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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 permite 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!
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Blog best data science programs : 14 artículos encontrados
Programación funcional en Deep Learning
Anteriormente, los conceptos de «programación funcional» y «deep learning» pertenecían por completo a dos mundos diferentes. Uno de ellos fue un paradigma de programación cada vez más popular a medida que el mundo se volcó hacia la simplicidad, capacidad de compilación e inmutabilidad para mantener aplicaciones complejas de escalado. El otro era una herramienta para enseñar a las computadoras a autocompletar dibujos y hacer música. ¿Dónde estaba la superposición? ¡Vamos a averiguarlo para los futuros estudiantes de ciencia de datos!
Scikit-Learn, herramienta básica para el Data Science en Python
La programación es un elemento básico de la ciencia de datos. Las enormes cantidades de datos, así como la cantidad de procesos pueden definirse en diferentes lenguajes de programación, sin embargo, uno de los más populares es Python.
Pero si todavía no estás familiarizado con la programación Data Science, a continuación, podrás dar tus primeros pasos con Scikit- learn, la herramienta básica para desarrollar Data Science en Python para consultoría de inteligencia artificial . Para ampliar tus conocimientos te recomendamos formarte en un Máster en Data Science, pero por ahora ¡sigue leyendo!
Data Science y su aplicación a los negocios
Data Science es un campo que abarca la limpieza, la preparación y el análisis de datos, es el proceso de descubrir información oculta en grandes cantidades de datos y estructurados y no estructurados, utilizando métodos como la estadística, machine learning, data mining y la analítica predictiva. Todos los campos de Data Science han encontrado cabida en el mundo laboral. ¿Quieres ver algunos ejemplos? ¡Te los mostramos a continuación!
Diferencia entre Data Science y Data Analytics
Ya hemos explicado en anteriores ocasiones qué es el Data Science. También hemos investigado qué es el Data Analytics con algunos prácticos. Ahora es el momento de entender en qué se diferencian ambos conceptos y que funciones tiene cada uno en una empresa de inteligencia artificial. ¿Te animas a seguir con nuestra lectura?
¿En qué consiste el Machine Learning?
Con el auge de la Inteligencia Artificial han surgido infinidad de nuevos términos con los que no estamos familizarizados. Algunos de ellos son deep learning o text-mining, y el que vamos a explicar ahora: machine learning. Imprescindibles a la hora de estudiar un máster en Data Science. ¡Comenzamos!
Consejos para realizar la matrícula de un máster
Ya es más común terminar nuestros estudios y hacernos la pregunta: ¿y ahora qué? ¿Deberíamos seguir estudiando?Hay quienes pueden decantarse por empezar directamente a trabajar. Pero existe un grupo de alumnos que deciden especializar sus estudios realizando un máster. Así, consiguen diferenciarse del resto de rivales en el mercado. A veces, un simple título puede marcar la diferencia entre encontrar el trabajo de tus sueños o no. Una vez hemos tomado la decisión, llega la hora de matricularte. A continuación, vamos a darte unos consejos básicos para matricularte en tu futuro máster. ¡Comenzamos!
5 ejemplos de uso real de Data Analytics
Los procesos de Data Analytics llevan años revolucionando los negocios, pero es ahora cuando junto con las inmensas cantidades de información y capacidades computacionales la presencia de profesionales formados en un Máster en Data Analytics se hace imprescindible para la realización de consultoría de inteligencia artificial. A continuación, podrás comprobar como el uso de Data Analytics ha impulsado nuevas formas de negocio y éxito empresarial.
Datos prácticos sobre un máster en Data Science
A la hora de elegir un máster de Análisis de datos con Data Science, al igual que para elegir cualquier máster de especialización, existen una serie de datos que te serán imprescindibles para valorar tu decisión y escoger la mejor formación. A continuación podrás leer los datos fundamentales a tener en cuenta en un máster de análisis de datos. ¡Comenzamos!
Diferencia entre Data Mining y Text Mining
Dentro del Data Science tenemos dos elementos que ya hemos tratado con anterioridad: Data Mining y Text Mining. Para todos aquellos que no lo sepan, vamos a hacer un análisis para entender sus diferencias. Esto es imprescindible para los futuros estudiantes de Data Science. ¿Estás listo? ¡Comenzamos!
