Si te estás iniciando en el mundo del Big Data, probablemente te encontrarás un poco perdido entre la ensalada de términos que manejan los expertos. Inteligencia Artificial, Machine Learning, Internet de las Cosas… Se trata de piezas de un puzzle que debemos encajar para comprender cómo funciona esto de los datos y ser conscientes de todo el jugo que le podemos sacar. Uno de los componentes claves del cuadro es el Data Science o Ciencia de Datos, que desempeña un papel crucial a la hora de convertir los registros en bruto en información.

¿Qué es el Data Science?

El Data Science o Ciencia de Datos es una disciplina que combina técnicas matemáticas y herramientas tecnológicas para la extracción, el estudio y el análisis de datos. El Data Science pretende, a partir de una observación minuciosa de la realidad, inferir conclusiones útiles para anticipar tendencias y guiar la toma de decisiones.

El Data Science se basa en tres pilares:

El Data Science está íntimamente ligado con el Big Data y la minería de datos. También existen otros conceptos de la Ciencia de Datos que es imprescindible dominar si quieres hacer de tu pasión por los datos tu profesión.

¿Para qué sirve la Ciencia de Datos?

Al Data Science se le puede sacar partido desde ámbitos muy diversos. Podemos pensar en la Salud, con el desarrollo de modelos de diagnóstico cada vez más certeros; o en los Recursos Humanos, donde la Ciencia de Datos nos ayudará a encontrar al candidato perfecto, a analizar el desempeño de los trabajadores o a retener el talento.

Pero la lista es casi infinita, ya que otros sectores como las finanzas, los seguros, el marketing digital, los medios de comunicación, la industria o la logística también pueden aprovecharse de las aplicaciones de esta disciplina. En general, las empresas están potenciando sus áreas de Business Intelligence con Data Sciencists para tener una visión del negocio más analítica y optimizar los procesos de toma de decisiones clave.

¿Qué se necesita para trabajar como científico de datos?

El perfil del científico de datos requiere una mezcla de pensamiento matemático y analítico, aderezado con la capacidad de generar insights y trasladarlos a los demás de forma sencilla y comprensible.

Qué es el Data Science: científica de datos trabajando

La mayoría de las ofertas de empleo para data scientists inciden en la importancia de saber programar con Python o R y estar familiarizado con Apache Spark. En cualquier caso, si no cuentas con estas habilidades informáticas no es una barrera infranqueable, puesto que los másters en Data Science como el de datahack incluyen estas disciplinas como parte de su programa de formación.

¿Por qué y dónde estudiar Data Science?

La profesión de científico de datos ocupa el tercer puesto en el ranking de profesiones emergentes de 2020 (Emerging Jobs Report) que elabora cada año LinkedIn. Estos especialistas están adquiriendo nuevas responsabilidades y ocupando espacios que antes se llenaban con otros roles más tradicionales. Su contratación creció nada menos que un 37% el año pasado con respecto al ejercicio anterior.

Estudiar un máster en Data Science te dará la oportunidad de abrirte paso dentro de este prometedor itinerario laboral. Y si te decides por el Máster Online en Data Science de datahack tendrás aún más ventajas: formación práctica, dinámica, intensiva y 100% en streaming, basada en nuestra metodología Learning by doing. Infórmate ahora: ¡una de las plazas de la próxima convocatoria te está esperando!

Una de las 10 tendencias en el ámbito de la analítica que destaca la consultora Gartner en este 2020 es el concepto de Decision Intelligence. Según sus analistas, dentro de tres años, un tercio de las compañías ya contarán con especialistas en Business Intelligence o Inteligencia de Negocio que sirvan de puntal clave para la toma de decisiones empresariales. Sin embargo, como campos interrelacionados que son, es común encontrar juntos los términos Big Data y Business Intelligence sin que esté demasiado claro qué aspectos los une y cuáles los diferencian.

Diferencias entre Business Intelligence y Big Data

Antes de entrar en harina, hay que tener en cuenta el contexto en que nos movemos. En la actualidad, las empresas trabajan con información y datos que se enriquecen de forma continua y que necesitan depurar, integrar, visualizar y analizar para extraer conocimiento valioso de ellos. El Big Data y la Business Intelligence desempeñan un papel fundamental para llevar esta labor a buen término.

Si tomamos como referencia el glosario de la consultora Gartner, podemos definir los términos Big Data y Business Intelligence del siguiente modo:

Definición de Big Data

Acudimos a las cinco V para definir Big Data. Se trata de un paradigma que genera un Volumen de datos masivo a gran Velocidad y con una alta Variedad de formatos y tipos. No todos son válidos, por lo que precisa de una labor de Verificación con el fin de obtener información de Valor a partir de ellos.

El Big Data también hace referencia a la tecnología que se usa para resolver la necesidad operativa de gestionar enormes cantidades de información que después nutren a la Business Intelligence. Gracias a distintos sistemas, los especialistas en Big Data construyen y trabajan con almacenes de datos, es decir, grandes base de datos donde se guarda la información estructurada para facilitar su procesamiento e interpretación.

