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¿Por qué las empresas reclutan en las Business Schools?
Actualmente, las personas que tienen el deseo de realizar un Máster, saben que este se ha convertido en una de las mayores posibilidades en el mercado, desde una perspectiva de acceso a empleos mejor remunerados, mejores oportunidades y mejores prácticas.
Al momento de tomar una decisión de tipo profesional, la gran mayoría consideran estos aspectos cuando se trata de hacer un especialización o postgrado. Si bien existen muchos otros factores que influyen en la toma de estas decisiones, como por ejemplo la economía, la relevancia de la Universidad o Institución, la metodología, el claustro docente entre otros, por lo general, la posibilidad de una mejor cuota de mercado es lo que empuja más.
¿Por qué las empresas reclutan en las Business Schools?
Una de las preguntas que más se realizan actualmente está relacionada precisamente con el hecho de que es de interés público el hecho de que las empresas están reclutando la mayoría de su talento humano dentro de las Business Schools.
Los análisis con respecto a esta situación, demuestran que el éxito de esta acción recae siempre en el hecho de apostar por el Máster de calidad, unas buenas prácticas y un talento humano excelente.
Los reclutadores de las empresas tienen una plena confianza dentro del desarrollo profesional y humano que los estudiantes adquieren en las escuelas del país, de esta forma es que buscan aquellos que más se destacan de estas instituciones, como una fuente confiable y directa.
¿Por qué las empresas reclutan en las Business Schools? Aspectos decisivos.
- Los resultados: estos son los que alcanzan los estudiantes dentro de su desempeño, y son además los que permiten que puedan tener un acceso más sencillo para insertarse dentro del entorno laboral.
- Enfoque práctico: otro aspecto o característica que buscan para reclutar en las Business School, se debe a que estas intentan que los alumnos aprendan más con la práctica. Si bien la teoría es importante, saber enfrentarse a los desafíos diarios es mejor y más importante.
- Conexiones de prácticas: las Business Schools se enfocan además en permitir que todos sus alumnos tengan la posibilidad de conectar con prácticas en las mejores empresas, con la finalidad de aprender y poner en funcionamiento las herramientas y conocimientos adquiridos.
- Uso del mentoring: actualmente el mentoring es uno de los aspectos más buscados por estudiantes, profesionales y empresas con el fin de sacar lo mejor de cada persona. Las Business Schools emplean el mentoring como una forma de identificación de fortalezas y debilidades, permite potenciar las virtudes y habilidades y a mejorar aquellas en las que existe más debilidad, de esta forma también se traza un mapa de ruta para identificar mejores puestos de trabajo que se adaptan al perfil de cada individuo.
- Red de profesionales: las Business Schools permiten entonces que sea posible la creación de redes profesionales que son perfectas para encontrar mejores oportunidades, no ayudar a las empresas a conectar con otros, haciendo que los estudiantes de estas instituciones, sean los más deseados.
¿Cuáles son los principales Blog sobre Data Science?
Sitios web enfocados en hablar sobre Big Data así como Data Science se pueden encontrar en una buena cantidad. Pero, cuáles son principales Blog sobre Data Science que deberías visitar.
Si quieres conocer algunos de estos blogs a continuación te presentaremos algunas buenas opciones a visitar.
Los Blogs
Los blogs se han convertido en una forma moderna de expresión y opinión en Internet. La palabra blog proviene de la unión de las palabras web y log, que en español se traduce como bitácora o bitácora digital. Realmente, un blog es una página de internet que se actualiza periódicamente con material nuevo, publicado por una persona, que expresan opiniones, pensamientos o conocimiento, como es el caso de los blog de los que hablaremos más adelante.
En muchas ocasiones, cuando queremos buscar información, en este caso sobre data science, nos aparecen múltiples páginas web de todo tipo. Los blogs sobre este tema suelen ser una buena opción ya que normalmente están redactado por personas expertas en la materia. Incluso, en algunos casos, son empresas o universidades las que proporcionan la información sobre data science u otros temas.
Sin embargo, debido a la cantidad de información que se mueve por la red hoy en día, contrastar la información que encontramos es fundamental, y saber cuáles son los blogs 100% fiables es importante de cara al uso que se va a hacer de esa información o aunque sea únicamente para el saber personal, es importante documentarse con información de calidad.
