Cursos de Data Science

Cursos de Data Science: Data Science o ciencia de datos es una disciplina científica que se ocupa de analizar grandes masas de datos para obtener información que pueda ayudar a entender la realidad y a descubrir patrones con los que tomar decisiones estratégicas en una empresa. Y, para poder convertir esa información no estructurada en contenido de valor bien clasificado, el Data Science combina herramientas de la estadística, la matemática y la informática.

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Algunos de los cursos de Data Science

Máster en Data Science y Big Data (IEBS)

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Máster en Data Science y Big Data (IEBS) Máster en Data Science y Big Data (IEBS)

Data Science y Blockchain: La última tendencia en FinTech (IEBS)

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Data Science y Blockchain: La última tendencia en FinTech (IEBS) Data Science y Blockchain: La última tendencia en FinTech (IEBS)

Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos (IEBS)

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Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos (IEBS) Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos (IEBS)

Postgrado en Análisis de Datos y Power BI (IEBS)

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Postgrado en Análisis de Datos y Power BI (IEBS) Postgrado en Análisis de Datos y Power BI (IEBS)

Postgrado en Big Data (IEBS)

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Postgrado en Big Data (IEBS) Postgrado en Big Data (IEBS)

Postgrado en Análisis de Datos (Mediterránea Business School)

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Postgrado en Análisis de Datos (Mediterránea Business School) Postgrado en Análisis de Datos (Mediterránea Business School)

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Salidas profesionales de los cursos de Data Science

El analista de datos es actualmente uno de los perfiles más demandados y mejor pagados dentro del sector de las Tecnologías de la Información en España. Y dentro del mismo, podemos encontrar diversas áreas más concretas:

  • Data analyst: se enfoca principalmente en la minería, obtención y recuperación de datos y de procesarlos y analizarlos de forma exhaustiva. Es el motor de trabajo de la Data Science y el que se ocupa de poner en marcha la estrategia diseñada por el CDO.
  • Data Scientist: es la evolución del data analyst, un perfil más concreto y menos alineado con la visión de negocio. Lo que lo diferencia de este es que se centra principalmente en obtener el máximo partido posible de los datos, contando con un rol más centrado en la predicción.
  • Data Engineer: es el que se ocupa de implementar el diseño del modelo seleccionado. Su trabajo consiste en organizar todo el ecosistema para que el resto puedan obtener datos limpios y preparados para ser analizados. Sus tareas son diseñar, construir, desarrollar, probar y mantener los sistemas de procesamiento de datos.
  • Data architect: se trata de un perfil que guarda ciertas similitudes con el Data Engineer, con la excepción de que cuenta con una visión más global y enfocada a la integración, centralización y mantenimiento de todas las fuentes de datos. Es el que se ocupa del diseño y de poner en marcha las arquitecturas software en proyectos Big Data.

Principales ventajas de aprender con cursos de Data Science

La mayor ventaja del Data Science en el mundo empresarial es que ayuda a tomar decisiones de una forma mucho más sencilla. Las empresas que cuentan con este tipo de perfiles pueden obtener evidencias medibles argumentadas con datos reales a la hora de planificar sus estrategias de marketing. Gracias a ello, puede aumentar considerablemente la productividad, mejorar los flujos de trabajo y hacer que el negocio sea más rentable.

Pero también puede resultar de gran utilidad a la hora de atraer nuevos talentos. El procesamiento interno de aplicaciones y pruebas de aptitud sustentadas en datos puede ayudar al equipo de recursos humanos a optimizar los procesos de selección, tanto en tiempo como en calidad.

No obstante, hay que tener en cuenta que las ventajas concretas del Data Science varían en función de los objetivos de cada empresa y sector. Por ejemplo, los departamentos de ventas y mercadotecnia pueden obtener datos de clientes para aumentar la tasa de conversión y planificar estrategias de marketing. Mientras que las entidades bancarias pueden usarlo para mejorar la detección de fraudes y las empresas de mensajería para encontrar mejores rutas, horarios y modos de transporte.

