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Razones para estudiar un Master en data science

Un Master en Data Science te abrir谩 las puertas del mercado con 茅xito. Hace unos d铆as repasamos las habilidades que un perfil profesional que quiera aspirar a una posici贸n como analista de datos debe tener, pero lo m谩s importante cuando uno enfoca su vida profesional a trav茅s de los estudios es, en segundo lugar -en primero es intentar dedicarte a lo que te atrae, en la medida de lo posible-, valorar la perspectiva profesional que te va a abrir cada una de las opciones.

La de data scientist, como ya te hemos dicho cada vez que hemos hablado de data science en este blog, son excepcionales, como un cielo azul limpio de nubes.

Pero hay que trabajar duro tanto a nivel profesional como a nivel formativo. Primero con la especializaci贸n universitaria en matem谩ticas, programaci贸n o cualquiera de los caminos que abren la primera puerta al mundo tecnol贸gico de los datos, y despu茅s con el m谩ster en la especialidad concreta del an谩lisis de datos.

Nadie dijo que fuera sencillo pero lo que estamos en disposici贸n de asegurarte sin temor a equivocarnos es que la recompensa merece mucho la pena. Y as铆 te lo vamos a demostrar recopilando las razones poderosas que existen para estudiar un master en data science.

Nivel de exigencia y especializaci贸n

Antes incluso de entrar en razones de peso desde el punto de vista profesional debemos destacar las que hacen referencia al proceso formativo. Y es que pocos estudios superiores son tan completos y necesarios de superar como el de un m谩ster en data science.

El alumno debe salir preparado para un puesto de enorme responsabilidad, que exige habilidades t茅cnicas y empresariales alt铆simas, por lo que el nivel de exigencia y aprendizaje del m谩ster es sobresaliente. Desde luego, no es un m谩ster m谩s, o un m谩ster cualquiera. Y cuando uno decide hacer un esfuerzo en su formaci贸n, nada puede satisfacerle m谩s que aquello que elija cursar cumpla con sus expectativas.

Quiero estudiar Data Science, 驴por d贸nde empiezo?

Interdisciplinaridad

El data science es un campo que abarca m煤ltiples 谩reas profesionales del sector TIC con una importancia capital para las empresas. Elegir formarse en data science, por lo tanto, es abrir de par en par una puerta a universos como el Big Data, el Machine Learning o el Business Analytics.

Todos ellos campos muy demandados y con un nivel de especializaci贸n muy alto, que requiere de una formaci贸n acad茅mica sobresaliente.

Data science: claves y perfiles profesionales

Demanda del sector empresarial

El an谩lisis de datos se ha convertido a lo largo de este siglo, especialmente en los 煤ltimos a帽os, en un pilar fundamental para las medianas y grandes empresas. Sobre todo estas 煤ltimas no pueden ignorarlo porque ser铆a dar demasiada ventaja a sus competidores.

Los datos proporcionan informaci贸n privilegiada, la m谩s fiable que existe, para la toma de decisiones, por lo que no hay empresa que prefiera ignorarlos. Pero los datos son complejos, masivos adem谩s en la mayor铆a de casos, y por eso requieren profesionales adecuados que se enfrenten a ellos. No lo puede hacer cualquiera. Esto implica una demanda de analistas de datos continua, que no para de crecer.

Condiciones laborales

No solo la demanda es alta, sino que no tienen sustitutos los mejores. Es una posici贸n muy espec铆fica y de enorme valor para las compa帽铆as, de ah铆 que estas los valoren much铆simo, por lo que no solo es dif铆cil que no lo hagan tambi茅n desde el punto de vista de las condiciones laborales.

Es verdad que depende mucho del sector profesional el salario medio del data scientist, pero no hay analista de datos que no se gane muy bien la vida ya de entrada.

C贸mo crear equipos de trabajo en Data Science

Carrera profesional creciente

La alta demanda hace que, incluso en los perfiles m谩s j贸venes, las opciones de movilidad sean mucho m谩s realistas que en otros puestos de trabajo. Adem谩s, la ventaja del analista de datos es que no estamos hablando de un perfil limitado a un solo nicho del sector empresarial, sino que su demanda est谩 ampliamente extendida, por lo que la mayor铆a de los cambios son en sentido creciente, para progresar.

Y a esto hay que a帽adir algo relacionado con lo que citamos anteriormente, que las empresas valoran muy bien a sus mejores analistas de datos, por lo que tambi茅n son m谩s altas las probabilidades de progresar internamente.

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