certified data scientist
Si acabas de finalizar tus estudios en la Universidad y quieres profundizar tus conocimientos, o estás trabajando y estás notando cómo todo lo que sabes se está quedando un poco atrasado en el tiempo, tenemos una oportunidad única para ti. La Universidad de Alcalá de Henares ofrece un máster en Data Science que validará tus conocimientos en el sector y te servirá de trampolín para estar a la última de las novedades en el sector de los datos.
Durante nueve meses, tendrás la oportunidad de poder compaginar tus estudios con tu trabajo (en caso de tenerlo) y de poder organizar tus estudios a tu ritmo. Desde nuestra plataforma online, podrás disfrutar de los contenidos que se desarrollan en clase y estar en todo momento asesorado por nuestro equipo.
Al finalizar nuestros estudios universitarios, también nos ocurre que queremos especializarnos para tener más oportunidades de encontrar trabajo. Pues bien, con el máster en Data Science te diferenciarás del resto de competidores en tener los conocimientos más actualizados y prácticos gracias a nuestros contenidos académicos, nuestra organización del máster y nuestro equipo docente.
En definitiva, nuestro máster en Data Science es la respuesta a tus dudas. ¡Reserva tu plaza! ¡Hay bonificaciones para los primeros en matricularse!
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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!
Text mining vs Natural Language Processing
Con los continuos avances tecnológicos cada vez son más los nuevos términos y procesos con los que familiarizarse. En algunos casos incluso es común confundirlos. En este artículo te ayudaremos a entender dos conceptos clave de la ciencia de datos, a diferenciarlos y a aprender su utilidad. Como siempre, para completar tus conocimientos de manera experta te ofrecemos un Máster en Data Science, pero hasta entonces, ¡sigue leyendo!
¡Te animamos a participar en los Data Science Awards Spain 2018!
Sin hacer ningún tipo de promoción a esta importante celebración, nos gustaría hacer un llamamiento a todos aquellos científicos de datos con ganas de darse a conocer. Los Data Scientists son de los profesionales más valorados actualmente por la importante labor que están haciendo en el análisis de datos. En España estamos buscando personas con proyectos innovadores y revolucionarios, y una forma de hacerlo es a través de los Data Science Awards Spain. Entra otoño y con él comienza la tercera edición que se celebra en nuestro país. ¿Quieres participar? ¡Te enseñamos cómo!
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!
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!
¿Por qué es útil hacer un Máster en Data Science en las mejores Universidades?
¿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?
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.
Rigor académico
Probablemente ya has adivinado cómo funcionan las cribas en la vida. Lo bueno conlleva un sacrificio, un tiempo: una inversión. Por ello, lo bueno se valora y, como no, se paga. El rigor académico no es más que un seguro que te garantiza que estás en las mejores manos posibles.
Un elenco de profesionales que han pisado por allá por donde nosotros pretendemos pisar algún día. Los mentores adecuados suelen conllevar a los objetivos adecuados y, por eso, es un factor realmente importante a la hora de elegir una u otra universidad.
Todo lo importante requiere una inversión sea de dinero, tiempo, esfuerzo… ¿Por qué no empezar apostando fuerte por nosotros mismos de la mano de los mejores?
Red de Contactos
Vivimos en un mundo conectado en el que, lo más importante, eres tú; nosotros. Todos. Las personas, sí, las mismas. Por eso la red de contactos es crucial a la hora de construir puentes invisibles pero sólidos entre las futuras empresas líderes del sector. Puentes necesarios con el paso del tiempo y que, de forjarlos bajo el cobijo del “rigor académico”, nos aseguramos una enorme funcionalidad de nuestra agenda.
Trabajar con los mejores, conocerles, saber sus inquietudes y sus debilidades. Toda esa información nos será mucho más que útil y, además, ganaremos muchos amigos por el camino.
¿Quién sabe por dónde te llevará el destino y si, quizá, terminas trabajando con alguna de esas personas años después? No desperdicies una buena oportunidad por falta de contactos: ¡búscalos! La competición sana nos lleva a aprender siempre: conoce a tus competidores y date a conocer ante ellos.
