para graficar y analizar los datos. También se utilizó Excel como programa intermedio para hacer pequeñas transformaciones a los datos. El análisis de tendencias consistió de ocho (8) etapas, de las cuales la transformación de los datos abarcó aproximadamente el 70-80% del tiempo total. Estas etapas se describirán con mayor detalle en las siguientes secciones de este artículo.

Extracción de los datos

Todos los datos requeridos para llevar a cabo este análisis se obtuvieron de la página web oficial de Stack Overflow, desde donde se descargaron los archivos en formato separado por comas (CSV), donde cada uno de estos archivos hace referencia a una encuesta anual comprendida entre el año 2011 y 2019.

Aclaración sobre el número de años. Se descargaron las encuestas anuales del periodo 2011-2019, lo que daría nueve archivos; sin embargo, la encuesta de 2015 no incluía datos de compensación utilizables, así que esa anualidad se omite en la consulta de compensación. Por eso a lo largo del análisis se trabaja efectivamente con ocho años de datos de compensación (2011-2014 y 2016-2019), mientras que el análisis de lenguajes sí usa los nueve años disponibles.

Estos son los conjuntos de datos utilizados:

• Enlace al repositorio (enlace de 2022; verificar que aún resuelva)

Limpieza de los datos

Generalmente, los tipos de datos que se encuentran en bases de datos provenientes de encuestas no son datos que se encuentren totalmente estructurados, íntegros ni con calidad de información, es por esto que se debió llevar a cabo una etapa de limpieza de datos para suprimir de las bases de datos todos aquellos datos que no generaban ningún tipo de valor agregado para el análisis de este trabajo.

Esta limpieza inicial de los datos consistió en eliminar todas aquellas columnas que no representaran algún tipo de información valiosa para el conocimiento que se buscó generar con este trabajo, que es básicamente análisis de compensación en el mercado laboral de tecnología y análisis de tendencias en uso de lenguajes de programación. Datos como preguntas sobre gustos personales, país de residencia, influencia en las compras de la empresa, tipo de proyecto en el cual la persona se encontraba trabajando, entre otros datos, no se tuvieron en cuenta para este análisis.

Esta limpieza de datos inicial se hizo con la herramienta de Excel, y así permitirnos reducir el tamaño de las bases de datos a analizar y poder avanzar con datos más limpios y livianos a la siguiente etapa: la carga de los datos.

Cargando datos en Google BigQuery

Una vez se realizó la limpieza de los datos, eliminando todos aquellos datos que no nos eran útiles, procedimos a cargar nuestras ocho bases de datos de compensación, correspondientes a las encuestas de Stack Overflow, en Google BigQuery, herramienta que usamos para manipular nuestros datos y poder obtener datos que nos acerquen más a ese análisis deseado.

Manipulación de los datos

Entramos en una etapa fundamental para el análisis que deseamos llevar a cabo, y es que la manipulación de datos es aquel proceso ejecutado sobre los datos que nos va a permitir convertir los datos de entrada en unos datos de salida un poco más agregados, para que posteriormente podamos convertir estos datos en información y luego en conocimiento.

Aunque parezca un proceso netamente operativo, en la etapa de manipulación de datos es de vital importancia que el responsable de esta actividad analice detenidamente y se pregunte a sí mismo qué tipo de datos tiene a su alcance y qué preguntas se planteará, y las traducirá al sistema para obtener los datos con mayor valor agregado posible.

Algunas de las muchas preguntas que se plantearon en esta etapa se detallan a continuación, algunas con su respectiva consulta SQL de Google BigQuery y la gráfica asociada de Looker Studio que permitirá dar respuesta a la pregunta.

¿Cuáles son los lenguajes de programación más usados por los usuarios de Stack Overflow durante todos los años comprendidos entre 2011 y 2019?

