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¿Te gustaría estudiar Data Science en nuestro país? ¿Más en concreto, te gustaría hacerlo en Madrid capital? La Universidad de Alcalá de Henares oferta un máster en Data Science en pleno centro de Madrid que te proporcionará los conocimientos necesarios para transformarte en un Data Scientist.

Actualmente se habla de la existencia de un boom de los datos, es decir, de una revolución que nace con la llegada de Internet y que habla de millones de cantidades de datos que necesitan ser gestionados para extraer información útil con la que poder trabajar. Sobre todo para las empresas, que necesitan saber hacia dónde orientar sus negocios. De esto hace años no se podía hablar debido a que Internet apenas estaba desarrollado, pero con las revolucionaras tecnologías de la llamada Industria 4.0, podemos hablar de innovación absoluta que empezará con los datos y quién sabe dónde terminará.

Por eso, la demanda de Data Scientists crece con cada año que pasa. Cada vez son más empresas las que necesitan las habilidades de estos profesionales: para poder saber hacia dónde dirigirse en este mercado tan competitivo.

Si te gustaría ser uno de estos científicos de datos, necesitas tener conocimientos de matemáticas, estadística, informática (programación)… Y nosotros haremos el resto. ¡Te necesitamos! ¡Anímate a estudiar nuestro máster en Data Science!

Máster en Data Science.

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Blog study data science : 7 artículos encontrados

Data Science Review #6

– Data News #6 

 

Influencers monta su propia empresa de Data Science para gestionar y representar a influencers

FortFast, un YouTuber reconocido, emprendedor y licenciado en Física, con un grupo de físicos y data scientists titulados formó una empresa de Data science y representación de influencers para elaborar predicciones dentro del mercado de influencers. Este doble papel le ha permitido observar la industria desde distintas ópticas. Este oficio encierra en realidad un trabajo artístico y la enorme complejidad de entender a una audiencia tan volátil como es la digital. Proporcionar cada semana un contenido de calidad para ese público que logre enganchar es la clave para sobrevivir en un medio que “no es natural”, YouTube.

Data Science y la Inteligencia Artificial

Cada vez más observamos nuevos avances tecnológicos que afectan a toda la sociedad. Muchas de estas tecnologías se desarrollan en la búsqueda de la mejora de procesos ya de por sí complejos. Esto es lo que ocurre con la Inteligencia artificial y el Data Science. En una primera estancia podrían parecer incompatibles. Sin embargo, pueden beneficiarse la una de la otra y construir una nueva realidad. ¿Quieres saber cuál es la relación entre IA y Data Science? Te lo presentamos en este post ¡Sigue leyendo!

¿Qué puede aportarte estudiar un Máster en Data Science?

Seguro que te has fijado en que en los últimos años han aparecido cada vez más cursos y puestos de trabajos para científicos de datos. Y es que todo a nuestro alrededor está comenzando a conectarse entre sí y con nosotros. El intercambio de información está a la orden del día y por ello es necesario formarse adecuadamente. Si estás interesado en continuar tus estudios con un Máster en Data Science, estás en el sitio adecuado. ¡Continúa leyendo!

Data Warehouse vs Data Lake

En las empresas es fundamental disponer de un correcto almacenamiento de datos, ya que es lo que actualmente asegura la continuidad vital de cualquier compañía IT. Antiguamente el almacenamiento de datos de las empresas se realizaba en lugares físicos, donde se guardaban los documentos confidenciales y comunes. Pero con el avance de las tecnologías y la llegada de Internet esto ha ido cambiando.El almacenamiento de datos ya no solo se basa en recogerlos y protegerlos, sino que a su vez se ha de “aprender de ellos”. Data Warehouse y Data Lake son dos paradigmas completamente diferentes para llevar a cabo el almacenamiento y tratamiento de datos, ¿quieres saber las diferencias entre ellos? ¡Continúa leyendo!.

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!

¿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.

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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