Un buen claustro docente
El claustro docente refleja la vinculación entre empresa y universidad, integrado por profesionales procedentes de ambos ámbitos capaces de guiarnos por el mejor camino posible. Un buen equipo docente es clave para ahorrar tiempo y esfuerzo dando palos de ciego. ¿Cómo saber qué docente necesitamos?
Toda criba es un difícil obstáculo que, de ser superado, nos destaca de una masa mayor y nos prepara para la vida. Un claustro selecto significa una oportunidad extra para aprender y alcanzar el éxito. Por eso el rigor académico, la red de contactos y un claustro docente selecto son cualidades propias de las mejores universidades pues precisamente por eso lo son.
No dudes en conseguir más información acerca del Máster en Data Science. Encontrarás un claustro docente capacitado y dispuesto a ayudarte en todo momento, una enorme red de contactos que te proporcionará aliados en tus primeros pasos y unos sólidos cimientos sobre los que forjar tu leyenda y, sin duda, el rigor académico está más que asegurado.
¡Da el paso e invierte en ti mismo!
¿Estás preparado para realizar un Máster en 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.
Perfil de los alumnos
Hablamos de profesionales con un perfil técnico (ingenierías TIC), cuantitativo (matemáticas, estadística) o de negocio (economía, empresa) que deseen afrontar el reto de Big Data como ventaja competitiva, especializándose en el análisis de datos.
El Master of Data Science es un título profesional para las personas que son apasionadas acerca de la extracción de conocimiento significativo de los datos para impulsar la toma de decisiones de negocios o la producción de la investigación. Desarrollará sus habilidades analíticas y técnicas para usar la ciencia de datos para guiar decisiones estratégicas en su área de experiencia. También ofrece la flexibilidad de adaptar el aprendizaje a sus intereses profesionales y personales.
- Habilidades Sociales: Para poder comprender las respuestas sociales a nuestro producto y, por tanto, llegar a anticiparnos a las mismas. Comprender al cliente es básico para satisfacerle.
- Habilidades de Negocio: son las que nos sirven de nexo entre nuestras habilidades sociales y las científicas. Nos llevan a determinar la línea entre lo que el cliente espera del producto y lo que el producto y las necesidades de producción del mismo.
- Habilidades Científicas: aquellas que nos permiten, siguiendo el procedimiento científico, buscar respuestas a las preguntas planteadas.
Los datos son un activo vital para cualquier organización. Contiene conocimientos valiosos sobre áreas como el comportamiento del cliente, la inteligencia de mercado y el rendimiento operativo. Los científicos de datos construyen sistemas inteligentes para administrar, interpretar, comprender y derivar el conocimiento clave de grandes conjuntos de datos.
Si usted tiene una sólida formación matemática o cuantitativa, este grado desarrollará sus habilidades analíticas y técnicas en el uso de la ciencia de datos para guiar las decisiones estratégicas en su área de especialización.
Salidas profesionales de un Máster en Data Science
Estudiar Data Science es una apuesta segura ya que está considerado uno de los perfiles más buscados y las salidas profesionales son de lo más variadas. Como por ejemplo:
- Data Scientist.
- Arquitecto de datos de Business Intelligence.
- Chief Data Officer (CDO).
- Analista Digital.
- Marketing Manager.
- Social Media Strategist.
- Business Analyst.
Si estás interesado en el mundo Data Science no dudes en visitar (ENLACE) para más información sin ningún compromiso. Como suele decirse: la información es poder. Además, la Universidad de Alcalá dispone de dos módulos de adaptación al máster sin ningún coste adicional después de realizar la Reserva de Plaza:
- INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN: si nunca antes has programado o si ya hace tiempo que no lo haces y deseas refrescar conocimientos.
- INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA: para aquellos que deseen reforzar o recordar sus conocimientos de matemáticas y estadística estudiados anteriormente en la Carrera.
¿Has terminado la carrera y te interesa el mundo Data Science? ¿Has empezado a trabajar y buscas una posición más acorde a tus intereses? No desaproveches una oportunidad única en un sector en constante crecimiento.
¿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.
Las 10 claves de un Máster en Data Science
Si has decidido realizar este master has de considerar conocer las claves de un Máster en Data Science que éste ha de cumplir.
¿Cómo debería ser tu Máster en Data Science?