SELECT
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2011`.Lenguaje,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2011`.Tech AS _2011,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2012`.Tech AS _2012,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2013`.Cantidad AS _2013,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2014`.Cantidad AS _2014,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2015`.Cantidad AS _2015,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2016`.Cantidad AS _2016,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2017`.Cantidad AS _2017,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2018`.Cantidad AS _2018,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2019`.Cantidad AS _2019
FROM
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2011`,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2012`,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2013`,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2014`,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2015`,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2016`,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2017`,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2018`,
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2019`
WHERE
  `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2011`.Lenguaje = `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2012`.Lenguaje
  AND `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2011`.Lenguaje = `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2013`.Lenguaje
  AND `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2011`.Lenguaje = `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2014`.Lenguaje
  AND `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2011`.Lenguaje = `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2015`.Lenguaje
  AND `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2011`.Lenguaje = `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2016`.Lenguaje
  AND `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2011`.Lenguaje = `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2017`.Lenguaje
  AND `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2011`.Lenguaje = `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2018`.Lenguaje
  AND `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2011`.Lenguaje = `trabajofinalsmbd.StackOverflow.WLanguages2019`.Lenguaje
ORDER BY _2019 DESC

¿Cuál es el rango de compensación mínimo y máximo entre los años 2011 y 2019 según los años de experiencia de las personas? Tener en cuenta que en esta pregunta están implícitas ocho de estas mismas preguntas aplicadas a un solo año entre el 2011 y el 2019. Como se mencionó antes, la encuesta de 2015 no aporta datos de compensación utilizables, por lo que esa anualidad no aparece en la consulta (se pasa de 2014 a 2016). Por practicidad, en este caso damos respuesta a todas estas preguntas con una sola consulta SQL.