Para que puedas elegir los mejores blogs en data science y encontrar la información de calidad que buscas, hemos investigado para ti cuáles son los mejores blogs en data science y hemos hecho una lista con ellos para que puedas utilizarlos con toda la confianza del mundo. ¡No te lo pierdas!
Blogs recomendados sobre Data Science
- Machinelearningparatodos.com es un blog que puedes visitar para aprender conceptos sobre ciencia de datos, machine learning y big data. Es el blog de Álvaro Gonzalo de Alba, data scientist con años de experiencia. Además de conceptos relativos a la ciencia de datos, también da su opinión sobre el sector, recomienda material de estudio, másteres, etc. Hay artículos más técnicos como «Tratamiento de clases desbalanceadas» y otros más de opinión o análisis del sector como «¿A qué se dedican los científicos, ingenieros y arquitectos de datos?».
- El primer sitio que debemos recomendar es el meetup.com. Este es el sitio web de la primera Comunidad de Data Science de España, la Data Science Spain Expert Network. Esta comunidad, conocida también como Data Science Spain o DSS, se ha presentado como una comunidad enfocada en el Data Scientists y que se encuentra disponible tanto para estudiantes como para profesionales de Data Science y tecnologías relacionadas. Este sitio, si bien no es un blog como tal si hace parte de este listado de los principales Blog sobre Data Science ya que en él se presentan contenidos muy buenos y de interés, tanto en español como en inglés. Debes tener muy en cuenta que este es un sitio de encuentro, discusión e intercambio así que no solo podrás encontrar contenidos que te interesen sino que además podrás compartir en ella, solicitar ayuda o brindarla.
- Ahora, debemos hablar de u-tad.com. Este es el sitio de unos expertos en Data Scientist y lo mejor es que en su sección de noticias se pueden encontrar artículos que llaman mucho la atención. Por ejemplo, “Data Scientist: calidad de vida para la profesión del futuro” o “Personal branding: crea tu propia marca en Internet”.
- soydata.net también es otro sitio de interés que podrías visitar y es que en él podrás encontrar contenidos relacionados de manera directa con el Data Science, pero también podrás encontrar otro tipo de contenidos. Algunos de los artículos allí incluidos son “SPARQL, un nuevo Rey de la Ciencia de Datos”, “Tendencias Data Science para este año” o “El mayor reto en Machine Learning de los próximos años”.
- El blog de bigdatauniversity.com no es un blog en español sino en inglés que vale la pena conocer y es que en él podrás encontrar muchas noticias y novedades que pueden resultarte de gran utilidad. En este sitio es común la publicación de “Esta semana en la Data Science” la cual nos lleva a una gran cantidad de noticias relacionadas. Por ejemplo, recientemente se han publicado artículos que tratan sobre “Cómo ejecutar un exitoso meetup de Data Science”, “La máquina de aprendizaje para las tareas diarias”, “las Mejores preguntas para Data Science”, entre muchos otros.
Así mismo, has de saber que dentro de estas publicaciones el sitio también da a conocer los eventos próximos sobre Data Science que están por realizarse.
Otros sitios
Además de estos sitios o principales Blog sobre Data Science debemos nombrar otras páginas más que te pueden interesar. Estos sitios son www.blog-geographica.com en el cual manejan una buena cantidad de información sobre Data Science y Big Data. Por ejemplo, allí podrás encontrar títulos como “las diferencias entre loT y M2M” así “Geolocalización como elemento clave de las Smart Cities” o “Diferencias entre Data Science y Bog Data”.
Finalmente, te invitamos a conocer el sitio 101.datascience.community.
Retorno de la inversión de un máster
Una de las cosas que mas se disfruta de un máster es que tenemos la capacidad de que exista un retorno de inversión de máster, en este caso no estamos hablando de dinero, sino de todo lo que conlleva una vez que has finalizado tu formación con nosotros.
Al final de esta información te darás cuenta de que la inversión vale mucho la pena y que es equiparable a lo que te mereces allá afuera en el mundo laboral que ya te está esperando y en el que necesitas estar preparado para responder a las exigencias actuales del día a día.
Hablemos del retorno de inversión de máster ¿a qué nos referimos?
