data science and big data
Tanto el Data Science como el Big Data son dos importantes disciplinas en la actualidad. Una por su capacidad para extraer información útil a partir de conjuntos de datos, y la otra por ser capaz de extraer información de conjuntos de datos de inmenso volumen mediante técnicas excepcionales.
Además de ser importantes, la demanda en ambas profesiones está muy elevada, ya que las empresas y cada vez más entidades se están dando cuenta de la importancia para poder prosperar en el panorama económico. Gracias al Data Science y el Big Data, las empresas con capaces de utilizar los datos con fines productivos. Es decir, son capaces de utilizar la información que han extraído de forma estratégica: saber qué producir, cuánto, hacia qué nicho dirigirse, cómo acercarse a ese nicho y generar fidelidad en los clientes…
En definitiva, estudiar tanto Data Science como Big Data actualmente tiene muchas ventajas. Encontrarás trabajo rápidamente y además estarás al día de las últimas novedades de la tecnología que han sido posibles gracias a Internet.
No dejes escapar la oportunidad de ser uno de los profesionales del futuro. ¡Anímate a estudiar en nuestras instalaciones! ¡Consulta nuestra oferta!
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Blog data science and big data : 9 artículos encontrados
¿Predijeron las películas y series de ciencia ficción parte del futuro?
Muchas películas, series y libros se anticiparon varios años al uso de las nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial o el Data Science. Estas obras de ciencia ficción son ahora estudiadas a fondo para intentar prever lo que nos puede acontecer el futuro. Además, se analizan para coger ideas de inventos o herramientas que puedan ayudar al ser humano. Importantes figuras como el físico estadounidense Michio Kaku, especializado en teoría de cuerdas y futurismo, también creé en el poder de este género de ficción. ¿Quieres conocer más sobre este tema? ¡No dudes en seguir leyendo!
5 herramientas que se pueden utilizar sin un Data Scientist
El Data Science es una de las tecnologías más destacadas de los últimos años. Al igual que los data scientist, o científicos de datos, unos de los perfiles profesionales más buscados por múltiples empresas. Los data scientist consiguen extraer y analizar la información más valiosa dentro de un conjunto de datos. De esta manera, logran las mejores respuestas y resultados para lograr el éxito de una empresa u organización.
Sin embargo, ¿es posible el uso de herramientas de Data Science sin tener que contratar a un data scientist? Y, ¿existen herramientas que hagan esto posible? En nuestro próximo post te hablamos de 5 de las herramientas que se pueden utilizar sin un data scientist. Si estás interesado, ¡sigue leyendo!
Data Science Review #11
– Data News #11 –
¿Es Data Science mejor que Big Data?
Estamos en un mundo en el que «Big Data» y «Data Science» parecen adornar todos los artículos de noticias. Estas siempre están relacionadas con la tecnología y las publicaciones en las redes sociales. ¿Los términos finalmente han alcanzado la saturación del interés público? A medida que el uso de grandes cantidades de datos se ha convertido en una práctica generalizada, la sociedad empieza a preguntarse si el rol de «Ciencia de Datos» reemplaza la publicidad de «Big Data».
forbes.com
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!
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?
¿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.
¿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.
¿Cuáles son los principales Blog sobre Data Science?
Sitios web enfocados en hablar sobre Big Data así como Data Science se pueden encontrar en una buena cantidad. Pero, cuáles son principales Blog sobre Data Science que deberías visitar.
Si quieres conocer algunos de estos blogs a continuación te presentaremos algunas buenas opciones a visitar.
Los Blogs
Los blogs se han convertido en una forma moderna de expresión y opinión en Internet. La palabra blog proviene de la unión de las palabras web y log, que en español se traduce como bitácora o bitácora digital. Realmente, un blog es una página de internet que se actualiza periódicamente con material nuevo, publicado por una persona, que expresan opiniones, pensamientos o conocimiento, como es el caso de los blog de los que hablaremos más adelante.
En muchas ocasiones, cuando queremos buscar información, en este caso sobre data science, nos aparecen múltiples páginas web de todo tipo. Los blogs sobre este tema suelen ser una buena opción ya que normalmente están redactado por personas expertas en la materia. Incluso, en algunos casos, son empresas o universidades las que proporcionan la información sobre data science u otros temas.
Sin embargo, debido a la cantidad de información que se mueve por la red hoy en día, contrastar la información que encontramos es fundamental, y saber cuáles son los blogs 100% fiables es importante de cara al uso que se va a hacer de esa información o aunque sea únicamente para el saber personal, es importante documentarse con información de calidad.
Para que puedas elegir los mejores blogs en data science y encontrar la información de calidad que buscas, hemos investigado para ti cuáles son los mejores blogs en data science y hemos hecho una lista con ellos para que puedas utilizarlos con toda la confianza del mundo. ¡No te lo pierdas!
Blogs recomendados sobre Data Science
- Machinelearningparatodos.com es un blog que puedes visitar para aprender conceptos sobre ciencia de datos, machine learning y big data. Es el blog de Álvaro Gonzalo de Alba, data scientist con años de experiencia. Además de conceptos relativos a la ciencia de datos, también da su opinión sobre el sector, recomienda material de estudio, másteres, etc. Hay artículos más técnicos como «Tratamiento de clases desbalanceadas» y otros más de opinión o análisis del sector como «¿A qué se dedican los científicos, ingenieros y arquitectos de datos?».
