masters degree data science
La Universidad de Alcalá es una de las universidades más históricas de nuestro país. Desde hace siglos, oferta una gran cantidad de estudios variados con el objetivo de formar a nuestros estudiantes en todas las competencias de nuestra sociedad.
Entre su diversa oferta formativa se incluyen desde grados universitarios, másteres y títulos propios, pasando por cursos de verano y seminarios. Con las miras siempre puestas en el futuro, en ofrecer contenidos acordes a los sucesos y revoluciones de la actualidad. Lo que ahora mismo está ocurriendo es que la llegada de Internet está revolucionando todos los sectores. Por lo tanto, todos los estudios más recientes se enfocan a controlar Internet y utilizarlo en nuestro beneficio.
Internet precisamente conlleva un aumento del volumen de datos y por tanto de información sobre nosotros, qué hacemos y qué nos gusta. Esto le gusta a las empresas y es de vital importancia para poder organizar sus estrategias de negocio. Esto hace indispensable que existan materias como el Data Science, que precisamente se encargan de entender e interpretar esos datos.
Por eso la Universidad de Alcalá oferta en sus estudios un máster en Data Science: para dar respuesta a todas estas inquietudes. ¿Te gustaría estudiar Data Science y participar en la revolución del futuro? ¡Súmate!
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Cómo saber si estás preparado para estudiar un máster en Data Science
Dentro del campo tecnológico mantenerse al día de sus avances y especializarse en sus posibilidades es casi una necesidad. Si formas parte de un perfil técnico (ingenierías TIC), cuantitativo (matemáticas, estadística) o de negocio (economía, empresa) probablemente te estarás preguntando cuál es el siguiente paso en tu vida profesional. Si te interesan los datos o te preocupa la situación actual, quizás tu camino sea la Ciencia de datos. ¿Estás preparado para estudiar un Máster en Data Science? ¡Sigue leyendo para descubrirlo!
5 Factores para elegir el mejor Máster en Data Science
Con el auge y la importancia y necesidad de estudiar un Máster para especializarse y obtener conocimientos y habilidades específicas que nos abran el camino al mundo empresarial, la competitividad hace de esta una forma perfecta para despuntar. Por ello es primordial encontrar el mejor Máster y el mejor centro de formación.
¿Qué factores nos pueden guiar a la hora de decidir el mejor Máster en Data Science? En este artículo os dejamos 5 Factores para elegir el mejor Máster en Data Science.
Elije el mejor Centro de Formación en Data Science.
El centro es realmente importante pues de él parten el resto de factores que intervienen en la decisión. Es la clave y el centro del meollo. Por ello es importante que despejes pronto esta duda y, si ya sabes que lo que quieres es realizar el Máster en Data Science en la Universidad de Alcalá, no dudes en echar un vistazo a este enlace donde podrás conocer al profesorado, el programa y ver los requisitos de admisión. ¿A qué estás esperando?
Los Objetivos.
Es muy importante saber hacia dónde vamos. Por eso, siempre que vayas a afrontar una decisión importante en la vida, debes tener muy claro cuál es el objetivo que quieres alcanzar. El tiempo es el valor más preciado que invertirás en toda tu vida y gestionarlo no es tarea fácil.
Enfrentarse a un máster en Data Science significa trabajar para conseguir la comprensión y aplicación de teoría financiera, comprender y saber usar las herramientas de gestión o potenciar el desempeño directivo de los participantes. Mejorar capacidad de toma de decisiones en cualquier ámbito. Una respuesta a las necesidades y exigencias que demanda el mercado, en busca de profesionales con talento como tú.
El Programa (y los Módulos).
Si los objetivos son importantes, el programa y sus módulos serán lo que nos ofrecerá la posibilidad de establecer el tiempo. Conocer el programa de un máster es importante mucho antes siquiera de comenzar el mismo: nos servirá para vaticinar con mayor o menor acierto los tiempos.
Módulos (como Economía y Sistema Financiero Internacional, Métodos Computacionales, Data Science Corporativas, Mercados Financieros, Gestión de Cartera, Regulación Financiera…) son las herramientas que nos llevarán a conseguir los objetivos arriba mencionadas. En ellas tenemos la capacidad de expandir nuestros conocimientos y especializarnos para resultar eficientes en todo tipo de ámbitos.