Aplicaciones del Data science al Marketing
Podemos entender el marketing como un conjunto de estrategias que buscan mejorar la comercialización de un producto. Actualmente, las empresas no podrían sobrevivir sin el marketing. Es su manera de darse a conocer a un cliente que recibe miles de propuestas de compra al día. Ahora bien, para que el marketing sea exitoso, tras él se esconden personas expertas en captar tendencias, pero también de analizar datos. Aquí es cuando entra en juego el Data Science.
NIH lanza planea mantenerse al dia con el Data Science
Actualmente Data Science está cogiendo mucha fuerza de entre los distintos campos de la información, extraer conocimiento a partir de los datos para procesarlo y poder enfocarlo a distintos campos como la estadística, minería de datos, machine learning y la analítica predictiva con el fin de poder realizar predicciones acerca del futuro. Todos estos conceptos ya nos tienen que sonar, y con razón.Investigamos las últimas novedades:
¿Qué hacer tras finalizar tus estudios de Estadística?
Termina una época y da comienzo otra. Como todos los inicios son complicados y suelen ir precedidos de multitud de opciones y dudas, unas cuantas directrices podrán ser la mejor guía para orientar nuestros estudios de Estadística. ¿Qué hacer ahora?
Nos encontramos ante el umbral de una puerta que se nos ha abierto y muestra diferentes opciones. Lo primero es conocerlas todas.
Buscar un puesto de trabajo adecuado a nuestra formación.
Hasta no hace mucho tiempo era la opción por excelencia y la más recurrida de las tres. Hablamos de la oportunidad de un sueldo fijo y pocas complicaciones pero, con la llegada de tormentas económicas, se convierte en una opción poco segura que nos deja en manos de factores externos a nosotros. ¿Qué clase de empresas pueden estar interesadas en tu perfil tras tus estudios en Estadística?
Las salidas profesionales no se limitan a sectores determinados:
Administraciones Públicas. Institutos oficiales de Estadística, proyección demográfica y tendencias sociales.
Ciencias de la vida. Sanidad, medicina, salud pública, industria farmacéutica, ensayos clínicos, medio ambiente, biología, agricultura, ciencias del mar.
Economía y finanzas. Ciencias actuariales, evaluación de riesgos y concesión de créditos, análisis bursátil, gestión de cartera de valores, investigación de mercados, análisis de la competencia.
Industria y servicios. Diseño de experimentos, calidad total, mejora de procesos y productos, logística, gestión de inventarios, planificación de la producción, gestión óptima de recursos.
Docencia e investigación. Enseñanza secundaria, docencia universitaria e investigación, formación continuada, investigación básica.
Montar nuestra propia empresa.
Dar vida a semejante proyecto puede ser una tarea ardua y a largo plazo. Una opción inestable pero en la cual se basa nuestro sistema. La sociedad está formada por empresas y son estas las que crean riqueza e innovación allá donde están. Los puestos de trabajo dentro del estado sirven para gestionar en gran parte todos esos recursos pero, por supuesto, no crean nada. Una empresa puede ser un sueño o una pesadilla dependiendo de las posibilidades económicas, las necesidades o demanda de la misma, el grupo profesional en el que confiaremos y delegaremos, etc.
Por esto mismo debemos tener muy presente la posibilidad de formarnos de forma específica en aquellos ámbitos en los que pretendamos sumergirnos.
Especializarse.
Una opción en alza y muy recomendable. Tras terminar tus estudios en Estadística tienes una gran opción a tu alcance: hacerte con un buen máster en Data Science. Te abrirá puertas hasta ahora cerradas y te otorgará unos conocimientos que te ayudarán a distanciar tu perfil del resto de competidores.
El Máster en Data Science es la respuesta a la necesidad de un nuevo profesional que es capaz de extraer conocimiento útil de la información en un contexto de proliferación de la producción de datos en las organizaciones y en la red en general.
Uno de cada dos empresarios toma como criba la especialización y eso reduce mucho las posibilidades de quienes no dispongan de un buen máster en el área en cuestión. Si quieres marcar la diferencia e invertir en tu futuro.