¿Para qué sirve el Data Science?

Como ya hemos dicho, el Data Science se ocupa de analizar e interpretar grandes cantidades de datos para proporcionar información y encontrar comportamientos y patrones que se repitan para facilitar la toma de decisiones de cualquier organización. Una disciplina que combina tecnologías y conocimientos de distintos sectores, entre los que destacan los negocios y el Big Data.

En resumen, el Data Science sirve para dar sentido a una gran masa de datos que no se encuentran estructurados. Podríamos decir que el Big Data aporta la materia prima que, posteriormente, el Data Science se ocupa de dar forma, gestionar, interpretar y tomar decisiones en base a dichos datos.

¿Por qué estudiar Data Science?

Son muchas las personas que buscan una especialización para su carrera profesional. Aquellos profesionales que disponen de las herramientas apropiadas, visión de negocios, espíritu emprendedor y creatividad tendrán una gran oportunidad de disfrutar de una enorme ventaja competitiva en el mundo laboral.

En este sentido, los profesionales del Data Science deben contar con una formación que combine conocimientos avanzados de ciencia de datos, machine learning e inteligencia artificial. Y, de forma simultánea, tienen que desarrollar habilidades gerenciales que tengan que ver con el trabajo en equipo, el liderazgo, las presentaciones efectivas y la gestión de la diversidad.

Indudablemente es la combinación de la ciencia de datos y la tecnología la que ha creado uno de los perfiles profesionales más demandados del sector tecnológico. En la actualidad, aquellas personas que consiguen convertirse en científicos de datos, adquiriendo las técnicas y herramientas eficaces para la recopilación, el análisis, el procesamiento y la visualización de grandes cantidades de datos para convertirlos en información valiosa se convierte en un gran activo para la empresa. Perfilando así su carrera hacia un camino en ascenso del que podrá aprovechar nuevas oportunidades.

  1. Auge del sector: entre 2016 y 2018, la cantidad de datos en manos de las empresas aumentó en un 569%, lo que significa que pasó de 1,45 a 9,70 Petabytes. En el año 2020 los internautas generaron un total de 1,7 mb de datos por segundo. Y para 2025 se espera que el IOT aporte una producción de 90 zb de datos, que son 1.000 millones de terabytes.
  2. Alta demanda laboral: la demanda de profesionales dedicados al Big Data ha aumentado casi un 50% en los últimos años, la de los profesionales de la Inteligencia Artificial en un 75% y la de los desarrolladores de Python en más del 48%. Por eso, no es extraño que el Científico de Datos se encuentre actualmente en el Top 10 de los perfiles más demandados.
  3. Remuneración salarial: muchos medios han calificado la época actual como la “edad dorada del Big Data”, donde hay más demanda que oferta. Por eso, el sueldo medio de los profesionales que se dedican al uso y a la gestión de los macro datos está muy por encima de otros sectores. En función del perfil profesional y de la empresa en la que se trabaje, el salario promedio puede oscilar entre los 30.000 y los 80.000 euros al año.
  4. Valor del dato: el uso y la manipulación de grandes cantidades de datos han traído consigo enormes beneficios para las empresas tecnológicas, haciendo que los consumidores cambien de opinión o puedan predecir catástrofes naturales, por ejemplo. Por eso, no es extraño que los datos sean considerados como el petróleo del siglo XXI.
  5. Aplicación en numerosos sectores: Data Science es una disciplina útil para numerosos sectores y cuenta con muchas aplicaciones. Por ejemplo en banca, medicina, supermercados, negocios privados, centros de formación, etc. Esto la convierte en una ciencia muy solicitada por las empresas. Hoy en día es posible obtener datos de cualquier parte, por lo que es necesario contar con profesionales que los organicen, los gestionen y les saquen el máximo partido.
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