Cuando hablamos del retorno de inversión de máster no nos referimos a la parte económica que no damos, sino que esto es por medio de los incentivos que las empresas te dan por la excelencia de tu desempeño en tu trabajo, aquellas remuneraciones con base en la ley y los bonos extra que recibes por un trabajo bien realizado además del salario que implica tu puesto, pues cabe mencionar que los egresados del máster tienen los mejores puestos, y tanto es así que te lo decimos porque nos sentimos capaces de llevarte hasta donde te lo mereces porque contamos con lo necesario para que esto suceda.
Y es más, no sólo hay un retorno de inversión de máster sino que también esto se multiplica mes con mes debido a que estarás trabajando en el mejor puesto de la mejor empresa que has querido, pues tienes todo lo que se necesita para ello y mucho más, s por eso que la inversión que realizas por nuestros máster, es mínima a comparación de todo lo que estás a punto de disfrutar de tu preparación en el terreno profesional.
Vale más un retorno de inversión de máster
No existen casos que nos lleven al retorno de inversión de máster de manera económica, pero si lo es a manera de experiencia, misma que te va llevando a incluirte como una persona capaz de ser potenciadora, emprendedora y líder de su especialización para poder disfrutar de los grandes frutos que has cosechado a lo largo de tu vida estudiantil.
Esto es algo que nuestros egresados saben muy bien y que agradecen, ya que contamos con una amplia red de egresados que están más allá de aquellos puesto base, sino en los puestos clave.
Recuerda, nunca será lo mismo ocupar un puesto base a un puesto clave, en el segundo eres un líder capaz de estar y de llevar a la empresa hacia donde mejor convenga a sus intereses.
Estamos hablando del retorno de inversión de máster que vale más que cualquier monto económico, sino que es algo que se vive día a día: en las gratificaciones, en las felicitaciones, en los bonos, en os salarios, en las jubilaciones, mes con mes, año con año y todo esto siempre por una eternidad.
¿Qué se necesita saber para ser un Data Scientist?
Ser un Data Scientist no es una tarea sencilla y es que para serlo no solo requiere de ciertas habilidades, sino que se requiere tener amplios conocimientos en diversas áreas.
¿Cuáles son estos conocimientos?
Antes de empezar
Si se quiere ser un experto en Data Science, resulta esencial que antes de comenzar los estudios para ello se tengan unos conocimientos base relacionados con dicho ámbito. Dentro de estos conocimientos debemos hablar del manejo de lenguajes diferentes para el data Hacking. Así mismo, se requiere tener conocimientos en Machine Learning, en estadística, big data y en Deep Learning. A su vez, se deberían tener conocimientos en programación y estadísticas con Python.
Con estas bases establecidas, es hora de prepararte para ser un Data Scientist y es que al realizar un programa o Máster en Data Science tendrás los conocimientos fundamentales para poder continuar. Además, gracias a su magnífico programa y claustro docente podrás convertirte en todo un experto y profesional en el sector, algo muy valorado por las empresas.
Programa para ser un Data Scientist
Ya que ser un Data Scientist requiere que el profesional pueda extraer valor y conocimiento de los datos y pueda presentarlos a los líderes empresariales junto con recomendaciones, es fundamental que a lo largo del programa se den los conocimientos necesarios para ello.
Entonces ¿Qué se ha de enseñar, buscar o aprender con el programa?
- Para comenzar, lo ideal es que se maneje una buena introducción al business case así como también se ha de hablar de cómo extraer valor de ello. Se han de presentar los indicadores principales, los factores medibles en el proceso de analítica así como los estudios de Data Science, échandole un ojo a al toolset de este perfil.
- Así mismo, el programa ha de presentar las herramientas de análisis de Data Scientist y aquellas para las tareas de preparación de datos, transformación, y limpieza. Entonces, se han de conocer los entornos con R, con Python así como los fundamentos para la presentación de los datos.
- Por otro lado, para ser un Data Scientist se requiere aprender las técnicas de análisis, considerando la programación estadística como un punto clave. También, se han de presentar técnicas de análisis avanzadas, incluyendo el análisis de redes sociales así como el procesamiento de lenguaje natural.
- No podemos olvidar en este proceso de formación la presentación de los modelos de procesamientos de datos paralelos, donde son esenciales Hadoop y otras plataformas como Apache Spark. Además, se ha de incorporar el uso, en cloud, mediante APIs y el procesamiento de streams.