SELECT '2011' AS Year, Experience,
  SUBSTR(Compensation,3,6) AS CompMin,
  SUBSTR(Compensation,3,6) AS CompMax
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2011`
WHERE SUBSTR(Compensation,1,1) LIKE '%<%'
UNION ALL
SELECT '2011', Experience,
  SUBSTR(Compensation,3,7),
  SUBSTR(Compensation,3,7)
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2011`
WHERE SUBSTR(Compensation,1,1) LIKE '%>%'
UNION ALL
SELECT '2011', Experience,
  SUBSTR(Compensation,2,6),
  SUBSTR(Compensation,12,6)
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2011`
WHERE LENGTH(Compensation) = 17
UNION ALL
SELECT '2011', Experience,
  SUBSTR(Compensation,2,6),
  SUBSTR(Compensation,12,7)
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2011`
WHERE LENGTH(Compensation) = 18
UNION ALL
SELECT '2011', Experience,
  SUBSTR(Compensation,2,7),
  SUBSTR(Compensation,13,7)
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2011`
WHERE LENGTH(Compensation) = 19
UNION ALL
SELECT '2012' AS Year, How_many_years_of_IT_Programming_experience_do_you_have_,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,3,6) AS CompMin,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,3,6) AS CompMax
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2012`
WHERE SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,1,1) LIKE '%<%'
UNION ALL
SELECT '2012' AS Year, How_many_years_of_IT_Programming_experience_do_you_have_,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,3,7),
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,3,7)
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2012`
WHERE SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,1,1) LIKE '%>%'
UNION ALL
SELECT '2012' AS Year, How_many_years_of_IT_Programming_experience_do_you_have_,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,2,6),
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,12,6)
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2012`
WHERE LENGTH(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_) = 17
UNION ALL
SELECT '2012' AS Year, How_many_years_of_IT_Programming_experience_do_you_have_,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,2,6),
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,12,7)
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2012`
WHERE LENGTH(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_) = 18
UNION ALL
SELECT '2012' AS Year, How_many_years_of_IT_Programming_experience_do_you_have_,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,2,7),
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,13,7)
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2012`
WHERE LENGTH(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_) = 19
UNION ALL
SELECT '2013' AS Year, How_many_years_of_IT_Programming_experience_do_you_have_,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,3,6) AS CompMin,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,3,6) AS CompMax
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2013`
WHERE SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,1,1) LIKE '%<%'
UNION ALL
SELECT '2013' AS Year, How_many_years_of_IT_Programming_experience_do_you_have_,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,3,7),
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,3,7)
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2013`
WHERE SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,1,1) LIKE '%>%'
UNION ALL
SELECT '2013' AS Year, How_many_years_of_IT_Programming_experience_do_you_have_,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,2,6),
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,12,6)
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2013`
WHERE LENGTH(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_) = 17
UNION ALL
SELECT '2013' AS Year, How_many_years_of_IT_Programming_experience_do_you_have_,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,2,6),
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,12,7)
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2013`
WHERE LENGTH(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_) = 18
UNION ALL
SELECT '2013' AS Year, How_many_years_of_IT_Programming_experience_do_you_have_,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,2,7),
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,13,7)
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2013`
WHERE LENGTH(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_) = 19
UNION ALL
SELECT '2014' AS Year, How_many_years_of_IT_Programming_experience_do_you_have_,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,3,6) AS CompMin,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,3,6) AS CompMax
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2014`
WHERE SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,1,1) LIKE '%<%'
UNION ALL
SELECT '2014' AS Year, How_many_years_of_IT_Programming_experience_do_you_have_,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,3,7),
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,3,7)
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2014`
WHERE SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,1,1) LIKE '%>%'
UNION ALL
SELECT '2014' AS Year, How_many_years_of_IT_Programming_experience_do_you_have_,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,2,6),
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,12,6)
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2014`
WHERE LENGTH(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_) = 17
UNION ALL
SELECT '2014' AS Year, How_many_years_of_IT_Programming_experience_do_you_have_,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,2,6),
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,12,7)
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2014`
WHERE LENGTH(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_) = 18
UNION ALL
SELECT '2014' AS Year, How_many_years_of_IT_Programming_experience_do_you_have_,
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,2,7),
  SUBSTR(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_,13,7)
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2014`
WHERE LENGTH(Including_bonus__what_is_your_annual_compensation_in_USD_) = 19
UNION ALL
SELECT '2016' AS Year, experience_range,
  CAST(salary_midpoint AS String) AS CompMin,
  CAST(salary_midpoint AS String) AS CompMax
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2016`
WHERE salary_midpoint IS NOT NULL
UNION ALL
SELECT '2017' AS Year, YearsProgram,
  Salary AS CompMin, Salary AS CompMax
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2017`
WHERE Salary IS NOT NULL AND Salary <> 'NA' AND Salary <> '0'
  AND SUBSTR(Salary,2,1) NOT LIKE '%.%'
  AND SUBSTR(Salary,3,1) NOT LIKE '%.%'
  AND LENGTH(Salary) > 3
  AND SUBSTR(Salary,4,1) NOT LIKE '%.%'
UNION ALL
SELECT '2018' AS Year, YearsCoding,
  ConvertedSalary__USD_Yearly_ AS CompMin,
  ConvertedSalary__USD_Yearly_ AS CompMax
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2018`
WHERE ConvertedSalary__USD_Yearly_ IS NOT NULL
  AND ConvertedSalary__USD_Yearly_ <> 'NA'
  AND LENGTH(ConvertedSalary__USD_Yearly_) > 3
UNION ALL
SELECT '2019' AS Year, YearsCode,
  ConvertedComp__usd_Year_ AS CompMin,
  ConvertedComp__usd_Year_ AS CompMax
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.SO_2019`
WHERE ConvertedComp__usd_Year_ IS NOT NULL
  AND ConvertedComp__usd_Year_ <> 'NA'
  AND LENGTH(ConvertedComp__usd_Year_) > 3

¿Cuál es el promedio de compensación entre los años 2011 y 2019 según la experiencia de las personas? Tener en cuenta que esta pregunta difiere de la anterior en que es la evolución de la anterior, al tener los datos más agregados. Esto teniendo en cuenta que ya no tenemos el listado completo de compensaciones mínimas y máximas de todos los años, sino que tenemos el promedio de compensación agrupado por años y por experiencia de la persona.

