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Dentro de la revolución tecnológica que estamos viviendo los datos son el sustento de estos avances. Las facilidades aportadas por el análisis de datos permiten mejorar la toma de decisiones en todos los ámbitos y la creación de nuevas posibilidades.

Pero para conseguir extraer todo el potencial de esta tecnologías se requiere de profesionales formados en la ciencia de datos, con conocimientos actualizados y capaces de manejarse en el inmenso mar de datos y técnicas. Las empresas buscan profesionales formados en esta revolución, y para ello solicitan perfiles especializados en un Máster en Data Science.

La Universidad de Alcalá está al tanto de estas demandas y ofrece uno de los mejores programas de formación  en Data Science con un completo Máster de Data Scientist. Esta formación te permitirá adquirir los conocimientos y habilidades extraer todas las posibilidades del Big Data.

Además, el Máster en Data Scientist de la Universidad de Alcalá cuenta con una metodología Flipped Classroom, que permite realizar el estudio de modo Semipresencial o completamente online, y una formación orientada a la práctica. Los científicos de datos formados por la Universidad de Alcalá cuentan con la habilidad y experiencia para trabajar e implementar los mejores programas y herramientas de data science en cualquier sector.

El Máster en Data Scientist de la Universidad de Alcalá complementará tu formación técnica, cuantitativa o de negocios y te convertirá en el profesional del futuro. ¡Anímate!

Máster en Data Science.

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Blog data science programs : 7 artículos encontrados

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

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!

Actitudes y Aptitudes de un Data Scientist

La mayoría de requisitos laborales o de formación son habilidades técnicas: matemáticas con énfasis en análisis estadístico, habilidades informáticas… pero un buen científico de datos también tiene un fuerte conjunto de habilidades puras. La ciencia de datos es más que matemática y tecnología: se trata de hacer que funcionen para las personas que lo necesitan.

Aquí os dejamos cinco habilidades puras que cada Data Scientist necesita:

  1. La capacidad de entender el negocio

Si el científico de datos está trabajando en el comercio minorista, seguros, energía o finanzas, el conocimiento del negocio y la industria son esenciales.

El análisis de datos sólo es útil en la medida en que refleje lo que la empresa necesita: eso si la empresa sabe lo que necesita. La habilidad para entender cuáles son las fortalezas y debilidades del negocio (así como la capacidad de enfocar hacia dónde se dirige) son habilidades críticas que el científico de datos debe dominar.

Un científico de datos necesita tener una comprensión firme de lo que hace que este negocio sea único, donde encaje dentro de la industria y lo que la empresa necesita para seguir siendo competitiva dentro del clima cambiante. Debe ser capaz de reconocer las tendencias en beneficio de su empresa.

  1. La capacidad de casar las necesidades del negocio con Know-How técnico

La capacidad de conectar personas y tecnología es crucial para un científico de datos.

El análisis de los datos no es nuevo pero la tecnología utilizada para analizar los datos está evolucionando rápidamente. Nuevas y mejores maneras de hacer las cosas están en el horizonte más cercano. Un científico de datos debe ser capaz de sacar su nariz de los datos el tiempo suficiente para evaluar las tecnologías disponibles para ellos. También deberían ser capaces de reconocer cuál de las tecnologías disponibles mejor se adapta al plan de negocios, ya sea la migración de datos a la nube, la actualización de las operaciones de mainframe o la adopción de nuevas plataformas.

  1. La capacidad de actuar como traductor entre trabajadores técnicos y los que no.

El científico de datos es literalmente el intermediario entre el departamento de TI y el lado de negocios de la empresa. Estos dos grupos de personas hablan diferentes idiomas. Un científico de datos con éxito será capaz de escuchar a los trabajadores de la producción y traducir esto en qué tecnologías puede satisfacer sus necesidades. Además, el científico de datos debe ser capaz de escuchar el lado del departamento de TI y ayudar a la parte de producción a entender cómo la tecnología puede ayudar, así como los límites que hay en las tecnologías ya disponibles.

  1. La capacidad de poner el análisis de datos en perspectiva.

A veces, los datos le dicen a la compañía lo que quiere oír. Otras veces, no. Un experto data scientist tendrá suficiente conocimiento diplomático (incluso político) para presentar los hechos tal como son y comunicar lo que ello significa de una manera que todo el mundo entienda. Idealmente, el científico de datos será capaz de influir en la empresa en la dirección correcta cuando los datos indiquen que las cosas necesitan un cambio.

  1. Un profundo sentido de la curiosidad más insaciable.

A diferencia de muchas otras carreras, la ciencia de los datos requiere innovación y creatividad para descubrir nuevas ideas. Los datos pueden decirnos mucho pero no necesariamente lo hacen de la forma esperada.

¿Estás pensando emprender este camino?

¿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.

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.

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.

 

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