Máster en Data Science: plan de estudios

Los datos o la información siempre han sido valiosos, pero nunca más que ahora. Sin embargo los datos están, hoy día mucho más a mano que antaño. El Data Science posibilita conocer las numerosas formas de búsqueda y tratamiento de los datos, además de las nuevas técnicas desarrolladas para la aplicación de los mismos a las nuevas tecnologías de la información y comunicación.

¿Qué es Data Science?

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sea estructurados o no estructurados. Por lo tanto, es una continuación de campos como la estadística, minería de datos, aprendizaje automático o analítica predictiva.

Probablemente, el campo más representativo de Data Science sea la estadística, pero no se reduce solo a esta. Sin el apoyo de las otras ramas no podría ser lo que es.

¿Qué puedes aprender estudiando?

Generalmente se estudia este tipo de master en periodos de tiempo no demasiado extensos. En la Universidad de Alcalá de Henares por ejemplo, se estudia durante un periodo máximo de un año. Se estudian unas diez asignaturas debidamente repartidas. Le corresponden un total de sesenta créditos de los cuales, siete pertenecen directamente al proyecto o memoria.

Algunas de las asignaturas de online Data Science masters se enfocan en el mundo de los negocios. Gran cantidad del trabajo que se viene ofreciendo para expertos del Data Science tiene como finalidad la de ofrecer estudios certeros sobre el funcionamiento del mercado, analizando tanto a clientes o usuarios, como a empresas competidoras o proveedores.

La mayoría de las asignaturas tienen carácter de análisis. De hecho en el plan de estudios se pueden encontrar asignaturas con nombres como “módulo de técnicas de análisis” o “módulo de técnicas de análisis avanzadas”. También existen asignaturas como “Analítica avanzada”, “módulo de gestión de datos” o “módulo de paralelización de datos”.

Además, se suele dirigir a profesionales con un perfil técnico (ingenierías TIC), cuantitativo (matemáticas, estadística) o de negocio (economía, empresa) que deseen afrontar el reto de Big Data como ventaja competitiva, especializándose en el análisis de datos.

Competencias a adquirir

Se exige que una vez terminado el máster, se sepa comunicar los resultados de diferentes tareas de análisis a través de gráficos y diagramas a diferentes audiencias. También se suele pedir que se sepa utilizar entornos de Data Science para un amplio rango de tareas analíticas, incluyendo la preparación y transformación de datos.

Contextualizar y guiar las tareas de análisis en contextos de negocio, aplicación o transformación concretos es una de las claves que se precisan de un profesional en el Data Science. Aplicar técnicas de análisis estadístico e inferencia a datos de problemas diversos se aprecia así como saber utilizar técnicas, herramientas y algoritmos de aprendizaje automático, supervisado y no supervisado. Por último, otra función es la creación de modelos predictivos o de asociación y saber evaluarlos, actualizarlos o desplegarlos.

Saber seleccionar y aplicar tecnologías de paralelización de datos y desarrollar procesamientos paralelos sobre las mismas con los paradigmas más adecuados. Poder diseñar soluciones para las problemáticas del procesamiento en tiempo real. Saber utilizar servicios y APIs en la nube para el procesamiento de datos paralelo. Todas esta y muchas más son competencias que se pueden aprender en online Data Science masters.

Como conclusión hay que tener en cuenta que, tanto en España como en muchos países de occidente e incluso cada vez más en oriente, se ofrecen a día de hoy una gran cantidad de puestos de trabajo en el ámbito del Data Science. Es el caso de todos las vacantes que se ofrecen en la página Indeed. ¿Sabes lo que esto significa? ¡Que tus oportunidades laborales tras finalizar tus estudios son realmente prósperas! ¿A qué esperas para estudiar Data Science? ¡Anímate!