SELECT Year, Experience,
  CAST(AVG(CompMin+CompMax) AS INT64) AS SalarioPromedio
FROM `trabajofinalsmbd.StackOverflow.Salarios_Experiencia`
GROUP BY Year, Experience
ORDER BY Year DESC, SalarioPromedio DESC

Generar un informe en Looker Studio

Una vez finalizada la etapa de manipulación y transformación de datos, se procedió a generar un informe en Looker Studio (anteriormente Google Data Studio) con el fin de usar los datos que obtuvimos en etapas previas y convertirlos en información de valor que nos permitiera tener un panorama muy general y a la vez muy detallado de las tendencias en tecnología entre los años 2011 y 2019.

A continuación se comparte la ruta al informe en Looker Studio, donde se analizaron los dos factores que anteriormente se mencionaron: compensación y uso de los lenguajes de programación.

• Informe en Looker Studio (enlace de 2022; las URL migraron de `datastudio.google.com` a `lookerstudio.google.com`, verificar que aún resuelva)

Predicción de los datos

Finalmente, el objetivo principal de llevar a cabo este análisis era ser capaces de generar predicciones de los datos en el futuro usando los datos que tenemos disponibles.

Para esto se utilizó la herramienta Google Colab, en la cual se importaron los datos y se implementó un modelo ARIMA para llevar a cabo esta predicción, esto teniendo en cuenta que los datos que usamos se asemejan a una serie de tiempo y que los datos en el tiempo se autocorrelacionan entre sí, es decir, un dato depende de un dato del pasado. Cabe resaltar también que muy posiblemente este no sea el mejor modelo para llevar a cabo esta predicción y que quizás modelos como el Holt Winters sean más apropiados.

• Enlace al Gist (enlace de 2022; verificar que aún resuelva)

Conclusiones

En este análisis se pudo evidenciar que en el mercado laboral del sector tecnología se vienen dando desde hace unos años unas tendencias muy marcadas en lo que respecta a los lenguajes de programación que se vienen usando. Lenguajes como JavaScript van tomando cada vez más fuerza, seguramente por su aplicación en un mercado cada vez más creciente como el de la web.

Lenguajes como SQL iniciaron la década y la terminan con bastante participación dentro de los usuarios encuestados; esto se da debido a su gran utilidad en la manipulación de bases de datos relacionales, su simpleza y sus múltiples usos. En resumidas cuentas, se ha convertido en una competencia básica en el mundo de la tecnología. Por otro lado tenemos lenguajes como Python, que si bien no empezaron la década en el top 3 de lenguajes más usados, sí terminan la década en el top 3, y es que Python ha tomado cada vez más fuerza debido a su simpleza, su gran escalabilidad y sus infinidades de usos posibles, especialmente en lo que respecta a Ciencias de Datos e Inteligencia Artificial.

En el otro aspecto del análisis, que es la compensación de la última década para el sector tecnológico, no se ven cambios o comportamientos que se salgan de lo esperado. Los salarios van aumentando conforme pasa el tiempo, desencadenado quizás por factores como la Revolución Industrial 4.0. También se puede evidenciar que aquellas personas que poseen más años de experiencia en el campo de la tecnología son grupos que cuentan con un promedio de compensación más alto que los que no tienen tanta experiencia; sin embargo, este comportamiento es extensible a otros sectores diferentes al de tecnología.

Sobre la vigencia de estas conclusiones. Estas tendencias y proyecciones se calcularon sobre datos que terminan en 2019. Quien lea este artículo hoy puede contrastarlas con las encuestas de Stack Overflow de 2020 a 2025 para ver qué tanto acertaron.

Agradecimientos

Este artículo se hizo junto con el estudiante:

• Juan Esteban Arroyave Duque

Estudiantes de la maestría y especialización en analítica predictiva de la Universidad Nacional sede Medellín, en el curso de Sistemas de Bases de Datos Masivos 2020-I.

Eso es todo, espero que este post te sea de utilidad. Si tienes alguna duda no dudes en dejarme un comentario en la parte de abajo, y recuerda que si te gustó también puedes compartir usando los links a las redes sociales en la parte de abajo.