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Razones para estudiar un Master en data science

Un Master en Data Science te abrirá las puertas del mercado con éxito. Hace unos días repasamos las habilidades que un perfil profesional que quiera aspirar a una posición como analista de datos debe tener, pero lo más importante cuando uno enfoca su vida profesional a través 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 especialización universitaria en matemáticas, programación o cualquiera de los caminos que abren la primera puerta al mundo tecnológico de los datos, y después con el máster en la especialidad concreta del análisis de datos.

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

Nivel de exigencia y especialización

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 máster en data science.

El alumno debe salir preparado para un puesto de enorme responsabilidad, que exige habilidades técnicas y empresariales altísimas, por lo que el nivel de exigencia y aprendizaje del máster es sobresaliente. Desde luego, no es un máster más, o un máster cualquiera. Y cuando uno decide hacer un esfuerzo en su formación, nada puede satisfacerle más que aquello que elija cursar cumpla con sus expectativas.

Quiero estudiar Data Science, ¿por dónde empiezo?

Interdisciplinaridad

El data science es un campo que abarca múltiples áreas 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 especialización muy alto, que requiere de una formación académica sobresaliente.

Data science: claves y perfiles profesionales

Demanda del sector empresarial

El análisis de datos se ha convertido a lo largo de este siglo, especialmente en los últimos años, en un pilar fundamental para las medianas y grandes empresas. Sobre todo estas últimas no pueden ignorarlo porque sería dar demasiada ventaja a sus competidores.

Los datos proporcionan información privilegiada, la más fiable que existe, para la toma de decisiones, por lo que no hay empresa que prefiera ignorarlos. Pero los datos son complejos, masivos además en la mayoría 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 posición muy específica y de enorme valor para las compañías, de ahí que estas los valoren muchísimo, por lo que no solo es difícil que no lo hagan también 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.

Cómo crear equipos de trabajo en Data Science

Carrera profesional creciente

La alta demanda hace que, incluso en los perfiles más jóvenes, las opciones de movilidad sean mucho más realistas que en otros puestos de trabajo. Además, 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 está ampliamente extendida, por lo que la mayoría de los cambios son en sentido creciente, para progresar.

Y a esto hay que añadir algo relacionado con lo que citamos anteriormente, que las empresas valoran muy bien a sus mejores analistas de datos, por lo que también son más altas las probabilidades de progresar internamente.

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