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En la Universidad de Alcalá ofertamos un completo y estupendo máster en Data Science donde podrás explorar tus límites en el mundo de los datos. El futuro está en los datos y en disciplinas como Inteligencia artificial, Machine Learning, Big Data y muchas más materias que descubrirás durante el curso.
La duración del máster es de 9 meses distribuidos en diferentes módulos de asignaturas. En la cabeza de cada una de ellas, hay un miembro de un claustro docente de prestigio y reconocimiento profesional que se encargará de guiarte por el camino del Data Science y llevarte hacia la superación de los conocimientos.
Además, en la Universidad de Alcalá tienes la oportunidad de ser tú mismo el que organice los estudios. Gracias a nuestra metodología semipresencial, podrás combinar la asistencia a las clases con seminarios online o directamente hacer un seguimiento online sin moverte de tu casa. Así podrás compaginar tus estudios con el trabajo y no dejarás de lado ninguna de las actividades.
¿A qué esperas? Ya tienes todas las facilidades posibles. Ahora solo falta tu decisión. ¡Te esperamos aquí!
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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!
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 las empresas reclutan en las Business Schools?
Actualmente, las personas que tienen el deseo de realizar un Máster, saben que este se ha convertido en una de las mayores posibilidades en el mercado, desde una perspectiva de acceso a empleos mejor remunerados, mejores oportunidades y mejores prácticas.
Al momento de tomar una decisión de tipo profesional, la gran mayoría consideran estos aspectos cuando se trata de hacer un especialización o postgrado. Si bien existen muchos otros factores que influyen en la toma de estas decisiones, como por ejemplo la economía, la relevancia de la Universidad o Institución, la metodología, el claustro docente entre otros, por lo general, la posibilidad de una mejor cuota de mercado es lo que empuja más.
¿Por qué las empresas reclutan en las Business Schools?
Una de las preguntas que más se realizan actualmente está relacionada precisamente con el hecho de que es de interés público el hecho de que las empresas están reclutando la mayoría de su talento humano dentro de las Business Schools.
Los análisis con respecto a esta situación, demuestran que el éxito de esta acción recae siempre en el hecho de apostar por el Máster de calidad, unas buenas prácticas y un talento humano excelente.
Los reclutadores de las empresas tienen una plena confianza dentro del desarrollo profesional y humano que los estudiantes adquieren en las escuelas del país, de esta forma es que buscan aquellos que más se destacan de estas instituciones, como una fuente confiable y directa.
¿Por qué las empresas reclutan en las Business Schools? Aspectos decisivos.
- Los resultados: estos son los que alcanzan los estudiantes dentro de su desempeño, y son además los que permiten que puedan tener un acceso más sencillo para insertarse dentro del entorno laboral.
- Enfoque práctico: otro aspecto o característica que buscan para reclutar en las Business School, se debe a que estas intentan que los alumnos aprendan más con la práctica. Si bien la teoría es importante, saber enfrentarse a los desafíos diarios es mejor y más importante.
- Conexiones de prácticas: las Business Schools se enfocan además en permitir que todos sus alumnos tengan la posibilidad de conectar con prácticas en las mejores empresas, con la finalidad de aprender y poner en funcionamiento las herramientas y conocimientos adquiridos.
- Uso del mentoring: actualmente el mentoring es uno de los aspectos más buscados por estudiantes, profesionales y empresas con el fin de sacar lo mejor de cada persona. Las Business Schools emplean el mentoring como una forma de identificación de fortalezas y debilidades, permite potenciar las virtudes y habilidades y a mejorar aquellas en las que existe más debilidad, de esta forma también se traza un mapa de ruta para identificar mejores puestos de trabajo que se adaptan al perfil de cada individuo.
- Red de profesionales: las Business Schools permiten entonces que sea posible la creación de redes profesionales que son perfectas para encontrar mejores oportunidades, no ayudar a las empresas a conectar con otros, haciendo que los estudiantes de estas instituciones, sean los más deseados.
¿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.
