¿Por qué debes estudiar Data Science?: 6 razones clave

El estudio de Data Science online es una de las nuevas titulaciones que han surgido al calor del desarrollo del Big Data. Esta entrada indica cuáles son las ventajas de estudiar Data Science en la Universitat Carlemany. 

6 razones clave para estudiar Data Science

El estudio de Data Science en un centro como la Universitat Carlemany tiene varias ventajas para ti. En este caso, nos basaremos en las ventajas profesionales, pero también en las operativas con respecto a otras titulaciones o metodologías.

Aunque estos estudios son de reciente creación, no por ello son de importancia menor; al contrario. El desarrollo de las nuevas tecnologías y de la Inteligencia Artificial (IA), junto con la mayor velocidad de los procesadores, obligan a manejar una cantidad ingente de datos de forma racional para interpretarlos de la manera correcta. El Data Scientist, pues, se ha convertido en un profesional necesario para realizar esta función.

Además, hay que señalar que no saber interpretar correctamente los datos es un problema. En tiempos de Big Data, esta cuestión es disruptiva, de ahí que no se deba perder la perspectiva. 

Las ventajas de estudiar el Bachelor en la universidad son de varios tipos y vale la pena tenerlas presentes. Hay que destacar las siguientes casuísticas:

1. Genera Valor Añadido

Lo primero que hay que señalar es que la Ciencia de Datosgenera valor añadido. Y esto se consigue de varias maneras, sobre todo mediante la interpretación y ordenamiento de información, para de esta forma inferir conclusiones que abran nuevos nichos de mercado. En consecuencia, este es un estudio que te permite ir un paso más allá en lo comercial.

Además, también hay que hablar de la incidencia del Data Science en campos como el desarrollo científico o la medicina. Estas técnicas de análisis e interpretación de datos permiten, a la larga, que se puedan descubrir nuevos artículos o medicamentos para curar enfermedades.

2. Empleos bien retribuidos

El Data Science es una profesión de futuro y, por lo general, está muy bien retribuida. Si bien es cierto que lo que van a cobrar variará según el puesto desempeñado, el trabajo de Data Scientist está bien pagado. Además, esta formación es de reciente creación, de manera que la oferta de profesionales aún no es muy grande. Al final, la analítica de datos es fundamental para que se puedan tomar decisiones conscientes y racionales.

Hemos de señalar, además, que al generar valor añadido, esta actividad tiene una buena consideración profesional. En consecuencia, estamos ante un panorama de futuro. Las mejoras en nuevas tecnologías van a ir, precisamente, en la línea de requerir más interpretación de información.  

3. Múltiples salidas laborales

Las salidas laborales existentes al estudiar Ciencia de Datos son varias, y aquí vamos a indicar las más comunes. En primer lugar, la del analista de datos, o Big Data, una profesión de nueva creación. Por otra parte, también el profesional en I+D+i. En tercer lugar, es una titulación ideal para un Jefe de Proyecto, directivo o gerente empresarial. Finalmente, has de saber que también servirá para programadores informáticos. 

Hay que señalar, además, que esta formación sirve para complementar conocimientos que ya tienes. Un ejemplo es el de los especialistas en marketing, que con una formación en Data Science mejorarán las técnicas de estudio y análisis.

4. Saber multidisciplinar

Una de las virtudes de los estudios de Data Science es que son un saber multidisciplinar que, en los últimos años, ha evolucionado y que te permitirá tener varios conocimientos. En primer lugar, dispondrás de formación informática. Además, también habrá formación en matemáticas y estadística. Otro conocimiento que adquirirás es el de economía general y marketing. Por lo tanto, será una buena alternativa para tener unos conocimientos aplicados. 

Es interesante señalar que estos conocimientos aplicados permiten que te centres en la labor de la analítica de datos. No en vano, los estudios se suelen aplicar para cumplir con el trabajo. 

5. Es un saber que se renueva constantemente

El saber de Data Science se renueva constantemente, puesto que las necesidades también lo hacen. Por ejemplo, has de tener en cuenta que las herramientas informáticas cambian rápido gracias a las mejoras de las tecnologías. En consecuencia, este es un saber que resultará útil si ya tienes una base previa, pero ese mismo saber tiene proyección de futuro por las nuevas posibilidades que aparecen. 

Si hay algo necesario en las empresas, hoy en día, es el cambio y adaptarse. Pues bien, podemos decir que, en este caso, con el Data Science se cumple esta premisa de una forma clara y concisa. 

6. Esta disciplina facilitará la digitalización de las empresas

La digitalización de las empresas se realiza gracias al Data Science. Conviene señalar que un proceso de implementación integral ha de tener presente esta cuestión. Y es evidente que, para hacer la transición, tienes que realizar un análisis de datos previo para evitar problemas. Por lo tanto, si quieres dirigir esta operación de una forma inteligente y eficaz, esta disciplina lo hará todo más fácil. 

La digitalización y el uso de estas disciplinas es, también, bidireccional, y el no uso implica, ya, un coste de oportunidad. No te puedes plantear una estrategia de Data Science sin una estrategia de digitalización. 

Principales diferencias entre estudiar Data Science y análisis de datos

Aunque estudiar Data Science es compatible con el análisis de datos (Data Analytics), no es exactamente lo mismo. Y conviene indicar cuáles son los principales matices. 

El Data Science busca convertir los datos en información útil, pero que puede tener múltiples salidas. Estas pueden ser valorizables económicamente, de negocio, o no. Además, la búsqueda de información se hace desde distintos orígenes y se infieren soluciones a posibles problemas futuros. Estamos, pues, ante un objeto de análisis lo suficientemente amplio. 

En cambio, el análisis de datos sí se centra, básicamente, en que esos datos sean información de negocio. La recogida de información es de un punto concreto y lo que se busca es dar solución a un problema que ha surgido.