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El trabajo de tus sueños en 2018 tras realizar un Máster en Data Science

Posted 22 septiembre By Máster Data Science Universidad AlcaláIn 0 comments

2018 está a la vuelta de la esquina y, con él, una oportunidad de oro para formarte y poder optar al puesto laboral que llevas toda la vida esperando. Si, por el contrario, no tienes nada claro qué estudiar por desconocer las diferentes salidas profesionales, has llegado al lugar indicado.

El Máster en Data Science se ofrece como respuesta a la necesidad cada vez mayor de profesionales que sean capaces de extraer conocimiento útil de las fuentes de información que apoye los objetivos del negocio. El Máster se dirige tanto a profesionales que tienen la ambición de trabajar como Data Scientist (o Científicos de datos) como a aquellos que quieran dar un giro a su carrera profesional hacia la analítica de datos.

Los Data Scientist se encuentran entre los perfiles más demandados del momento. A la finalización del Máster en Data Science podrás comenzar tu carrera profesional como Data Scientist, Business Analyst, Business Intelligence, Chief Data Officer, Marketing Manager, Social Media Strategist, etc.

Una pequeña lista con algunas de sus salidas profesionales:

Data Scientist.

Un Data Scientist es un experto en Data Science (Ciencia de datos), su trabajo consiste en extraer conocimiento a partir de los datos para poder responder a las preguntas que se le formulan. Es la evolución de lo que hasta ahora se conocía como Analista de datos, pero a diferencia de éste que sólo se dedicaba a analizar fuentes de datos de una única fuente, el Data Scientist debe explorar y analizar datos de múltiples fuentes, a menudo inmensas (conocidas como Big Data), y que pueden tener formatos muy diferentes.

Business Analyst.

El analista de negocio o business analyst es la persona que posee conocimientos técnicos sobre la construcción de sistemas informáticos y al mismo tiempo comprende y está al corriente de las necesidades del usuario que requiere de esos sistemas para realizar su trabajo. Su misión es la de ser el interlocutor entre el usuario y el departamento de sistemas.

Business Intelligence.

Se denomina inteligencia empresarial, inteligencia de negocios o BI (del inglés business intelligence), al conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, productos, tecnologías y arquitectura técnicas, los cuales están enfocados a la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización o empresa. Las herramientas de inteligencia se basan en la utilización de un sistema de información de inteligencia que se forma con distintos datos extraídos de la producción, con información relacionada con la empresa o sus ámbitos, y con datos económicos.

Chief Data Officer.

La función del chief data officer combina rendición de cuentas y responsabilidad en lo que se refiere a protección y privacidad de la información, gobierno de la información, calidad de datos y gestión del ciclo de vida de los datos, junto con la explotación de los activos de datos para crear valor de negocio. Comparándolo con el CIO, el chief data officer desempeña una función más relacionada con riesgos, cumplimientos, gestión de políticas y funciones de negocio. Se trata de un rol que impulsa estrategias de información y análisis con propósito de negocio. El CIO debería estar involucrado en el diseño de esta función, el cual, además podría incluso reportarle a él, o bien funcionar en una posición paralela, reportando al COO o al CFO. En esencia, el chief data officer de una organización hace las veces de pegamento entre la estrategia de datos y las métricas.

Si te han llamado la atención estas opciones de futuro no dudes en obtener toda la información para no conformarte con una decisión parcial en semejante punto de inflexión. En nuestra página obtén toda la información necesaria así como un contacto sin compromiso. ¡Es el momento!

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