- La gestión de datos ha de integrar variedad de temáticas, siendo dentro de ellas necesarias la de la utilización de herramientas de visualización dinámicas. Es importante manejar temas clave como la web de los datos o las bases de datos no convencionales.
- También, es esencial manejar el Business Analytics en el cual destacan aspectos como la privacidad, la ética, la legalidad, las infraestructuras Big Data y los equipos de datos.
- Por otro lado, no puede quedar fuera de este estudio la profundización en técnicas analíticas avanzadas, incluyendo los modelos de aprendizaje automático avanzado.
- Finalmente, el programa tiene integrados importantes temas de algoritmos paralelizados, los modelos de grafo escalables así como APIs, etc. Además, tiene integrados elementos y actividades para la comunicación y presentación de los análisis de datos.
Soft Skills en un máster
Cuando hablamos de soft skills en un máster nos referimos a las habilidades para entrar a un master, las cuales deben ser explícitas y muy exactas porque tienen que ser mostradas al Departamento de Admisiones, por medio de todos los requisitos que pedimos a cada candidato, y así en todas las escuelas.
Claro que para estudiar cualquier tipo de máster se necesita de habilidades, es por esto que aquí te diremos de cuáles hablamos para que puedas realizar un proceso de evaluación personal antes de aplicar para un lugar dentro de esta especialización, pues son habilidades intelectuales que te ayudarán.
Potencializar tus soft skills en un máster
Claro que en la UAH nos encargamos de potencializar tus soft skills en un máster pero es necesario que tu también traigas contigo, características que demuestren que eres un perfil ideal para egresar.
La admisión es con base de las habilidades que cada candidato demuestra para pasar el proceso selectivo que valora cada uno de los méritos que conlleva ser un candidato ideal.
Para tener un perfil excepcional y así formar un expediente ideal, el máster en data science busca a candidatos que:
- Estén dispuestos para asumir los retos de intelectualidad
- Poder llevar procesos de inteligencia cuantitativa
- Tener buena concentración
- Llevar el peso de materias múltiples al mismo tiempo
- Trabajar a marchas ajustadas
Además que lo anterior debe de ir acompañado de determinación y compromiso para poder culminar exitosamente la especialización.
Por supuesto que las soft skills en un máster son necesarias para el estudio y no nada mas para desenvolverte en el terreno profesional, ya que a medida que las tengas, se puede hacer un perfil mucho más capaz para captar toda la información y conocimientos nuevos que la especialización que deseas en el máster, requiere.
La importancia de la soft skills en un máster
Como bien lo hemos dicho anteriormente, las soft skills en un máster son importantes ya que ello determina que puedas salir avante en tu formación, pues con estas habilidades serás e perfil ideal para la preparación que requieres, ya que de esta manera, nosotros como tu sede educativa principal de tu especialización, nos aseguramos de que tu admisión sea certera y adoptes la educación, conocimientos, información y preparación que se te está proponiendo y que impera en el mundo laboral.
Así pues, he aquí razones más para poder realizar esa evaluación personal que necesitas hacer antes de aplicar con la Universidad de Alcalá a cualquiera de nuestros máster, pues ya sabes de la importancia que requiere tu especial atención en tus soft skills en un máster, y además que con ello sabremos que debemos potencializarlas para que puedas usarlas en un futuro próximo para que te ayude a triunfar en cualquier circunstancia, ya sea en las peores o mejores condiciones pero siempre sobresaliente para una empresa importante que sólo contrata ejemplos a seguir de lo que todos los trabajadores y emprendedores deben ser para realizar procesos mejores y exitosos.
Los perfiles más buscados en el sector Data Science
Al momento de analizar el sector Data Science una de las dudas que surgen es sobre cuáles son los perfiles más buscados.
¿Quieres conocerlos?
Si es así, no dejes de leer.
Perfiles de Data Scientist más requeridos
El científico de datos se ha convertido en uno de los puestos más solicyados dentro del sector de Big Data y de las TIC. Ha pasado de ser un perfil emergente a ser un perfil esencial para las empresas.