- El primer sitio que debemos recomendar es el meetup.com. Este es el sitio web de la primera Comunidad de Data Science de España, la Data Science Spain Expert Network. Esta comunidad, conocida también como Data Science Spain o DSS, se ha presentado como una comunidad enfocada en el Data Scientists y que se encuentra disponible tanto para estudiantes como para profesionales de Data Science y tecnologías relacionadas. Este sitio, si bien no es un blog como tal si hace parte de este listado de los principales Blog sobre Data Science ya que en él se presentan contenidos muy buenos y de interés, tanto en español como en inglés. Debes tener muy en cuenta que este es un sitio de encuentro, discusión e intercambio así que no solo podrás encontrar contenidos que te interesen sino que además podrás compartir en ella, solicitar ayuda o brindarla.
- Ahora, debemos hablar de u-tad.com. Este es el sitio de unos expertos en Data Scientist y lo mejor es que en su sección de noticias se pueden encontrar artículos que llaman mucho la atención. Por ejemplo, “Data Scientist: calidad de vida para la profesión del futuro” o “Personal branding: crea tu propia marca en Internet”.
- soydata.net también es otro sitio de interés que podrías visitar y es que en él podrás encontrar contenidos relacionados de manera directa con el Data Science, pero también podrás encontrar otro tipo de contenidos. Algunos de los artículos allí incluidos son “SPARQL, un nuevo Rey de la Ciencia de Datos”, “Tendencias Data Science para este año” o “El mayor reto en Machine Learning de los próximos años”.
- El blog de bigdatauniversity.com no es un blog en español sino en inglés que vale la pena conocer y es que en él podrás encontrar muchas noticias y novedades que pueden resultarte de gran utilidad. En este sitio es común la publicación de “Esta semana en la Data Science” la cual nos lleva a una gran cantidad de noticias relacionadas. Por ejemplo, recientemente se han publicado artículos que tratan sobre “Cómo ejecutar un exitoso meetup de Data Science”, “La máquina de aprendizaje para las tareas diarias”, “las Mejores preguntas para Data Science”, entre muchos otros.
Así mismo, has de saber que dentro de estas publicaciones el sitio también da a conocer los eventos próximos sobre Data Science que están por realizarse.
Otros sitios
Además de estos sitios o principales Blog sobre Data Science debemos nombrar otras páginas más que te pueden interesar. Estos sitios son www.blog-geographica.com en el cual manejan una buena cantidad de información sobre Data Science y Big Data. Por ejemplo, allí podrás encontrar títulos como “las diferencias entre loT y M2M” así “Geolocalización como elemento clave de las Smart Cities” o “Diferencias entre Data Science y Bog Data”.
Finalmente, te invitamos a conocer el sitio 101.datascience.community.
Principales Congresos Data Science para 2017
Este 2016 se han llevado a cabo una buena cantidad de Congresos Data Science muy importantes, pero a puertas de que empiece el nuevo año es necesario que hablemos de los principales eventos de este tipo que se realizarán en el 2017.
Conoce cuáles son estos eventos y no dejes de programarte desde ya para asistir a alguno o más de ellos.
Los 2 Congresos Data Science más importantes en España
El primero de estos congresos que queremos que tengas en cuenta es el Big Data Congress 2017, que esperamos se realice en el mes de octubre. Este año se realizó el 4 y 5 de octubre en la ciudad de Barcelona teniendo un gran éxito al ser la segunda edición.
Este evento cuenta con patrocinadores muy reconocidos, como la Generalitat de Catalunya, el Ayuntamiento así como Oracle, Everis, AIS Group, PUE, BSC-CNS, entre otras enfocadas aofrecer soluciones de negocio y tecnologías.
Ahora, debes saber que este congreso se ha realizado para ser un punto de encuentro para las empresas, proveedores así como profesionales que trabajan en el área del Data Science, el Big Data así como el Data Analytics.
Si decides ir al evento del 2017 has de saber que éste tiene como objetivo no solo impulsar el sector sino también crear un espacio de conocimiento y generar sinergias entre la demanda y la oferta.
Ten muy en cuenta que en este evento podrás encontrar a una cantidad de asistentes que son IT Managers, consultores, CEOS, expertos en TIC, administradores así como científicos de datos, entre otros.
Otro de los Congresos Data Science más importantes que se realizarán es el Biddata Spain, el cual se realiza es en la ciudad de Madrid. Este, se espera se lleve a cabo en el mes de noviembre para celebrar en esta ocasión su sexta edición. Así, has de saber que la quinta edición de Big Data Spain se realizó este 2016 el pasado 17 y 18 de noviembre en Pozuelo de Alarcón.
En este evento, además de hablar sobre el Data Science se habla de temas relacionados como Machine Learning, Cloud, entre otros que son de gran importancia para las empresas y los profesionales.
No podemos dejar de resaltar que esta edición tuvo más de 1.100 asistentes así como 65 exponentes que trataron y compartieron temas y contenidos de mucha relevancia y altísima calidad.
Otros eventos Data Science a considerar
Además de estos Congresos Data Science no podemos dejar de mencionar otros eventos similares:
- Para comenzar, debemos hablar del Data Week Madrid y Barcelona, que son congresos que generalmente se llevan a cabo a fin de año y que tienen como base tratar los retos del área en compañía de una buena cantidad de expertos nacionales e internacionales.
- También debemos hablar del congreso Big Data Analytics Tokyo, que se realizará el 7 y 8 de febrero.
- Y finalmente, debemos mencionar el Nordic Data Science and Machine Learning Summit, que se espera se realice el 19 de octubre de 2017.