El Claustro Docente.
Portadores de experiencia y conocimientos, son las llaves que abrirán cada una de las herramientas arriba descritas. Capaces de potenciar la teoría ofreciendo experiencia en el sector y otorgando al recién llegado la seguridad de saber que no está remando solo.
El claustro de la UAH refleja la vinculación entre empresa y universidad, estando integrado por profesionales procedentes de ambos ámbitos. Por un lado profesionales del mundo financiero y bancario que ocupan puestos directivos en las principales empresas del sector, tanto nacionales como internacionales, y por otro lado expertos docentes de las principales universidades del país.
Motivación y Disciplina.
El camino de las Data Science requiere profesionalidad y responsabilidad. La motivación es fundamental para recorrer un camino en el que nuestro mayor activo somos nosotros mismos. Se trata del comienzo de un camino que durará toda la vida y del que podremos emerger y alcanzar el lugar que deseamos en el mundo.
No dejes que los problemas a corto plazo puedan nublar tu visión a largo plazo. Trabaja por conseguir paliar los obstáculos que vayan apareciendo en el camino y tarde o temprano llegarás al lugar indicado. ¡No desfallezcas!
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:
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.
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.
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.
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.
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?
Personas con máster: los menos afectados por el paro
¿Has escuchado hablar de los Godínez? Este es un nombre (por no decir apodo) que se le da a todos esos empleados con salario mínimo que tienen horarios de 8:00 de la mañana hasta las 18:00 hrs. o más sin derecho a paga por horas extra.
Muchos de ellos terminaron en estos trabajos mal remunerados y sin motivación porque no tienen una especialización que el mundo exige en el presente que impera.
A diferencia de ellos, pasa lo contrario con personas con máster y lo vamos a explicar a continuación.
Los beneficios de tener un máster
Tener un máster no sólo significa tener los conocimientos, la información, las capacidades, las habilidades y las herramientas más desarrolladas para poder salir avante de un mundo lleno de competencias, sino que ser especializado significa que siempre estarás a la cabeza hasta de tus propias ambiciones, ya que a las personas con máster siempre les irá mejor en el terreno laboral y por ende en el terreno personal, ya que:
- Empleo inmediato
- Siempre ganarán más
- Obtendrán siempre los puestos más cotizados
- Liderarán los proyectos más envidiados
- Serán los líderes de grupos
- Serán merecedores de las retribuciones que su especialización implica
- Serán fiel ejemplo de la generación que sigue
- Tendrán más oportunidades de mejora
- Tienen la gran ventaja de liderar un negocio propio
- Tienen la oportunidad de jubilarse jóvenes
- Podrán jubilarse con la mejor paga para seguir teniendo calidad de vida
- Tendrán más tiempo libre
No cabe ningún tipo de duda que ser personas con máster es lo mejor que podemos ser en esta vida, ya que la especialización hace más preparados a los seres humanos y por ende, más capaces de ser la clave del éxito.
¿Qué valor tienen las personas con máster en las empresas?
Sin duda alguna debemos de hablar del trato que, por ejemplo, nuestros egresados del máster en Data Science tienen en las empresas, el cual es mucho más cordial, profesional y personalizado, pues las grandes cabezas que lideran a las empresas, confían en personas con máster que egresan de la Universidad de Alcalá, pues saben el nivel de preparación e intelecto que tienen, y no es cuestión de exclusión pero no debemos de taparnos los ojos en el presente que impera, pues sabemos que siempre será mejor tratado una persona bien preparada.
Si tienen valor para la empresa pero están más expuestos a despidos, pues en los recortes son a los primeros que despiden.
Las personas con máster son mucho más beneficiadas en el mundo laboral debido a la aportación tan excepcional que hacen con respecto de los procesos laborales que se implementan en cada empresa y que llevan al éxito a las mismas, ya que estas personas son portadoras de talento para mover los hilos de cada uno de sus departamentos (en caso de tener subordinados) para que todos los procedimientos y tareas de cada uno sean clave de la fortuna que es tener a un egresado nuestro en la empresa.
¿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.
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.