Ahora, debemos tener claro que ser un experto en Data Science requiere de contar con un perfil muy especial en el cual se combinen diferentes habilidades, conocimientos y capacidades que normalmente en el mercado laboral no se encuentran reunidas con mucha facilidad.
Así, de forma general el perfil del científico de datos es uno de los que cuenta con mayor demanda de empleo hoy en día y se espera que así sea también para los próximos años.
El científico de datos es un perfil que se ubica entre un analista de datos experto y un artista ya que no solo requiere de amplios conocimientos en matemáticas, tecnología y negocios, sino que requiere de creatividad y curiosidad. Todo esto claramente con el fin de ayudar a la empresa a cumplir con sus objetivos y a resaltar en un mercado tan competitivo como el que se presenta en la actualidad.
El Data Science lleva al profesional a aprovechar los datos y por ello, al momento de una empresa requerir a uno de estos profesionales se enfoca en buscar a personas con conocimientos en:
- Learning,
- Data minig,
- Así como Pattern Recognition.
Es innegable que este perfil se encuentra en alza dentro del sector y esto se debe claramente al avance que éste mismo presenta.
Los profesionales que se buscan
Las empresas se encuentran ante el reto actual de dar una buena gestión a los datos, de tal forma que estos ayuden a la toma de decisiones más acertadas. Para hacer frente a este reto los profesionales que más se buscan son aquellas que tengan experiencia para manejar las tecnologías y herramientas actuales. Así, las empresas principalmente requieren siguientes perfiles:
- Ingenieros, enfocándose en Ingenieros Técnicos y Superiores.
- También, graduados, licenciados y en menor medida diplomados o doctores.
Un plus de peso
Nos queda claro que las vacantes que surgen en Data Science suelen cubrirse con profesional en informática, matemática así como física que claramente haya desarrollado un máster para este perfil. Esta formación les permite tener los fundamentos técnicos y las capacidades para analizar datos, gestionar proyectos y comunicar de manera efectiva la información encontrada.
En todo caso, ha de saberse que al elegir a esta persona para las empresas es muy valorado que el experto posea experiencia tanto profesional como académica en el extranjero. Esto hace que el candidato posea una dimensión más amplia y valiosa para las empresas que valoran en gran medida la movilidad y la capacidad de adaptación de sus empleados.
El boom del Data Science
Hoy al hablar de los Data Science o científicos de datos estamos hablando de uno de los perfiles más buscados y también mejor pagados a nivel mundial.
Pero, a ¿Qué se debe el boom de este perfil?
Situación actual del mercado
Para comenzar a comprender el boom del Data Science debemos hablar del estado actual del mercado y de la tendencia que presenta en él este perfil.
Así, ha de tenerse en cuenta que desde hace algunos años atrás tanto los Big Data como el Business Intelligence se han presentado como destinos principales de inversión. Así mismo, se presentan como los sectores que más requieren personal cualificado y son en los que más se ha generado nuevos emprendimientos y empresas.
Según una importante consultora, la Gartner, se preveía que en este 2016 la inversión en este ámbito sería de cerca de 17 mil millones de dólares. Una suma realmente alentadora que nos deja en evidencia porque en estos últimos años los puestos para expertos en analizar e interpretar datos para las empresas han aumentado hasta el punto de duplicarse.
Los profesionales en tratar los datos, incluidos claramente los Big Data, se conocen hoy como los Data Scientists y son ellos los que se han posicionado en el mercado como uno de los mejores pagos del sector TIC. La necesidad de suplir este perfil y su poca cantidad de profesionales ha logrado esto con este perfil.
Así, el salario de un data scientist en Estados Unidos es de unos 100 mil dólares al año, mientras que en el Europa se ubica en más o menos unos 70 mil dólares anuales. En cuanto a España este sueldo se ubica en unos 55 mil euros al año en promedio.
Y entonces, en este punto, nos va quedando claro que la popularidad del Data Science se debe sobre todo a que las empresas son cada vez más conscientes de la importancia de los datos y de los beneficios que su estudio y análisis puede dar a la misma.
En este entorno el perfil de Data Scientist se presenta como uno de los más apreciados y es que no es por nada que hoy se ubica como primero en la lista de Glassdor que presenta las 25 mejores profesiones de América.
Y si no te quieres perder este boom lo mejor es que hagas una consultoría en Inteligencia Artificial para saber la situación de tu empresa.
