master of 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!

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.