best universities for data science
¿Hasta qué punto influye en nuestro futuro el centro en el que nos formamos? ¿Qué aspectos se ven más comprometidos? ¿Cuánto podemos beneficiarnos o perjudicarnos?
En la Universidad de Alcalá somos conscientes de la importancia de una formación actualizada y de prestigio, especialmente en el campo de los avances tecnológicos. Por ello contamos con una amplia oferta de másteres en el sector de las nuevas tecnologías aplicadas.
Desde un Máster en Data Science, hasta conocimientos en Business Intelligence o Blockchain, el objetivo de la Universidad de Alcalá es formar profesionales claves para el desarrollo de las nuevas tecnologías en todos los campos que así lo demandan. Cada vez son más las empresas que buscan adaptarse a las ventajas de la ciencia de datos o la automatización de procesos para incrementar sus beneficios.
Formarse con la Universidad de Alcalá supone formarse con una de las mejores universidades de España y con profesorado experto. No dejes escapar esta oportunidad de convertirte en uno de los profesionales más buscados. ¡Nosotros te ayudaremos a especializarte en tu pasión tecnológica!
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Blog best universities for data science : 6 artículos encontrados
Los temas principales abordados en Congreso Futuro 2019
El Congreso Futuro, uno de los eventos científicos más importantes de Latinoamérica, tuvo lugar en Chile en el mes de enero. Un gran número de expertos se dieron cita en este congreso, que no dejó indiferente a nadie. Por ejemplo, Marcos Galperin y otros expertos en Big Data, hablaron de este campo y de su importancia en la actualidad.
Si quieres saber más sobre los principales temas de los que se hablaron en el Congreso Futuro de 2019 estás en el lugar adecuado. No dudes en seguir leyendo nuestro último post si quieres enterarte de todo lo que sucedió en este importante congreso. Si te interesa la Ciencia de Datos, ¡no te defraudará!
Top 5 de las mejores universidades donde estudiar Data Science
Actualmente, tal y como han ido avanzando las tecnologías los datos en los que reside la información de una empresa son la columna vertebral de la misma. Por esta razón, al encontrarnos en una era donde priman los datos y la información, el almacenaje de datos se ha convertido en una herramienta fundamental para la supervivencia de una empresa. Si quieres convertirte en un Data Scientist aquí te mostramos el ranking de las mejores universidades para cursar un Máster en Data Science. ¡Sigue leyendo e infórmate!
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!
3 Consejos para hacer el mejor Máster en Data Science
En los últimos años se ha ido incrementando la importancia y la necesidad de estudiar un Máster para especializarse y obtener unos conocimientos y habilidades concretas que nos abran el camino al mundo empresarial. La competitividad y el exceso de gente con formación hacen que esta sea una buena forma de destacar y liderar el mercado, por ello es primordial encontrar el mejor Máster y ser aceptado para entrar en él.
Pero… ¿hay algo que podamos hacer para mejorar nuestras posibilidades a la hora de aplicar al Máster deseado? En este artículo os dejamos 3 Consejos para hacer el Mejor Máster en Data Science. ¡Esperamos que os ayuden!
Destaca tus fortalezas.
Eche un vistazo al perfil de los estudiantes de las clases anteriores que han comenzado el programa que se está aplicando y luego toma una evaluación honesta de tus propias características y asegúrate de hacer hincapié en los que se alinean con los estudiantes anteriores.
Si tu experiencia excede el promedio de otros aceptados en el pasado necesitas destacar tu experiencia y describir cómo beneficiará el salón de clases. Obtén algunos buenos consejos sobre cómo ser aceptado para tu programa deseado en Data Science.
Si el programa hace hincapié en la experiencia internacional y has crecido en otro país, estudiaste en otro país o haces un montón de negocios en otro país es importante que resaltes estos atributos ya que eso ayuda a separarte de otros candidatos menos aptos.
Involúcrate e identifica tus puntos flacos.
No es importante solo conocer nuestras fortalezas: nuestros puntos flacos están ahí no solo para ser escondidos. Procura medirte bien a ti mismo y reconocer en qué estás mejor y peor dotado. Cuando consigas identificar aquello en lo que eres peor, trata de encontrar la forma de pulir esa área sin olvidar las otras.
Nunca dejes tus puntos fuertes para compensar los débiles pero, al mismo tiempo, nunca descuides del todo tus puntos flacos solo por mejorar en lo que ya eres bueno. Trata de medir y crecer en todo para ser un candidato más equilibrado.