Retorno de la inversión de un máster
Una de las cosas que mas se disfruta de un máster es que tenemos la capacidad de que exista un retorno de inversión de máster, en este caso no estamos hablando de dinero, sino de todo lo que conlleva una vez que has finalizado tu formación con nosotros.
Al final de esta información te darás cuenta de que la inversión vale mucho la pena y que es equiparable a lo que te mereces allá afuera en el mundo laboral que ya te está esperando y en el que necesitas estar preparado para responder a las exigencias actuales del día a día.
Hablemos del retorno de inversión de máster ¿a qué nos referimos?
Cuando hablamos del retorno de inversión de máster no nos referimos a la parte económica que no damos, sino que esto es por medio de los incentivos que las empresas te dan por la excelencia de tu desempeño en tu trabajo, aquellas remuneraciones con base en la ley y los bonos extra que recibes por un trabajo bien realizado además del salario que implica tu puesto, pues cabe mencionar que los egresados del máster tienen los mejores puestos, y tanto es así que te lo decimos porque nos sentimos capaces de llevarte hasta donde te lo mereces porque contamos con lo necesario para que esto suceda.
Y es más, no sólo hay un retorno de inversión de máster sino que también esto se multiplica mes con mes debido a que estarás trabajando en el mejor puesto de la mejor empresa que has querido, pues tienes todo lo que se necesita para ello y mucho más, s por eso que la inversión que realizas por nuestros máster, es mínima a comparación de todo lo que estás a punto de disfrutar de tu preparación en el terreno profesional.
Vale más un retorno de inversión de máster
No existen casos que nos lleven al retorno de inversión de máster de manera económica, pero si lo es a manera de experiencia, misma que te va llevando a incluirte como una persona capaz de ser potenciadora, emprendedora y líder de su especialización para poder disfrutar de los grandes frutos que has cosechado a lo largo de tu vida estudiantil.
Esto es algo que nuestros egresados saben muy bien y que agradecen, ya que contamos con una amplia red de egresados que están más allá de aquellos puesto base, sino en los puestos clave.
Recuerda, nunca será lo mismo ocupar un puesto base a un puesto clave, en el segundo eres un líder capaz de estar y de llevar a la empresa hacia donde mejor convenga a sus intereses.
Estamos hablando del retorno de inversión de máster que vale más que cualquier monto económico, sino que es algo que se vive día a día: en las gratificaciones, en las felicitaciones, en los bonos, en os salarios, en las jubilaciones, mes con mes, año con año y todo esto siempre por una eternidad.
Soft Skills en un máster
Cuando hablamos de soft skills en un máster nos referimos a las habilidades para entrar a un master, las cuales deben ser explícitas y muy exactas porque tienen que ser mostradas al Departamento de Admisiones, por medio de todos los requisitos que pedimos a cada candidato, y así en todas las escuelas.
Claro que para estudiar cualquier tipo de máster se necesita de habilidades, es por esto que aquí te diremos de cuáles hablamos para que puedas realizar un proceso de evaluación personal antes de aplicar para un lugar dentro de esta especialización, pues son habilidades intelectuales que te ayudarán.
Potencializar tus soft skills en un máster
Claro que en la UAH nos encargamos de potencializar tus soft skills en un máster pero es necesario que tu también traigas contigo, características que demuestren que eres un perfil ideal para egresar.
La admisión es con base de las habilidades que cada candidato demuestra para pasar el proceso selectivo que valora cada uno de los méritos que conlleva ser un candidato ideal.
Para tener un perfil excepcional y así formar un expediente ideal, el máster en data science busca a candidatos que:
- Estén dispuestos para asumir los retos de intelectualidad
- Poder llevar procesos de inteligencia cuantitativa
- Tener buena concentración
- Llevar el peso de materias múltiples al mismo tiempo
- Trabajar a marchas ajustadas
Además que lo anterior debe de ir acompañado de determinación y compromiso para poder culminar exitosamente la especialización.
Por supuesto que las soft skills en un máster son necesarias para el estudio y no nada mas para desenvolverte en el terreno profesional, ya que a medida que las tengas, se puede hacer un perfil mucho más capaz para captar toda la información y conocimientos nuevos que la especialización que deseas en el máster, requiere.
