Máster Data Science, ¿Cuál elegir y por qué?

¿Estás inmerso en el mundo de las tecnologías y las bases de datos? ¿Entiendes los conceptos relacionados con este tema?

¿Acaso te pierdes en el mundo de palabras que no entiendes? 

Con los cambios económicos y la evolución de las tecnologías escuchamos términos como Data Science. Nos quedamos con la duda del significado que presentan estas palabras.

Te hago una invitación para que conozcas sobre este y otros vocablos. Espero que al terminar de leer este artículo hayas encontrado una respuesta a tus interrogantes. Puede estar aquí la respuesta a tu futuro como profesional.

¿Qué significa Data Science?  

Al hacer una traducción del inglés al español, entendemos como Data Science a la ciencia que se especializa en el conocimiento de datos. 

¿A qué se refiere específicamente? 

Encierra varias cosas, estructurado por subdisciplinas y otros conceptos relacionados con esta especialidad. Acoge métodos científicos, procesos y métodos para lograr entender los datos.

¿Qué importancia tiene el Data Science? 

El papel que cumplen los datos en los negocios es similar a la función que presenta el azúcar en los dulces. Ambos serán ingredientes principales. 

Ellos por sí solos no formarán el resultado final. Dependen de las personas que le den forma al trabajo. Estas personas son los analizadores de datos, ingenieros capaces de computar cada uno de los elementos matemáticos.

¿Por qué tanta demanda de personal especializado en este campo? Los centros laborales se han percatado del inminente poder de los datos.

Datos sobre los trabajadores, sobre los clientes o clientes con grandes potenciales son necesarios para el crecimiento en temas publicitarios de la empresa. La competencia empresarial agrupa gran cantidad de datos. La función de un especialista en Data Science está presente.

Términos a conocer sobre Máster Data Science

Minería de datos (Data mining)

Se enfoca en obtener información valiosa donde alguien no ve que esté. Se comienza con la aplicación de técnicas y algoritmos a datos no estructurados. Finaliza con la obtención de información productiva.

Muchas son las cuestiones a resolver y Data mining trata de resolver la mayoría de ellas mediante una aplicación a los diversos campos de estudio. Un ejemplo a los problemas que trata de resolver:

• ¿Es el modelo de bolso de mis amistades correspondiente con la marca?
• ¿Cuáles son las características que debe tener presente para clasificar a mis empleados y mostrarles un anuncio en específico? 

Un problema de Data mining tiene varios pasos que lo componen:

1. Recogida de los datos: se obtienen por métodos creativos (ubicar sensores, realizar formularios). Son aparte del proceso.

2. Procesarla previamente: la información obtenida se prepara para el siguiente paso. Se busca disminuir el costo del procesamiento de datos y perfeccionar los resultados de los algoritmos.

El preprocesado es una de las fases más importantes. En ella se encuentra tanto el éxito como el fracaso del modelo en estudio.

3. Machine learning: los algoritmos del aprendizaje automático tienen la capacidad de dada una información pasada poder anticipar y clasificar una nueva información.

Reproducir y hacer predicciones es su función. Algoritmos como las redes neuronales y la lógica difusa son de utilidad.

4. Testing: probar los algoritmos es la mejor solución para encontrar la mejor respuesta. Hay que seguir una metodología experimental prueba- error.

5. Análisis de los resultados: con ayuda de softwares se pueden visualizar los resultados de una forma clara.

Big Data

Una inmensa cantidad de datos serán objeto de trabajo del Big Data. Se necesitan varios ordenadores trabajando con información a la vez. Solo así puede ser procesada y almacenada.

¿Te imaginas cuál es la profesión del momento? ¿Estás interesado en ser un data engineer o una data scientist? 

El ingeniero de datos tiene como función la configuración y el diseño de datos. Tarea a realizar de forma óptima. Integra la parte informática de cualquier proyecto de Data Science.

El científico de datos y el ingeniero tendrán una relación similar al médico y enfermero. La función del data scientist es más matemática que informática. 

Si tienes destrezas en la informática y la estadística tienes un trabajo seguro y agradable en este campo de Data Science. Trabajarás constantemente con probabilidades estadísticas. Es tu oportunidad de desempeñarte en lo que sabes hacer, no lo dudes.