Salidas profesionales del Data Science
Ya para terminar, debemos tener muy claro que el científico de datos también ha logrado posicionarse como uno de los perfiles más buscados debido a que sus salidas profesionales son muy variadas. Dentro de ellas se encuentran:
- Los puestos de analista de datos
- Consultores y gestores de proyectos de Bussiness Intelligence
- Como arquitectos de datos de Bussiness Intelligence,
- Como analistas digitales en los departamentos de Marketing
- Como responsable de datos empresariales de la empresa y de la estrategia de la información.
Formarse en Data Science
Para acceder a las salidas laborales que hemos mencionado en el apartado anterior, es necesario formarse especialmente en todos los aspectos que conlleva el Data Science. Una de las posibilidades de más éxito es el máster en Data Science. Con el máster podrás adquirir los conocimientos necesarios que te convertirán en un data scientist.
En el máster en Data Science aprenderás a realizar una gestión de forma adecuada, pre-procesando los datos y optimizando así su gestión según las herramientas utilizadas, pues trabajar con estas altas cantidades de datos demanda unos requisitos físicos que debemos explotar al máximo. Otra de las aptitudes que adquirirás es la habilidad para comprender cuáles son las fortalezas y debilidades del negocio en el que se desarrolla su acción laboral y hacia dónde se dirige este. Aprender a conocer el negocio y la industria en los que te desenvuelves es crucial en esta profesión.
El máster en data science te abrirá las puertas del mundo laboral tanto en España como en el resto del mundo, ya que es una profesión a la que muy pocas personas se dedican. Debido a esto, la demanda de las empresas por incorporar a un data scientists en sus filas es muy grande. Actualmente, cursar el máster en data science te garantiza obtener un empleo rápidamente en España.
Principalmente, el máster se orienta a profesionales del mundo de la ingeniería y las finanzas, aunque, por supuesto, aquellos profesionales que no pertenezcan a estas ramas también pueden acceder a él y formarse para ser data scientist en su campo.
Así, la demanda empresarial de Data Scientist se revela muy alta y ante ello son cada vez más los profesionales que deciden forjarse en este perfil para poder entrar en los diferentes sectores que los requieren.
La tendencia para los Data Scientist se presenta muy esperanzadora y es que según el informe del ‘Big & Open Data in Europe: A growth engine or a missed opportunity?’ la transición a soluciones tecnológicas basadas en datos podría superar los 200 millones de euros en Europa para el 2020.
¿Qué debes estudiar para convertirte en un Data Scientist?
Si quieres convertirte en un Data Scientist seguramente te preguntarás sobre qué debes estudiar para ello. Para ayudarte con esto a continuación te hablaremos de aquellos temas fundamentales que se han de estudiar.
Data Science ¿Qué es?
Antes de entrar a hablar detalladamente de lo que necesitas para ser un científico de datos es necesario que dejemos claro de que se trata esta disciplina.
Así, inicialmente debes saber que el Data Science es el encargado de extraer conocimientos de los datos que analiza. Su misión principal es la de extraer conocimiento de los datos que tiene disponibles y este conocimiento ha de trasmitirlo a los directos de la organización o empresa para la que trabaja. De esta forma, estos líderes pueden tomar sus decisiones, buscando claramente que el negocio funcione de manera más eficaz.
Y entonces, teniendo claro esto ¿Qué debes estudiar para convertirte en un Data Scientist?
Es muy importante que antes de centrarnos en los temas a estudiar tengas claro que las habilidades que un científico de datos debería tener no son solo habilidades científicas o de negocio, sino que se trata de un perfil muy integral en el cual las habilidades sociales son también muy relevantes.
Esto se debe a que el científico de datos extrae y examinar los datos de variedad de fuentes al mismo tiempo que mantiene la visión del negocio. Esto, con el fin de tener la respuesta al problema de negocio que tiene la empresa. Al analizar los datos el Data Scientist ontiene conocimiento que debe ser capaz de trasmitir a los líderes del negocio, entregándoles así una ventaja competitiva y recomendaciones que ayuden al negocio a destacarse.