La importancia de la soft skills en un máster
Como bien lo hemos dicho anteriormente, las soft skills en un máster son importantes ya que ello determina que puedas salir avante en tu formación, pues con estas habilidades serás e perfil ideal para la preparación que requieres, ya que de esta manera, nosotros como tu sede educativa principal de tu especialización, nos aseguramos de que tu admisión sea certera y adoptes la educación, conocimientos, información y preparación que se te está proponiendo y que impera en el mundo laboral.
Así pues, he aquí razones más para poder realizar esa evaluación personal que necesitas hacer antes de aplicar con la Universidad de Alcalá a cualquiera de nuestros máster, pues ya sabes de la importancia que requiere tu especial atención en tus soft skills en un máster, y además que con ello sabremos que debemos potencializarlas para que puedas usarlas en un futuro próximo para que te ayude a triunfar en cualquier circunstancia, ya sea en las peores o mejores condiciones pero siempre sobresaliente para una empresa importante que sólo contrata ejemplos a seguir de lo que todos los trabajadores y emprendedores deben ser para realizar procesos mejores y exitosos.
¿Qué debes estudiar para convertirte en un Data Scientist?
Si quieres convertirte en un Data Scientist seguramente te preguntarás sobre qué debes estudiar para ello. Para ayudarte con esto a continuación te hablaremos de aquellos temas fundamentales que se han de estudiar.
Data Science ¿Qué es?
Antes de entrar a hablar detalladamente de lo que necesitas para ser un científico de datos es necesario que dejemos claro de que se trata esta disciplina.
Así, inicialmente debes saber que el Data Science es el encargado de extraer conocimientos de los datos que analiza. Su misión principal es la de extraer conocimiento de los datos que tiene disponibles y este conocimiento ha de trasmitirlo a los directos de la organización o empresa para la que trabaja. De esta forma, estos líderes pueden tomar sus decisiones, buscando claramente que el negocio funcione de manera más eficaz.
Y entonces, teniendo claro esto ¿Qué debes estudiar para convertirte en un Data Scientist?
Es muy importante que antes de centrarnos en los temas a estudiar tengas claro que las habilidades que un científico de datos debería tener no son solo habilidades científicas o de negocio, sino que se trata de un perfil muy integral en el cual las habilidades sociales son también muy relevantes.
Esto se debe a que el científico de datos extrae y examinar los datos de variedad de fuentes al mismo tiempo que mantiene la visión del negocio. Esto, con el fin de tener la respuesta al problema de negocio que tiene la empresa. Al analizar los datos el Data Scientist ontiene conocimiento que debe ser capaz de trasmitir a los líderes del negocio, entregándoles así una ventaja competitiva y recomendaciones que ayuden al negocio a destacarse.
Habilidades y estudios para convertirte en un Data Scientist
Las habilidades y estudios del científico de datos son variadas y hacen parte de campos diferentes. Así:
- Dentro de sus habilidades científicas requiere saber extraer, limpiar y procesar datos, usando para ello diferentes métodos estadísticos. Así mismo, requiere presentar estos datos gráficamente. Por eso, la formación para convertirte en un Data Scientist debe ser muy sólida al dar conocimientos matemáticos y estadísticos así como informáticos.
- Así mismo, se requiere una formación informática de alto nivel, que le permita programar en R y Python, ya que ello le permite extraer, limpiar, analizar y presentar los datos. También, se requiere formación y amplios conocimientos en bases de datos SQL y noSQL, además de Hadoop, Pig, Mapreduce y Hive.
- En cuanto a nivel matemático se requiere aprender sobre modelado estadístico, diseño de test y hasta machine learning.
- Es necesario que para la presentación de datos se sepan manejar herramientas como Prezi, PowerPoint así como Tableau y otras que permitan una excelente visualización.
- Finalmente, las habilidades “sociales” requieren de un buen conocimiento y manejo del lenguaje así como de la comunicación. En cuanto a las habilidades de negocio el Data Scientis ha de conocer el mundo de los negocios, la administración, las necesidades, los objetivos, competencia de la empresa, etc.