Máster en Data Science

Para crecer en el negocio y ser integrante importante de una empresa tienes la necesidad de superarte. Un Máster en Data Science profundiza en las grandes bases de datos.

Tu salario con esta profesión tendrá un aumento considerable. Vale la pena emplear una inversión de tiempo y dinero en la preparación para obtener el título. Es un principio que te diferencia de alguien sin título.

La necesidad de másteres en esta especialidad cada año crece. Es muy demandada con muchas salidas profesionales.

Toda actividad ya sea personal o laboral proporciona volúmenes de datos: navegación vía electrónica, compra en internet.

Serán solo datos si no se analizan correctamente y, las empresas, tus principales clientes, no se beneficiarán de ellos.

Condiciones para estudiar un máster en Data Science

Conocer sobre los lenguajes de programación: 

• Python: es de utilidad para los informáticos, aunque se está volviendo competencia para R.
• R: es para científicos preferentemente, se trata del lenguaje estadístico de la perfección.

Conocer sobre estadística, matemática y el mundo digital.

• Gusto apasionado por la temática.

Aspectos a tener en cuenta para optar por el mejor Máster en Data Science

1.Busca el centro de formación en esta especialidad con las mejores capacidades de educación

Del lugar en el cual cursas la especialidad se deriva el resto de tu profesionalidad. Es importante que busques un centro educacional acorde a tus expectativas. El profesorado, el programa educacional, el costo y el tiempo de estudio son aspectos a tener en cuenta.

2.Objetivos que te estás trazando

Al tomar cualquier decisión en tu vida tienes antes que definir los objetivos a perseguir. Gestionar el tiempo en tu vida no es tarea fácil, desperdiciarlo sería una tristeza.

El entregarse en el estudio de un máster en Data Science significa muchas cosas en juego. Es responder a las demandas del mercado, es incrementar el trabajo directivo de los empleados.

3.Plan de estudio

El tiempo empleado en el estudio lo podrás conocer mediante el programa y sus módulos. Mucho antes de adentrarte en el estudio de la especialidad debes de indagar en el programa.

Puedes decirte por módulos como Mercados Financieros, Regulación Financiera y Economía. Herramientas que te permitirán alcanzar los objetivos que te planteas. Así lograrás ampliar tus habilidades y especializarse para ser más activo en los diferentes ámbitos.

4.Profesorado

Parte de tu éxito estará dado por el claustro de profesores que tengas. La experiencia y la sabiduría de tus mentores harán de ti un valioso profesional. 

Estos ofrecedores de conocimiento te harán sentir que no estás solo. Un profesorado que refleje la relación entre universidad y empresa brinda confianza.

• Disciplina y estimulación 

El estudio de este máster requiere de enfoque en el estudio, demanda responsabilidad. Es el inicio de una profesión que será para el resto de tu vida.
Si estás motivado podrás llegar al final del camino. Problemas tendrás, pero el resultado será satisfactorio. El protagonista de tu vida eres tú.

¿Qué másteres comprende Data Science? 

• Los relacionados con Big Data. 

Aquellos que se centran en la parte tecnológica y arquitecta de las computadoras.

• Los afines a la ciencia de datos

Son los relacionados con la modelación estadística de datos para aspectos internos útiles en el negocio.

Algunos másteres técnicos: 

• Máster en Inteligencia artificial: es uno de los más fuertes. Profundiza en el marco teórico, así como en la base de los algoritmos.
• Máster en tratamiento estadístico de la información: unos de los mejores másteres encaminados a las cuestiones teóricas.
• Máster en procesamiento de señal y machine learning para el Big Data: Si deseas enfocarte en la aplicación del Big Data esta es tu mejor opción. 

No presentan perfil técnico, pero quieres relacionarte con Data Science:

• Máster en Big Data Analytics en la Universidad Europea: combina perfiles entre negocio y tecnología. Trabaja en temas de negocios y en cómo se aplica a la ciencia de datos de las empresas.
• Máster en Business Analytics y Big Data en el Instituto de Empresa: educa sobre la parte de Big Data así como la de ciencia de datos.

Con perfil técnico y relacionado con Big Data:

Son menos los másteres con este enfoque aunque no significa que no tengan ninguna demanda. No existe una alta demanda sobre la arquitectura de datos.

