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Al querer recibir una formación en un sector como el de Big Data, es normal preguntarse qué perfil es el adecuado para poder llegar a ser un experto en dicho ámbito profesional. Los expertos coinciden en que no tienen que ser necesariamente matemáticos o estadísticos. Lo importante es que sean personas con curiosidad que quieran transformar los negocios aportando su contribución particular.

Como consecuencia de la transformación digital, los modelos de negocio están cambiando y ahora se demanda más que nunca a profesionales que sean capaces de interpretar y analizar grandes cantidades de datos para dar valor convirtiendo los datos en información. Esa es la tarea fundamental de un experto en Big Data.

El Big Data evoluciona muy rápido ya que cada vez disponemos de más fuentes y recursos de los que extraer datos. Por este motivo, las empresas necesitan expertos que sean capaces de obtenerlos, analizarlos y convertirlos en información que aporte valor. En la actualidad, las empresas se encuentran con grandes dificultades para encontrar expertos en Big Data. La demanda de estos perfiles ha crecido mucho más rápido que la oferta, por lo que, hoy en día, formarse en esta área es una decisión muy acertada.

Si quieres formar parte de este sector y convertirte en todo un experto, la Universidad de Alcalá de Henares te ofrece la oportunidad de obtener una buena formación Big Data. Se trata de una formación compuesta por un programa docente de calidad donde podrás obtener todos los conocimientos necesarios para ser un experto en la materia. Incluso podrás desarrollar tus habilidades y aptitudes como científico de datos gracias a la ayuda de un claustro docente con amplia experiencia en la vida real con dicho ámbito.

Realizar un Máster en Big Data y Data Science es mucho más fácil de lo que parece. De hecho, ahora mismo, incluso tienes la oportunidad de hacerlo online, por lo que podrás compaginar tanto tu vida laboral como la familiar con los estudios. Además, podrás dedicarte a ello donde y cuando quieras sin ningún tipo de obstáculo gracias a la novedosa “Flipeed Classroom” donde podrás trabajar desde casa teniendo todos los materiales a mano para no perder tiempo ni dedicación. ¡No esperes más y apúntate! Mejora tu futuro con nosotros.

Máster en Data Science.

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Blog formacion big data : 6 artículos encontrados

Conviértete en un profesional en Big Data

A lo largo de estos últimos años, el Big Data y todas sus aplicaciones se han ido haciendo camino hacia la mayor parte de las industrias del mundo. Tanto en el sector financiero, como el industrial, incluso pasando por la sanidad. Ahora mismo, en pleno auge de estas tecnologías, es necesario el desarrollo y preparación de expertos en este ámbito.

Estos expertos deben poder asegurar que la toma de decisiones de una empresa sea la correcta y la más fructífera. Dentro de los ámbitos del Big Data o el Business Intelligence se intenta dar respuesta a las necesidades de análisis de datos de las empresas. Pero hay que asegurarse de hacerlo de la manera más eficiente posible. ¿Quieres convertirte en un profesional en Big Data gracias al Máster en Data Science de la Universidad de Alcalá? ¡Sigue leyendo!

Data Science Review #8

– Data News #8

La evolución de la sociedad gracias al Data Science

La revolución digital es un hecho. Un nuevo paradigma que permite almacenar cada segundo una cantidad ingente de datos acerca de nuestros usos, intereses, aficiones o tendencias. Bien analizados y procesados se convierten en una oportunidad de negocio y de progreso en la sociedad.

Data Science Review #7

– Data News #7 

 

Un caso en Data Science centralizada

¿Cuál es el enfoque centralizado del Data Science? Esta es la pregunta que se hacen muchas empresas. Las claves están en poder mostrar el ROI, es lo mejor para sentar las bases para poder apoyar las mejoras del modelo evolutivo, realizar inversiones correctas desde el principio para poder garantizar resultados de Data Science que sean repetibles y no mera información interesante. Un moto de Data Science centralizado ayuda a salvar silos organizacionales, reducir costos y reducir la rotación de Data Science.

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