Nos queda claro que el Máster en Data Science es uno de los estudios más apetecidos por las empresas y por esto hace que valga mucho la pena tomarse su tiempo a la hora de elegir el estudio a realizar.
Al momento de seleccionar entre uno y otro has de considerar las claves de un Máster en Data Science:
- El máster ha de incluir elementos estadísticos y técnicos, pero también ha de combinar la estrategia, la analítica y la buena comunicación. Esto es fundamental ya que las empresas requieren perfiles que combinen adecuadamente todos estos elementos.
- Que maneje como objetivo el aprendizaje del ciclo completo de Data Science. Por eso, el máster debe buscar que se aprenda desde el punto básico, de datos en bruto, pasando por la elaboración de los dashboards y que claramente lleve a la aplicación de los diferentes métodos estadísticos.
- Ha de permitirnos llegar a convertir los datos en productos o servicios valiosos. La finalidad de este máster ha de ser llevar a sus participantes a saber usar los datos que se analizan con las herramientas estadísticas.
- Enseñar a escribir un código para los datos. En las claves de un Máster en Data Science no puede faltar esta enseñanza y es que la persona deberá ser capaz analizar los datos con Hadoop y Spark.
- También, debería enfocarse a la aplicación sobre los datos de técnicas propias del machine learning, con la aplicación de Spark.
- La comunicación. Nos queda claro que la comunicación es un punto muy importante en el Data Scientist. Por eso, el máster también debe tener su enfoque en ello. De esta forma, a lo largo del máster se debería trabajar en el desarrollo de presentaciones, como dashboards interactivos, que sean de gran ayuda para presentar la información que se ha logrado extraer.
- Un temario muy completo que realmente permite ser un experto en Data Science es fundamental. Para identificarlo se ha de buscar que integre diferentes módulos claves, como el introductorio, el de diferentes lenguajes para data Hacking, el de machine learning y evidentemente el de estadística así como los de deeplearning, bif data, visualización y la aplicación real del data science.
- Presentación de módulos previos. En las claves de un Máster en Data Science la presentación de módulos previos es muy importante ya que muchas personas que no tienen el perfil adecuado para cursar este estudio puede lograr ponerse en un punto de equilibrio con estos contenidos que deberían tratar la programación con Python así como las estadísticas para data science con Python.
- Itinerarios y precios ajustados al perfil: los programas de máster elegidos deberían presentar opciones ajustadas a los perfiles de los participantes. De esta forma, si se requiere cursar los módulos previos o alguno de ellos se debería poder hacer antes de iniciar el programa de máster en Data Science.
- Finalmente, no pueden faltar los excelentes profesores. Estos deberían siempre ser profesionales en Data Scientist que trabajen actualmente en ello, aunque claramente han de presentar una especialidad y experiencia en el área que resulte de gran utilidad.
Principales beneficios del Data Science
El principal beneficio del Data Science en una organización es la facilitación de la toma de decisiones. Las organizaciones con Data Scientists pueden incluir evidencia cuantificable basada en datos en sus decisiones comerciales. Estas decisiones basadas en datos pueden, en última instancia, llevar a una mayor rentabilidad y una mejor eficiencia operativa, rendimiento comercial y flujos de trabajo.
En las organizaciones orientadas al cliente, el Data Science ayuda a identificar y refinar las audiencias objetivo. El Data Science también puede ayudar al reclutamiento: el procesamiento interno de aplicaciones y las pruebas de aptitud basadas en datos y los juegos pueden ayudar al equipo de recursos humanos de una organización a realizar selecciones más rápidas y precisas durante el proceso de contratación.
Los beneficios específicos del Data Science varían según el objetivo de la empresa y la industria. Los departamentos de ventas y marketing, por ejemplo, pueden extraer datos de clientes para mejorar las tasas de conversión o crear campañas de marketing uno a uno. Las instituciones bancarias están extrayendo datos para mejorar la detección de fraudes. Las empresas de envío utilizan el Data Science para encontrar las mejores rutas de envío y horarios, así como los mejores modos de transporte para sus envíos.
El Data Science todavía es un campo emergente dentro de la empresa porque la identificación y el análisis de grandes cantidades de datos no estructurados pueden resultar demasiado complejos, costosos y lentos para las empresas.