• Big Data y Data Science en la Universidad Autónoma de Madrid: estudiando esta profesión tendrás varias líneas de trabajo.

Quizás formes parte de algunos de estos grupos. Si es así, indaga sobre estos másteres y encuentra el ideal para ti.

Máster Data Science para programadores

Si de personas interesadas en este tipo de estudios se trata, los que ya se desempeñan como programadores son uno de ellos.

Cursos online y características (costo, tiempo de duración)

Los MOOCs son una buena opción. Plataformas como Coursera y Udemy son cada vez más solicitadas. Presentan un coste moderado. Su tiempo de duración es corto.

Cursos en Big Analytics, que debes saber

Con una duración de medio año. Comprende tecnologías Big Data y lenguaje de programación para Data Science. 

Cursos en Data Science KSchool, duración y objeto de estudio

Presenta un perfil parecido al anterior, 8 meses de duración en los días de fin de semana. Hace énfasis en el estudio de Data Science.

Programas de Máster, Experto y Especialista en Big Data y Data Science de la Universidad Autónoma de Madrid, sus características 

Presenta 2 años de estudio. Un mayor porcentaje es dedicado al Modelado Estadístico y un porciento menor a los temas de Big Data. Brinda una mayor preparación.

Máster Data Science como superación para trabajadores del sistema 

Si ya has trabajado como Data Scientist pero crees que necesitas superación estás opciones te ayudarán. Las tecnologías en estos casos quedan en segunda opción.

Máster Universitario en Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid, que brinda

• Profesores de prestigio en temas clásicos de Inteligencia artificial brindan el servicio.
•  Es para el estudio de computación no convencional.
•  Catalogado este máster como aceptable. 

Máster Universitario en Ingeniería Matemática, marco de estudio

• Un período de 2 años de estudio. 
• Cuatro trimestres conforman la primera parte.
• Te da opciones de realizar la especialidad en Estadística o en Matemática
• Teórico en su mayoría.
• Ofrecido por profesores distinguidos y con alta experiencia. 

Máster Interuniversitario de Inteligencia Artificial de Cataluña, sus posibilidades

• En España ocupa uno de los primeros lugares en cuanto a especialidad se trata.
• Presenta un grado elevado. 
• Te esfuerzas, pero obtienes lo que necesitas. 

Máster en Investigación e Innovación en TiC, de la Universidad Autónoma de Madrid, módulos de estudio

• La Inteligencia Computacional permite desarrollar programas informáticos inteligentes.
• Módulos de estudio como Machine Learning, Recuperación de Información o Métodos Bayesianos son impartidos.
• Se estudia un programa meramente teórico. 
•  Se programan desde cero por lo que se entiende completamente su funcionamiento. Con un periodo de estudio de 1 año. Es en horario de la tarde. Los profesores tienen bastante experiencia. Es catalogada como una de las mejores.

Máster Data Science para un conocimiento básico

Si estás interesado en el conocimiento básico que te permita encontrar trabajo y a la vez quieres conocer sobre algoritmos, te invito a conocer algunos másteres.

Máster en Fundamentos de Data Science de la Universidad de Barcelona

Tratar los aspectos sobre Data Science. Presenta 1 año de duración del curso, sus clases predominan en las tardes. Buenos profesores. Los alumnos se sienten satisfechos.

Máster en Data Science y Big Data, utilidad del estudio de datos.

Si estás interesado en dominar la base teórica de la ciencia de datos y aprender a implementar los datos a casos de uso reales. 

Máster en Data Science de la Universidad Rey Juan Carlos, un máster a estudiar 

Se estudian las tecnologías de Big Data y las técnicas de análisis estadístico. Imparten conocimientos sobre ingeniería de datos. Complejas bases de datos se analizan. El Máster prepara a los estudiantes para aplicar el Data Science a múltiples áreas. 

Máster en Big Data para Finanzas (CUNEF), qué duración tiene y sus perfiles de estudio

Se enseñan perfiles variados. Si estás interesado en mezclar los conocimientos sobre ciencia de datos y finanzas esta es tu oportunidad. Incluye un período lectivo de 1 año que comprende prácticas en empresas al finalizar.