Definición de Business Intelligence o Inteligencia de Negocio

Acuñado por Gartner, Business Intelligence es un concepto que aglutina las distintas metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, acceder, transformar y analizar los datos con el objetivo final de conseguir tomar decisiones estratégicas basadas en el conocimiento extraído de la información. Pero, además, la Business Intelligence no solo aborda el procesamiento de los datos, sino que también incluye la necesidad de comunicarlos y de gestionar y evaluar el cambio para constatar la mejora continua de procesos en la empresa.

En Business Intelligence y en Big Data una tarea clave es comunicar los datos con dashboards

Cómo usan las empresas la Business Intelligence y el Big Data

Hoy en día, las empresas no pueden ser competitivas sin una base sólida de Business Intelligence. Como punto de partida, la Inteligencia de Negocio trabaja con datos procedentes de sus sistemas transaccionales donde se encuentran la información de clientes, productos, proveedores… (ERP, CRM, sistemas de gestión de la supply chain, por ejemplo), pero también se pueden enriquecer con los datos procedentes de la web, redes sociales e información de terceros.

¿Por qué se vincula la Inteligencia de Negocio con el Big Data? Porque son disciplinas que trabajan de forma coordinada: el surgimiento del Big Data ha transformado por completo el concepto de Business Intelligence y el simple hecho de poder gestionar cantidades masivas de datos permite indagar en los porqués y responder de manera fehaciente a todo tipo de cuestiones empresariales. Debido a la relación entre Business Intelligence y Big Data, podemos entender mejor el comportamiento de los consumidores, explicar el rendimiento de productos, revisar la eficiencia en los procesos, analizar las ventas

Las preguntas impulsan la labor de la Business Intelligence porque, gracias a ellas, el dato en bruto se convierte en el combustible del que se extraen conclusiones para, por ejemplo:

Trabajar en Business Intelligence

¿Qué habilidades necesitas para trabajar en Business Intelligence? Hay dos ramas esenciales en Business Intelligence: la back-end BI, que está enfocada en el desarrollo de plataformas de BI por lo que la programación es esencial y, por otro lado, la front-end BI, que requiere de profesionales altamente especializados en analítica y en tratamiento de datos para lograr sacarles jugo y presentarlos a los demás.

Si quieres trabajar en Business Intelligence, en datahack puedes mejorar tus capacidades en cuanto a la visualización de datos e incluso puedes convertirte en un experto en herramientas clave como es Power BI. No te quedes con dudas sobre nuestros cursos: contacta con nosotros y estaremos encantados de brindarte toda la información que necesites.

No nos cansamos de repetirlo: el Big Data es el futuro. La ingente cantidad de datos que se generan a diario hace que su procesamiento y almacenamiento sea una prioridad para las empresas. Y para llevar a cabo esas tareas es necesario el trabajo de profesionales altamente cualificados. En consecuencia, las empresas demandan todo tipo de perfiles profesionales relacionados con el Big Data, como es el caso de los Data Scientists.

Antes de nada, es importante conocer un dato clave: actualmente los técnicos de RR.HH. se topan con grandes dificultades para encontrar personal cualificado en el sector del Big Data. Entonces, ¿no resulta interesante plantearse la realización de un Máster en Data Science? A continuación, te damos 5 motivos de peso para dar el paso hacia la profesión de tus sueños.

Data Scientist, una profesión de futuro

De manera concreta, un Data Scientist o científico de datos, es aquel profesional que se dedica a procesar e interpretar grandes cantidades de datos. Para ello, aplica distintos métodos científicos, habilidades y herramientas que le permiten estructurar la información. Entre sus principales competencias destacan los conocimientos matemáticos y estadísticos, así como el manejo de herramientas de software y programación.

Según los últimos datos publicados por LinkedIn, en su estudio sobre los diez trabajos que menos paro tendrán en España, los profesionales de la Data Science aparecen en el segundo puesto de la lista. Sin embargo, para las empresas no siempre resulta fácil encontrar profesionales cualificados para el desempeño de las labores relacionadas con el procesamiento de datos. Así pues, se hace evidente la importancia de la formación en este ámbito.

La Data Science se aplica diversos ámbitos y sectores empresariales

Por qué elegir un Máster en Data Science

Si estás buscando las mejores opciones para estudiar un Máster en Data Science, hay una serie de cuestiones que no debes pasar por alto:

1.     Profesionales muy demandados

Los perfiles digitales están en auge. En concreto, los profesionales dedicados a la interpretación de datos tendrán un peso determinante en los procesos de selección durante los próximos años.

2.     Es una profesión con perspectivas de crecimiento

El volumen de datos que se generan diariamente no hace sino aumentar. Este hecho supone que las empresas que estén mejor preparadas para su gestión adquirirán una posición de ventaja en el mercado.

