Realizar una Maestría en Ciencia de Datos puede convertirse en la mejor decisión de tu vida profesional. ¿Sabes que estos profesionales van a ser los más solicitados en el futuro mercado laboral? Pues que sepas que este futuro ya es realidad, y este artículo van a ser la información que necesitas.
Si has escuchado las expresiones Ciencia de Datos o Big Data probablemente estarían hablando sobre su espectacular crecimiento o sobre los grandes salarios que barajan en el sector. Esto es cierto, esta especialidad va a ser de las maestrías y postgrados más demandados en el futuro, no solo por las empresas tecnológicas, cualquier compañía precisará analizar sus datos comerciales en el mundo digital.
En este informe te vamos a dar 6 grandes razones para formarte en esta especialización.
- ATENCIÓN: Se necesitan expertos en Ciencia de Datos
- ¿Por qué estudiar Ciencia de Datos? (6 razones para los indecisos)
- ¿Qué habilidades se necesitan para estudiar Ciencia de Datos?
- Puestos laborales dentro del Big Data
- Video explicativo sobre la Maestría en Ciencia de Datos de la UVM
- Conclusión
- ☝Referencias
ATENCIÓN: Se necesitan expertos en Ciencia de Datos
SI te fijas en el titulo de esta parte del articulo, será la oferta de trabajo con más demanda por parte de empresas y multinacionales en el futuro. Tener una formación que aplique tus conocimientos a este sector será una garantía de éxito profesional.
Es muy importante recalcar sobre la gran demanda de expertos Big Data en la industria de TI. Esta disciplina va a ser una de las especialidades más requeridas por todas las compañías. Esto se puede comprobar en publicaciones tan importantes como Data Center Knowledge en este articulo: Big Data experts in Big Demand (Gran demanda de Expertos en Big Data)
En la era actual la capacidad de analizar datos es fundamental. Tienes que saber que se generan tal cantidad de datos a cada segundo que simplemente pensar de que mientras estas durmiendo se están creando datos a través de móviles y computadoras.
Entonces, ¿puede imaginarse cuántos datos mundiales hay en referencia a su sector? En torno a un billón de Petabytes, prácticamente innumerables.
Sabiendo este dato tan importante, surgen una secuencia de cuestiones cuando analizamos grandes cantidades de datos:
- ¿Quién hace uso de esta cantidad de datos?
- ¿Quiénes son los que lo analizan?
- ¿Qué se necesita para examinarlos?
La contestación de cada una de las líneas a las cuestiones anteriores es: Se necesitan de múltiples expertos de Big Data, como científicos de datos, arquitectos e ingenieros, analizan una gran cantidad de datos que se desarrollan a través del uso de distintas técnicas y capacidades de Big Data.
En consecuencia , la demanda de profesionales de Big Data con un grupo de capacidades va en incremento. Por otro lado , la oferta sigue siendo baja, lo que crea grandes oportunidades de trabajo para la gente en este campo.
Según lo declarado por Forbes, los científicos de datos y los investigadores de datos son los cargos laborales de más veloz crecimiento que están a punto de aumentar drásticamente en un 28% para 2020.
"Data Scientist es el trabajo más deseado del siglo XXI, como lo confirma nada menos que la Harvard Business Review".
Articulo: Hardward Business Review
¿Por qué estudiar Ciencia de Datos? (6 razones para los indecisos)
En vistas a nuestra introducción, las próximas causas tienen la posibilidad de ser un plus de motivación para convertirse en un experto en Ciencia de Datos a partir de el día de hoy :
Según Forbes, los profesionales de Data Science Analytics con capacidades de MapReduce ganan $115,907 al año en promedio, lo que la convierte al Big Data en una de las especialidades más requeridas. Estos profesionales con experiencia en Apache Pig, Hive y Hadoop compiten por trabajos que pagan más de $100 ,000.
A continuación te damos una relación de salarios y puestos en CDMX relacionados con el Big Data para que veas el alcance que tiene la formación:
Puestos y salarios relacionados:
Big Data (México City) | 50.000 MXN/año |
Data Analyst (México City) | 20.000 MXN/año |
Quantitative Analyst (México City) | 53.409 MXN/año |
Senior Data Scientist | 47.893 MXN/año |
Fuente Glassdoor.es
Las capacidades económicas mencionadas previamente estarán a su disposición en el momento en que se convierta en un especialista de datos bien formado, basando su titulación con la experiencia demostrable en su cargo.
Pero además del sueldo ser analista de datos abre un amplio abanico de posibilidades laborales como puedes observan en las siguientes seis razones para indecisos.
1. Salarios elevados
Con la creciente cantidad de datos en desarrollo , la demanda de expertos de Big Data como investigadores de datos, científicos de datos, arquitectos de datos y considerablemente más asimismo está incrementando.
Empresas como Amazon, Google plus , Facebook , Microsoft, etc. están pagando un sinnúmero de dinero a sus profesionales de Big Data para trabajar en los datos de sus clientes.
2. Big Data se emplea en todas las industrias
Los analistas de datos no están limitados a trabajar solo para unos pocos segmentos de la industria, sino su contribución es para todo tipo de verticales de la industria. Puede trabajar en alguno de los dominios, como finanzas, fabricación, tecnología de la información, comunicaciones, comercio minorista, logística y vehículos.
Cada industria emplea el Big Data para aprovechar una ventaja competitiva y tomar resoluciones fundamentadas en datos. Entonces, este es el instante conveniente para seleccionar Big Data como la próxima opción profesional.
