23 de Agosto

¿Cómo convertirse en experto o experta en Data Science?

Universitat Carlemany

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Lo primero que conviene señalar es que, actualmente, existen varios caminos para ser Data Scientist. En este caso, lo que hemos decidido es tomar como marco el EEES (Espacio Europeo de Educación Superior), y lo que nos encontramos es que las vías que existen son diversas. Las personas especialistas en Data Science están cada vez más demandadas por la actual estructura económica. Esta entrada te explica cuál es el procedimiento para obtener esta titulación.

El procedimiento para ser especialista en Data Science

Hay que recordar que el Data Scientist va a tener que saber interpretar y analizar datos, sí, pero también aplicar las principales técnicas para obtenerlos en tiempo y forma. Por lo tanto, no estará de más que lo tengas en cuenta si estás planteando la posibilidad de realizar esta formación.

Si hay algo que caracteriza a esta disciplina, por encima de otras cuestiones, es su carácter eminentemente práctico. Se quieren obtener datos, procesarlos y, a partir de ahí, inferir soluciones reales. Por lo tanto, no ha de resultar inusual que la mayoría de las empresas tengan interés en contar con especialistas en la materia. No en vano, a la larga ahorran tiempo y dinero. Además, la propia complejidad empresarial obliga a su concurso para mantener los niveles de competitividad.

También conviene señalar que esta formación, hoy en día, puede hacerse online. Estas son, pues, las principales posibilidades para especializarte en estos estudios.

1. Grado en Data Science

Los estudios de Grado en Data Science online o presenciales son una opción si quieres empezar de cero. Hoy hay varias empresas e instituciones que ya piden, de forma específica, a este profesional.

El Grado te permitirá obtener todos los conocimientos necesarios para las labores de procesamiento, gestión y análisis de datos. Algunas de las disciplinas que se incluyen son las matemáticas, la estadística y la informática, además de los conocimientos en Machine Learning y en aplicaciones para la interpretación de datos. En definitiva, se obtiene todo el background para poder trabajar desde que se obtiene la titulación.

La principal diferencia con respecto a una carrera de ciencias, empresarial o una ingeniería es que se busca, desde el primer momento, enfocar el aprendizaje hacia esta rama. Por lo tanto, esta es una formación para quien, desde el primer momento, esté enfocado hacia este tipo de profesión; no se pierde el tiempo en divagaciones innecesarias.

Hoy los estudios de Grado en Data Science duran 3 años o, lo que es lo mismo, 180 ECTS. Esta es una vía para obtener unos conocimientos prácticos que podrás aplicar inmediatamente. Y otra cuestión a tener en cuenta es que, en Europa, es una titulación muy valorada.

2. Máster en Data Scientist

El Máster en Data Scientist es un estudio complementario a quien ya ha realizado un Grado. En este caso, lo que se busca es proporcionar una base teórica suficiente para aplicar los conocimientos previos adquiridos para el procesamiento, gestión y análisis de datos.

Para ser admitido en un Máster, es necesario haber cursado previamente un Grado de Matemáticas, Estadística, Ingeniería Informática o Administración de Empresas (ADE). Lo que sí se tiene en común es un nivel de conocimientos técnicos lo suficientemente importante para poder asimilar la nueva información. Es muy recomendable, en estos casos, comprobar los programas de estudios para ver si hay compatibilidad.

Al final, de lo que se trata es de realizar un Máster de un curso académico que complemente lo aprendido en la carrera. Hay que señalar que este tipo de vía es habitual en quien ya está trabajando o se quiere especializar en una determinada rama profesional.

Finalmente, hay que señalar que esta es la vía que tienen que utilizar quienes ya tienen una formación previa. Cuando esto sucede, es lo más rápido para ser especialista en Data Science.

Principales profesiones donde se demandan especialistas en Data Science

Existen algunas profesiones de nueva creación donde esta titulación es demandada. No obstante, recuerda que continuamente están apareciendo nuevas opciones. Las más importantes son las siguientes:

Analista de datos

Este es el profesional que trabaja, por lo general, sobre el terreno. Dispone de una información ingente de datos que tiene que analizar. Por lo general, tendrá que trabajar codo con codo con los responsables de marketing, de ventas o con la gerencia de la empresa.

Hay que señalar que, en ocasiones, este profesional puede ser el propio gerente. Esto será así si se trata de un autónomo, de una PYME o si la persona ya tenía formación empresarial previa.

Manager o Director

Este profesional trabaja en ámbitos de todo tipo, tanto de investigación como en un proyecto empresarial. Dispone del conocimiento suficiente en Big Data y en analítica de datos como para poder realizar esta labor. Hablamos, pues, de un puesto ejecutivo.

Al final, lo que buscará es conseguir alcanzar un determinado objetivo concreto con un equipo.  En el actual paradigma de trabajo por equipos, es un tipo de función interesante.

Data Scientist

El Data Scientist no solo analiza e interpreta, sino que crea mejores métodos para la captación de datos. Por lo tanto, estamos ante un profesional que puede cambiar los paradigmas y, de esta manera, mejorar los esquemas de análisis.

Este tipo de profesionales son demandados, precisamente, por el valor que pueden generar.  Las decisiones que pueden tomar son varias y, sobre todo, tienes los conocimientos para implementarlas.

Arquitectura o Ingeniería de Datos

Este es el tipo de función que puede hacer un Data Scientist si cuenta con una buena formación previa en programación. No en vano, tendrá que comprobar que el software funciona correctamente.

Este profesional tiene que ser proactivo, puesto que se busca que proponga soluciones y mejoras sobre el terreno. Y, por supuesto, que sea capaz de prever los futuros incrementos en el tráfico de datos.

Conclusión

Las personas que tengan una especialización en Data Science pueden aportar un saber clave en tiempos de Big Data. No ha de extrañar, pues, que su importancia y demanda haya crecido exponencialmente. Hoy conviene tener en cuenta su existencia y lo que pueden aportar.