Habilidades y estudios para convertirte en un Data Scientist
Las habilidades y estudios del científico de datos son variadas y hacen parte de campos diferentes. Así:
- Dentro de sus habilidades científicas requiere saber extraer, limpiar y procesar datos, usando para ello diferentes métodos estadísticos. Así mismo, requiere presentar estos datos gráficamente. Por eso, la formación para convertirte en un Data Scientist debe ser muy sólida al dar conocimientos matemáticos y estadísticos así como informáticos.
- Así mismo, se requiere una formación informática de alto nivel, que le permita programar en R y Python, ya que ello le permite extraer, limpiar, analizar y presentar los datos. También, se requiere formación y amplios conocimientos en bases de datos SQL y noSQL, además de Hadoop, Pig, Mapreduce y Hive.
- En cuanto a nivel matemático se requiere aprender sobre modelado estadístico, diseño de test y hasta machine learning.
- Es necesario que para la presentación de datos se sepan manejar herramientas como Prezi, PowerPoint así como Tableau y otras que permitan una excelente visualización.
- Finalmente, las habilidades “sociales” requieren de un buen conocimiento y manejo del lenguaje así como de la comunicación. En cuanto a las habilidades de negocio el Data Scientis ha de conocer el mundo de los negocios, la administración, las necesidades, los objetivos, competencia de la empresa, etc.
Principales Congresos Data Science para 2017
Este 2016 se han llevado a cabo una buena cantidad de Congresos Data Science muy importantes, pero a puertas de que empiece el nuevo año es necesario que hablemos de los principales eventos de este tipo que se realizarán en el 2017.
Conoce cuáles son estos eventos y no dejes de programarte desde ya para asistir a alguno o más de ellos.
Los 2 Congresos Data Science más importantes en España
El primero de estos congresos que queremos que tengas en cuenta es el Big Data Congress 2017, que esperamos se realice en el mes de octubre. Este año se realizó el 4 y 5 de octubre en la ciudad de Barcelona teniendo un gran éxito al ser la segunda edición.
Este evento cuenta con patrocinadores muy reconocidos, como la Generalitat de Catalunya, el Ayuntamiento así como Oracle, Everis, AIS Group, PUE, BSC-CNS, entre otras enfocadas aofrecer soluciones de negocio y tecnologías.
Ahora, debes saber que este congreso se ha realizado para ser un punto de encuentro para las empresas, proveedores así como profesionales que trabajan en el área del Data Science, el Big Data así como el Data Analytics.
Si decides ir al evento del 2017 has de saber que éste tiene como objetivo no solo impulsar el sector sino también crear un espacio de conocimiento y generar sinergias entre la demanda y la oferta.
Ten muy en cuenta que en este evento podrás encontrar a una cantidad de asistentes que son IT Managers, consultores, CEOS, expertos en TIC, administradores así como científicos de datos, entre otros.
Otro de los Congresos Data Science más importantes que se realizarán es el Biddata Spain, el cual se realiza es en la ciudad de Madrid. Este, se espera se lleve a cabo en el mes de noviembre para celebrar en esta ocasión su sexta edición. Así, has de saber que la quinta edición de Big Data Spain se realizó este 2016 el pasado 17 y 18 de noviembre en Pozuelo de Alarcón.
En este evento, además de hablar sobre el Data Science se habla de temas relacionados como Machine Learning, Cloud, entre otros que son de gran importancia para las empresas y los profesionales.
No podemos dejar de resaltar que esta edición tuvo más de 1.100 asistentes así como 65 exponentes que trataron y compartieron temas y contenidos de mucha relevancia y altísima calidad.
Otros eventos Data Science a considerar
Además de estos Congresos Data Science no podemos dejar de mencionar otros eventos similares:
- Para comenzar, debemos hablar del Data Week Madrid y Barcelona, que son congresos que generalmente se llevan a cabo a fin de año y que tienen como base tratar los retos del área en compañía de una buena cantidad de expertos nacionales e internacionales.
- También debemos hablar del congreso Big Data Analytics Tokyo, que se realizará el 7 y 8 de febrero.
- Y finalmente, debemos mencionar el Nordic Data Science and Machine Learning Summit, que se espera se realice el 19 de octubre de 2017.
Las 10 claves de un Máster en Data Science
Si has decidido realizar este master has de considerar conocer las claves de un Máster en Data Science que éste ha de cumplir.
¿Cómo debería ser tu Máster en Data Science?