3. Mejora de capacidades
realizar una Maestría en Big Data puede ser su mejor inversión y puede recompensarlo con las habilidades que necesita no solo para trabajar en Big Data, sino más bien también en su historia diaria. Generalmente , el dominio de Big Data Analytics está repleto de problemas sin solucionar y acertijos que resolver , lo que puede mejorar en buena medida sus capacidades analíticas y razonamiento.
Big Data supone estadísticas y capacidades de resolución de inconvenientes que son útiles y muy prácticas para usted, incluso si no posee la intención de realizar una carrera en Big Data.
4. Proporciona una virtud competitiva
Entre las capacidades clave del Big Data está tomar resoluciones fundamentadas en datos. La toma de resoluciones basada en datos tiene relación con la práctica de tomar resoluciones sobre el análisis de datos en vez de sencillamente por intuición.
En lugar de tomar una decisión según vivencias pasadas, la decisión se basa en posibles tendencias futuras. Ahora , es viable comprender qué producto y servicio va a tener éxito en el mercado, lo que revela una virtud para ser el primero en el mercado.
5. Mejores oportunidades laborales
Con el aumento de los conjuntos de datos en todo el universo , la demanda de análisis de Big Data es altísima. Según las estimaciones, los datos medirán aún más a Zettabytes en 2025.
Esto quiere decir que la necesidad de científicos de datos, ingenieros de datos e investigadores de datos también va a aumentar más adelante. Los investigadores de datos desempeñarán un papel cada vez más esencial en el mundo.
Entonces, si quiere ser analista de Big Data, ingeniero de Big Data, científico de datos, entonces es el instante de comenzar a estudiar de un buen instituto como [Insituto] para detallar su trayectoria.
6. El mercado de Big Data no para de crecer
Como se mencionó previamente , se prevé que el mercado de Big Data medirá exponencialmente en todo el mundo y no exhibe signos de rapidez hacia abajo en el largo plazo.
Con la penetración cada vez mayor de gadgets sensibles en pueblos de intervalos y áreas recónditas , la revolución de Big Data todavía puede surgir.
¿Qué habilidades se necesitan para estudiar Ciencia de Datos?
Estudiar Ciencia de Datos (Big Data) no es poca cosa, necesitas tener unos conocimientos y habilidades que te permitan afrontar la maestría con garantías de éxito. Antes de seguir informándote sobre los beneficios de este posgrado te indicamos las habilidades y conocimientos previos que tienes que tener,
Estas son las habilidades que todo analista de datos tiene que tener:
Lenguajes de programación que incluyen Java, Python y C ++
- Apache Hadoop
- Apache Spark
- Hive
- Machine Learning
- Data Mining
- Data Visualization
- SQL and NoSQL databases
- Data Structure and Algorithms
Resumiendo, programación, sistemas y software de analítica se exigen como conocimientos indispensables para optar a una maestría en ciencia de datos.
Puestos laborales dentro del Big Data
En este momento, echemos un vistazo a las funciones laborales que debería estimular para triunfar en el campo del Big Data.
Ingeniero de Datos (Data Engineer)
El ingeniero de datos es un vínculo entre los científicos de datos y los ejecutivos comerciales. Son causantes de comunicar a los científicos de datos sobre los objetivos comerciales a fin de que logren trabajar en consecuencia para poder lograr los objetivos. El ingeniero de datos asimismo maneja una gran cantidad de datos sin procesar y evalúa nuevas fuentes de datos.
Analista de Datos (Data Analyst)
El solucionador de problemas que examina los sistemas de datos, crea sistemas automatizados para recuperar información de la base de datos y compilar informes es el analista de datos.
Científico de Datos (Data Scientist)
El trabajo de un científico de datos es investigar los datos sin procesar que tienen la posibilidad de estructurar y desestructurar para derivar información que es utilizada por los líderes empresariales para tomar resoluciones importantes que chocan con el crecimiento empresarial.
Arquitecto de Datos (Data Architect)
Los miembros del equipo de Big Data que comprenden todos y cada uno de los aspectos del diseño de bases de datos son Arquitectos de datos. Colaboran con ingenieros de big data para hacer flujos de trabajo de datos y son los causantes de diseñar y probar nuevos prototipos de bases de datos.
Video explicativo sobre la Maestría en Ciencia de Datos de la UVM
Una de las universidades mexicanas que ofrecen una maestría en ciencia de datos es la UVM. La UVM tiene una enorme cantidad de maestrías tanto en lineal como presenciales y es la de estudios de Big Data la que más demanda recibe en la actualidad.
Puedes ver una explicación detallada sobre el contenido de su formación en este video:
Conclusión
Tras comprender todas y cada una de las ventajas para cursar un grado en Ciencia de Datos, las habilidades que se adquieren y las responsabilidades de trabajo de un analista de datos, puede valorar positivamente lo importante que es traer el Big Data a sus vidas.
El Big Data todavía puede convertirse en un misterio para salir adelante en tu carrera. Por lo tanto , en este momento debe comenzar con una formación competente en Big data y adquirir las capacidades correctas.
¡Entonces va a poder ascender en la escalera más veloz y lograr que su trayectoria se expanda a la agilidad de un cohete como profesional de Big Data!
☝Referencias
- Data Center Knowledge
- Glassdoor.es
- Harvard Business Review
- Canal de Video de la UVM