3.     Procesos de digitalización de las empresas

En los últimos tiempos las empresas y entidades han puesto en marcha un proceso de digitalización que se ha visto acelerados por la crisis sanitaria. Además, los mecanismos de toma de decisiones empresariales estarán determinados por la capacidad de análisis de los datos que presenten las corporaciones. Por este motivo, estudiar un Máster en Data Science te capacitará como uno de los profesionales más valorados en el nuevo escenario.

4.     Facilidades de estudiar un máster online

La posibilidad de estudiar desde cualquier lugar del mundo es una ventaja muy interesante. Con tan solo una conexión a internet y un equipo informático es posible acceder a clases o realizar presentaciones y trabajo. En un momento como el actual, en el que la incertidumbre lo inunda todo, contar con esta opción es una garantía de seguridad.

5.     Posibilidad de trabajar en muchos sectores diferentes

El Big Data es una disciplina transversal que se puede aplicar a infinidad de sectores productivos. Desde las finanzas a la educación, pasando por el sector inmobiliario o el industrial. Esto significa que, con independencia del sector del que procedan los profesionales, tras realizar un Máster en Data Science encontrarán su hueco dentro del mercado laboral.

Alumna de Máster en Data Science estudiando desde casa

Máster en Data Sciencie de datahack

Una vez analizada la importancia de la formación en el entorno del Big Data llega el momento de tomar la decisión sobre qué máster cursar. En dathack, sabemos que se trata de una decisión importante y queremos ponértelo fácil. Por eso, te presentamos las ventajas de estudiar con una escuela pionera, líder en formación de profesionales de Big Data. Toma nota:

Si estás pensando en emprender una formación que te ayude a conseguir el trabajo de tus sueños, no lo dudes. Contacta con nosotros y te informaremos sobre los itinerarios formativos que mejor se adaptan a tus necesidades. We love data!

Continuamos con nuestra serie de artículos con el recorrido por las tecnologías Big Data, en la que ya hablamos de las áreas de conocimiento.

Ciencia de Datos

Si nos vamos al sentido más estricto de esta expresión, diremos que ciencia de datos es casi todo aquello que tenga que ver con los datos. Y, si nos paramos a pensar, casi cualquier cosa del ámbito que nos rodea está relacionada con los datos.

Una definición más precisa es “área interdisciplinar que incluye métodos científicos, tecnologías y procesos para extraer conocimiento y valor de los datos sean del tipo que sean". En resumen, es una disciplina que hace que los datos sean útiles.

Dicho esto, los creyentes del Big Data no debemos caer en la trampa de considerar que es una ciencia moderna y que venimos a aportar algo completamente nuevo. El almacenamiento de datos existe desde hace milenios. Como tal, esta ciencia y sus procesos tienen este nombre desde Peter Naur los llamara así en los años sesenta. Por tanto, no hemos inventado la rueda. 

Wikipedia, además, tiene una definición muy sencilla que puede conectar pasado y presente cuando lo define como: “concepto para unificar estadísticas, análisis de datos, Machine Learning y sus métodos relacionados”, para “entender y analizar fenómenos reales”.

Data Mining

Vamos a incluir en este artículo uno de los conceptos inherentes a la ciencia de datos: el data mining o minería de datos.

Podemos englobar aquí el conjunto de técnicas y tecnologías de las que nos vamos a valer para explorar grandes bases de datos. A partir de diversas técnicas, vamos a tratar de encontrar patrones, tendencias o anomalías que nos ayuden a ver cómo se comportan nuestros datos.

En mayor o menor medida siempre hemos aplicado técnicas de data mining dentro del llamado Business Intelligence o BI. La principal diferencia es que en BI generalmente hemos tratado de responder preguntas concretas a partir de nuestros datos. 

Hoy en día, gracias al crecimiento exponencial de los datos, a la mejora de capacidad de procesamiento de los equipos modernos y a las nuevas tecnologías de Big Data, ya no siempre vamos a buscar responder una pregunta. Ahora podemos observar datos de los que no conocemos nada y encontrar patrones. Una vez que encontremos ese patrón y tengamos una pista que seguir, podremos profundizar en los datos y extraer conocimiento orientado a la toma de decisiones. 

¿Por qué es tan importante formarse en técnica de data mining ahora?

Vivimos hoy una transformación en la que hemos pasado de que los datos sean una parte estática del negocio a que sean la materia prima. Donde explotábamos los datos para ver cómo iba la evolución del negocio, explotamos datos para evolucionar el negocio, tomar decisiones y crear productos y acciones de impacto en la sociedad y en las cuentas de la empresa. Además, estas acciones no tienen por qué ir orientadas únicamente al aumento del beneficio. Una de las mejores aplicaciones de estas técnicas es la optimización de costes. 

Por tanto, ya sea que quieres mejorar tu satisfacción de cliente, crear mejores productos u optimizar tus costes, una pequeña actualización técnica puede ser determinante.

MÁSTER EXPERTO EN BIG DATA & ANALYTICS

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