La demanda de expertos en data science no deja de crecer

El Big Data es un recurso altamente √ļtil e interesante para las empresas. El data Scientists es el ingeniero de datos y experto en el Big Data que necesitan las organizaciones para llevar a cabo el an√°lisis y gesti√≥n de la enorme cantidad de datos (estructurados y no estructurados) que circulan por internet y que las mismas empresas acumulan cada d√≠a

El Big Data hace referencia al gran volumen de datos que llegan a los negocios constantemente, inundándolos. La importancia de esta información reside en lo que las organizaciones y corporaciones pueden hacer con ella. Con estos datos se desarrollarán ideas después de ser analizados, que encaminen a la toma de las mejores decisiones posibles y los movimientos más adecuados y estratégicos en los negocios.

En definitiva, el Big Data es el conjunto de datos o combinaciones de estos cuyo volumen, complejidad y velocidad de crecimiento hacen muy dif√≠cil su gesti√≥n y captura, su procesamiento y an√°lisis mediante las herramientas y las tecnolog√≠as tradicionales. En este sentido, las estad√≠sticas, las bases de datos o los paquetes de visualizaci√≥n dentro de los tiempos necesarios para que sean √ļtiles, no llegar√≠an a confirmarse, por lo que se necesitan nuevos conceptos de trabajo, m√°s √°giles y eficaces.

data science
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Cómo convertirse en un profesional del Big Data

Para trabajar en Big Data se requieren expertos formados que en la actualidad apenas existen. Un master data science online, como el que se ofrece en la Universidad Camilo José Cela, prepara a conciencia a sus alumnos para este perfil altamente demandado.

En esta Universidad se aprender√°n todos los conceptos, t√©cnicas y herramientas m√°s actuales que se necesitan para extraer conocimientos √ļtiles a trav√©s de fuentes de informaci√≥n de la gran red global.Estos datos servir√°n de apoyo para la toma de decisiones en cualquier organizaci√≥n, desde la captura, el preprocesamiento, el almacenamiento y el an√°lisis de grandes vol√ļmenes de datos hasta las √ļltimas t√©cnicas de Machine Learning y Deep Learning para la creaci√≥n de modelos predictivos y prescriptivos.

Las clases se llevan a cabo de modo pr√°ctico, aplicado y online, lo que facilita el estudio, la tutorizaci√≥n y la consecuci√≥n de los mejores resultados. Adem√°s, se trata de un estudio oficial, por lo que ser√° un documento muy apreciado por las compa√Ī√≠as interesadas en la contrataci√≥n y de gran importancia para el alumno que lo destacar√° de los competidores.

Qué es un Data Scientists

Para cubrir la enorme demanda de este perfil profesional, las empresas buscan gente preparada en campos como las matemáticas, la estadística, la informática, la economía y las ciencias. El motivo por lo que estos perfiles son los más demandados es porque la ciencia de datos nace directamente del método científico, la evolución natural del análisis de datos.

La diferencia de los tradicionales expertos en estadísticas es que la información que maneja el Data Scientists no viene de una sola fuente. Este profesional explora y analiza datos de las más variadas fuentes, y en la mayoría de las ocasiones inmensas cantidades (Big Data). Además, los formatos de esta información pueden ser muy diferentes.

Por tanto, la cualificación, los estudios que se deben llevar a cabo para cumplir estas funciones, es fundamental. Un máster como el mencionado, oficial y online, realizado en la Universidad Camilo José Cela, es el camino más directo para ocupar un puesto en este sector, en la actualidad tan demandado.

El alumno que curse este m√°ster lograr√° adquirir la visi√≥n de negocio que necesita para ser capaz de extraer, gestionar y transmitir informaci√≥n √ļtil a la empresa para la que trabaja. Adem√°s, conseguir√° adquirir esos conocimientos acordes al tiempo disponible que tenga, ya que, al ser online, el aprendizaje puede llevarse a cabo a medida de sus circunstancias y necesidades personales.

El proceso de trabajo de un Data Scientist

Son estos los pasos que debe seguir un Data Scientist para llevar a cabo su trabajo de manera eficaz. En primer lugar, extraerá los datos de una gran cantidad de fuentes, como pueden ser las webs, csv, API,s, logs… e independientemente de su volumen, big o small data.

En segundo lugar, deber√° saber gestionarlos, un trabajo que se inicia con su cribado, con la limpieza y eliminaci√≥n de aquellos que distorsionan la informaci√≥n verdadera y m√°s √ļtil. Posteriormente, se procesar√°n los datos obtenidos utilizando herramientas y diferentes m√©todos estad√≠sticos, como son los modelos de regresi√≥n, las pruebas de hip√≥tesis, la inferencia estad√≠stica, entre otros.

Por √ļltimo, este experto podr√° dise√Īar nuevos experimentos, estrategias o tests en caso de que fuera necesario y, por supuesto, sabr√° visualizar perfectamente los datos gr√°ficos, as√≠ como representarlos por s√≠ mismo.

Qué ofrece un profesional del Data Science

Además de ser capaz de abordar, entender y solucionar problemas de explotación de datos desde un análisis eficiente, deberá ofrecer la capacidad y aptitud necesaria para cubrir toda la etapa dedicada a la gestión de los datos.

Sabrá unir los campos de gestión y análisis de datos que, hasta ahora, con las antiguas estrategias, se mantenían separados. Los nuevos tiempos transforman la realidad incidiendo en el cambio por la enorme cantidad de datos que hay que manejar, su amplia variedad y la velocidad de explotación que se requiere.

Solo un especialista en data science, con un m√°ster como el se√Īalado en este art√≠culo, poseer√° el perfil necesario, combinado, que pueda entender el negocio de la empresa para la que trabaja, y dirigir la explotaci√≥n de los datos hacia resultados positivos para ella.