Requisitos para estudiar un máster en Data Science

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. Por ello, son muchos los que cada año están más interesados en aprender a controlarlos. A día de hoy, muchos se interesan por estudiar, por ejemplo, un master en Data Science. Pero, ¿qué es y por qué es tan importante?

¿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, lo cual es una continuación de algunos campos de análisis de datos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva..

La persona encargada de interpretar y manejar estos datos es conocida como data scientist. Josh Wills define a un data scientist como una persona que sabe más de estadística que cualquier programador y que a la vez sabe más de programación que cualquier estadístico. Un profesional que mezcla ambos ámbitos y que se dedica a analizar e interpretar grandes bases de datos. Seguramente es el futuro de cualquier estudiante del master en Data Science.

La historia marca que esta idea surge desde 1974 en un libro que escribe un científico danés: Peter Naur. No obstante, veinte años después se retoma en una reunión de estadística. Pero no fue hasta 2014, cuando se realizó la primera conferencia internacional sobre Data Science and Analytics, tratando principalmente sobre Big Data, un tema bastante relacionado.

¿Por qué es tan importante el Data Science?

De igual manera que se hace primordial tener harina para hacer un bizcocho o una barra de pan, los datos son ese ingrediente principal para un gran número de negocios. Asimismo, aunque la harina parece la clave del proceso, lo realmente importante es un maestro pastelero o panadero que lleve a cabo el trabajo, o en cuanto a datos se refiere, un profesional que se haya formado en un master en Data Science.

La gran mayoría de las personas que estudiarán el master en Data Science, vendrán principalmente del área de matemáticas y estadística, aunque también procederán de ingenierías en general, habiendo sobre todo graduados en la informática.

Ha surgido una gran demanda de profesionales que tengan formación en Data Science en los últimos años. ¿La razón? Que las empresas se han dado cuenta del poder que tienen los datos. Para poder focalizar la publicidad de una empresa se necesitan una serie de datos sobre compradores, clientes o usuarios directos e incluso sobre potenciales clientes. Además, hay que tener en cuenta a la competencia, y no hay mejor forma para recopilar y analizar esos datos que un especialista en Data Science.

¿Cuáles son los requisitos para estudiar un master en Data Science?

Los Moocs o cursos masivos abiertos online son uno de los recursos más prácticos que se pueden obtener. Numerosas universidades con prestigio a nivel mundial ofrecen sus moocs especializados en Big Data y evidentemente se pueden realizar a distancia. Todos ellos al igual que otros cursos básicos, se quedan relativamente en la superficie de la materia. Son todo lo que precede a un master en Data Science.

Saber sobre los principales lenguajes de programación es clave. Conocer SQL, por ejemplo, es lo más normal dentro del mundo del Data Science. Por otro lado están Pyhton, que generalmente lo usan más los informáticos, o R que mayormente es utilizado por científicos. Existen bastantes lenguajes más, pero sus usos dependen mucho del campo para el que se trate.

Por lo general, los sueldos de profesionales dedicados al Data Science tienen una media considerablemente alta. Además se demandan muchos perfiles de este tipo últimamente. Estudiar el master en Data Science es jugar seguro, ya que las salidas son todas parecidas, pero en gran cantidad.

En resumen, podemos decir que para estudiar el master en Data Science, se debe tener, en primer lugar, una base amplia de conocimientos sobre el mundo matemático, estadístico y digital. En segundo lugar se deben conocer los lenguajes de programación más usados. Por último, se debe haber dado un paso intermedio para enlazar conocimientos del grado con los del postgrado. Y por último, y lo más importante, te tiene que gustar el tema con el fin de dedicarte a ello durante un largo periodo de tu vida. ¿Quieres recibir más información sobre el master? ¡Escríbenos!