Razones por las que estudiar Ciencia de Datos

La  Ciencia de Datos se ha desarrollado como un aspecto crucial en la actualidad. Sabemos que la cantidad de información digital que se genera cada día es extraordinariamente impactante, por lo que es necesario saber cómo aprovecharla de forma eficiente. Entonces, ¿qué es la Ciencia de Datos y cuál es la importancia de abordarla?

En este artículo, descubrirás la necesidad de estudiar Máster en Big Data para Finanzas y cómo este campo puede abrir un nuevo horizonte a un mundo de oportunidades. Además, responderemos a preguntas claves para conocer la importancia de esta disciplina y así conocer en profundidad su relevancia en este momento.

¿Qué es la Ciencia de Datos?

La Ciencia de Datos cuyo nombre en inglés es Data Science, combina distintos métodos tecnológicos y científicos que basan sus conocimientos en la programación y la matemática basada en estadísticas. 

Su principal objetivo es extraer, recopilar, procesar, interpretar, analizar y descargar información útil con la que se generará una base de datos que permita determinar tendencias y patrones para una refinada toma de decisiones. Puesto en otras palabras, la Ciencia de Datos ofrece como resultado una transformación de datos en información que ayuda a las empresas e individuos a resolver dificultades.

¿Por qué es importante?

En el contexto de la Data Science, el único formato de datos que importa es el digital. Los datos digitales son un tipo de información que no es fácil de interpretar por un individuo, por eso se requiere de la tecnología para lograrlo.

Cuando hablamos del enorme impacto de esta ciencia en la vida de las personas, estamos hablando de una cantidad de datos tan grande que se ha entrelazado con la vida de casi todas las personas. De hecho, la tecnología moderna permite la creación y archivo de una cantidad de información y datos que aumenta dramáticamente cada día. Se espera que para el 2025 la cantidad de dispositivos conectados a internet supere los 75 mil millones.

A la luz de estas enormes transformaciones, cada vez más empresas de todo el mundo comprenden la importancia de la ciencia de datos. Independientemente de la industria o el tamaño, las organizaciones que desean mantenerse competitivas en la era de Big Data, deben desarrollar e implementar de manera eficiente sus capacidades de ciencia de datos o corren el riesgo de quedarse atrás.

Todas las mejores y más importantes decisiones comerciales estratégicas se basan en Data Science.

¿Qué conocimientos se adquieren en los estudios de Ciencia de Datos?

Los Data Scientists son una nueva generación de expertos en análisis de datos que poseen la capacidad técnica necesaria para resolver problemas complejos o aplicar la inteligencia artificial para lograrlo. 

Dentro de la formación profesional desarrollarán conocimientos cuantitativos en estadística y álgebra lineal, así como experiencia en programación centrada en almacenamiento de datos, minería de datos (el proceso de extracción de información útil para descubrir anomalías, patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos) y construcción y análisis de datos.

Quienes estudian Ciencia de Datos son personas curiosas que aprenden a hacer nuevas preguntas, alcanzan nuevos descubrimientos e incorporan nueva información a su estructura para utilizarla de manera creativa e ingeniosa con el fin de resolver problemas complejos.

Razones para estudiar Data Science

Podemos nombrar un gran número de razones por las cuales estudiar Data Science. Nos concentraremos en 5 razones que estimamos son las más relevantes. 

1. Gran número de oportunidades laborales

La demanda de profesionales en este campo de la industria digital no deja de crecer. Cada vez son más las compañías que requieren de personas con formación en Data Science. Esta carrera permite tener muchas salidas laborales ya que es un mercado en expansión.

2. Aprendizaje de habilidades digitales

En Ciencia de Datos, los estudiantes tienen la oportunidad de estudiar una amplia gama de asignaturas, lo que les permite recibir una formación transversal. Esto significa que adquirirás diferentes habilidades y conocimientos que podrás aplicar en diferentes campos.

3. Impacto positivo en la sociedad

El potencial de este campo es generar un impacto altamente positivo dentro de la sociedad. Ciertas ramas que se dedican a analizar los problemas ambientales, por ejemplo, contribuyen al bienestar de la sociedad en general lo que hará que tu carrera contribuya positivamente al planeta tierra y sus habitantes.

4. Oportunidad de innovar y crear

Esta disciplina se encuentra en constante desarrollo y evolución y requiere de personas que sean creativas y busquen innovar. Al elegir esta carrera, podrás explorar nuevas formas de aplicación de datos y algoritmos, pudiendo crear modelos que sean predictivos.

5. Salarios competitivos

Te sorprenderás de ver las nóminas de un Data Scientist. Al tratarse de una carrera que se encuentra en desarrollo, suele recomendarse la constante formación de las personas que se dediquen a esto, para estar a la vanguardia del conocimiento. Y la buena noticia es que formarse da sus frutos. Si buscas una carrera cuyo salario se duplique habiendo cumplido los 3 años de experiencia, entonces estás en el espacio correcto. 

¿Dónde estudiar Ciencia de Datos?

En nuestra Escuela de Negocios ofrecemos la posibilidad de que te formes profesionalmente en lo que te apasiona. Nos destacamos por formar profesionales competentes en el mercado con los perfiles que las compañías de hoy requieren en su plantel de trabajo. 

Da el primer paso y desbloquea tu futuro con la carrera de Data Science. 

Ejemplos de Salidas Laborales de Data Science

Dentro del campo de un profesional de Ciencia de Datos las opciones son numerosas. Veamos algunos ejemplos en las que un Data Scientist puede elegir desempeñar sus conocimientos:

Científico de datos

Se centran en desarrollar modelos predictivos y construir algoritmos de funcionamiento automático que logre resolver problemas complejos. Los científicos de datos trabajan en distintos proyectos en los que se investiga, desarrolla y procesan datos, y son expertos en técnicas de análisis y minería de datos.

Analista de datos

Los analistas de datos son los encargados de recolectar la información, analizar, descartar lo innecesario e interpretar datos para generar una estrategia que se adapte a las necesidades de las empresas. Otra tarea de los analistas es establecer una estrategia de análisis y estadística que ofrezca resultados positivos. 

Ingeniero de datos

Los ingenieros de datos se encargan de diseñar y construir infraestructuras de datos eficientes y escalables. Su trabajo implica gestionar y optimizar bases de datos y garantizar la integridad y disponibilidad de los datos para su análisis.

Herramientas más usadas por un especialista en Ciencia de Datos

Los especialistas en Data Science utilizan un gran número de herramientas. Podemos clasificarlas según sus características: 

Motores de análisis y compilación de datos

• SAS
• BigML
• Power BI
• Tableu
• Apache Spark
• Excel
• MATLAB
• Spark

Lenguajes de programación

• Python 
• R
• Java
• C
• C++
• SQL

Frameworks de Machine Learning

• TensorFlow (para deep learning)
• PyTorch

En resumen, estudiar Ciencia de Datos te dotará de habilidades muy demandadas, diversas oportunidades laborales, capacidad de crear, innovar y generar un impacto positivo. EAE Madrid ofrece programas formativos de alta calidad para así darle impulso a tu futuro.

Y ahora, ¿estás listo para pasar a la acción?