Nos queda claro que el Máster en Data Science es uno de los estudios más apetecidos por las empresas y por esto hace que valga mucho la pena tomarse su tiempo a la hora de elegir el estudio a realizar.
Al momento de seleccionar entre uno y otro has de considerar las claves de un Máster en Data Science:
- El máster ha de incluir elementos estadísticos y técnicos, pero también ha de combinar la estrategia, la analítica y la buena comunicación. Esto es fundamental ya que las empresas requieren perfiles que combinen adecuadamente todos estos elementos.
- Que maneje como objetivo el aprendizaje del ciclo completo de Data Science. Por eso, el máster debe buscar que se aprenda desde el punto básico, de datos en bruto, pasando por la elaboración de los dashboards y que claramente lleve a la aplicación de los diferentes métodos estadísticos.
- Ha de permitirnos llegar a convertir los datos en productos o servicios valiosos. La finalidad de este máster ha de ser llevar a sus participantes a saber usar los datos que se analizan con las herramientas estadísticas.
- Enseñar a escribir un código para los datos. En las claves de un Máster en Data Science no puede faltar esta enseñanza y es que la persona deberá ser capaz analizar los datos con Hadoop y Spark.
- También, debería enfocarse a la aplicación sobre los datos de técnicas propias del machine learning, con la aplicación de Spark.
- La comunicación. Nos queda claro que la comunicación es un punto muy importante en el Data Scientist. Por eso, el máster también debe tener su enfoque en ello. De esta forma, a lo largo del máster se debería trabajar en el desarrollo de presentaciones, como dashboards interactivos, que sean de gran ayuda para presentar la información que se ha logrado extraer.
- Un temario muy completo que realmente permite ser un experto en Data Science es fundamental. Para identificarlo se ha de buscar que integre diferentes módulos claves, como el introductorio, el de diferentes lenguajes para data Hacking, el de machine learning y evidentemente el de estadística así como los de deeplearning, bif data, visualización y la aplicación real del data science.
- Presentación de módulos previos. En las claves de un Máster en Data Science la presentación de módulos previos es muy importante ya que muchas personas que no tienen el perfil adecuado para cursar este estudio puede lograr ponerse en un punto de equilibrio con estos contenidos que deberían tratar la programación con Python así como las estadísticas para data science con Python.
- Itinerarios y precios ajustados al perfil: los programas de máster elegidos deberían presentar opciones ajustadas a los perfiles de los participantes. De esta forma, si se requiere cursar los módulos previos o alguno de ellos se debería poder hacer antes de iniciar el programa de máster en Data Science.
- Finalmente, no pueden faltar los excelentes profesores. Estos deberían siempre ser profesionales en Data Scientist que trabajen actualmente en ello, aunque claramente han de presentar una especialidad y experiencia en el área que resulte de gran utilidad.
Principales beneficios del Data Science
El principal beneficio del Data Science en una organización es la facilitación de la toma de decisiones. Las organizaciones con Data Scientists pueden incluir evidencia cuantificable basada en datos en sus decisiones comerciales. Estas decisiones basadas en datos pueden, en última instancia, llevar a una mayor rentabilidad y una mejor eficiencia operativa, rendimiento comercial y flujos de trabajo.
En las organizaciones orientadas al cliente, el Data Science ayuda a identificar y refinar las audiencias objetivo. El Data Science también puede ayudar al reclutamiento: el procesamiento interno de aplicaciones y las pruebas de aptitud basadas en datos y los juegos pueden ayudar al equipo de recursos humanos de una organización a realizar selecciones más rápidas y precisas durante el proceso de contratación.
Los beneficios específicos del Data Science varían según el objetivo de la empresa y la industria. Los departamentos de ventas y marketing, por ejemplo, pueden extraer datos de clientes para mejorar las tasas de conversión o crear campañas de marketing uno a uno. Las instituciones bancarias están extrayendo datos para mejorar la detección de fraudes. Las empresas de envío utilizan el Data Science para encontrar las mejores rutas de envío y horarios, así como los mejores modos de transporte para sus envíos.
El Data Science todavía es un campo emergente dentro de la empresa porque la identificación y el análisis de grandes cantidades de datos no estructurados pueden resultar demasiado complejos, costosos y lentos para las empresas.