¡Empezar es la clave!
Parece sencillo pero es lo más complicado de todo. Es una decisión realmente importante pero, no por ello, debemos demorar mucho el proceso a no ser que tengamos buenas razones para hacerlo.
Una vez que inicies el proceso de solicitud, te sentirás en conexión con la universidad y será mucho menos probable que pongas excusas sobre por qué ahora no puede ser el momento adecuado para iniciar un programa de posgrado.
Acepta el hecho de que nunca habrá un momento perfecto para regresar a la escuela y comenzar la aplicación para tu programa e invertir en tu éxito profesional.
Una Maestría en Data Science tiene el potencial para cambiar tu vida. Los empleadores valoran a las personas que poseen avanzadas habilidades financieras que se pueden aprender por asistir a un grado de maestría de Data Science. Tener un dominio de las Data Science te hará mucho más valioso en el lugar de trabajo y te dará las habilidades necesarias para elevar su carrera.
Desde la Universidad de Alcalá te ayudamos en el proceso de toma de decisión del máster que más se adapte a tus intereses y ponemos a tu disposición todo el asesoramiento profesional necesario para responder a cualquier duda que puedas tener. Si ya sabes que lo que quieres es realizar el Máster en Data Science echa un vistazo a este enlace donde podrás ir viendo nuestro programa, conocer al profesorado y ver los requisitos de admisión. ¿A qué estás esperando?
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?
¿Por qué Estudiar un Máster en Data Science?
¿Ha notado el reciente aumento de los cursos de Data Science y puestos de trabajo? Echa un vistazo a tu alrededor y descubre por ti mismo cómo todo lo que nos rodea comienza a estar preparado para interactuar con nosotros, para ofrecernos información y para asimilar información de otros dispositivos.
Hoy en día, muchos dispositivos alrededor de nosotros están conectados a Internet. No se limita sólo al teléfono, reloj o tablet, incluso nuestro televisor o consola están actualmente conectados a Internet. ¡Una locura futurista no hace tanto tiempo!
Esto nos da la capacidad de analizar datos de estos dispositivos. Y ese proceso de recolección, análisis e interpretación de datos sería conocido como Data Science.
La Business Intelligence mira esos datos y habla de lo que ya sucedió. Es principalmente una función reactiva o sensible. Los científicos de datos toman esos datos y los usan para crear modelos que pueden usarse para predecir el futuro. Esto requiere habilidades avanzadas, herramientas que pueden manipular cantidades asombrosas de datos y a veces varios equipos que se ejecutan en clústeres o paralelos para proporcionar suficiente potencia de procesamiento.
La Business Intelligence normalmente proviene de simples fuentes internas de datos mientras que la Data Science puede extraer datos de docenas de fuentes, internas y externas.
La visualización del flujo de datos a través de un proceso o sistema ayuda a los administradores a ver los puntos problemáticos para que puedan tomar medidas.
Más allá de simplemente medir lo que su empresa hace, o ha hecho, un científico de datos es un papel estratégico que puede guiar a su empresa mediante la detección de las tendencias antes de que se desarrollen. Un científico de datos encontrará burbujas antes de estallar, y le ayudará a entender los factores sociales, geográficos, tecnológicos, económicos y otros que pueden afectar su negocio.
Y ahí es donde viven muchas empresas. Si los ingresos son importantes para su negocio, debe identificar los productos y actividades que afectan la generación de ingresos.
Del mismo modo, si el conocimiento de la marca es una prioridad, necesitarás una forma de medir eso: si el impacto social es su juego, piense en cómo medirlo. La ciencia de los datos es la forma de predecir los resultados antes de que sucedan.
¿Business Intelligence y Data Science son lo mismo?
Hay un abismo entre la inteligencia empresarial y la ciencia de los datos. La combinación del aprendizaje académico y las habilidades técnicas necesarias para ser un científico de datos tiene un precio, y una contratación de científicos de datos reales costará seis cifras, y tal vez hasta un 50% más que un analista de negocios o un analista de datos.
La ciencia de los datos es para todos. Solía ser algo de las grandes empresas pero dada la accesibilidad que los propietarios o incluso las personas tienen hoy en día, es realmente muy fácil empezar a utilizar el poder de la ciencia de datos para ayudar a tu negocio o crecer.