Esta disciplina es útil para conocer los comportamientos y patrones que siguen los usuarios y extraer aquellos que sean valiosos en función del negocio.

El Data Science es la disciplina encargada del análisis y la interpretación de datos a grandes volúmenes. Con ella se busca información relevante para mejorar la toma de decisiones dentro de un negocio o empresa. El Data Science ayuda a conocer los comportamientos y patrones que siguen los usuarios y extraer aquellos que sean valiosos para según qué negocio. Se trata de una profesión con muchas salidas y hoy te contamos algunas razones por las que estudiar Data Science.

Motivos para estudiar Data Science

Es uno de los campos más interesantes en la actualidad ya que es versátil y multidisciplinar: en él se entremezclan la tecnología, la estadística, el Big Data, la informática, los negocios y las matemáticas. Busca, por tanto, conseguir que los datos cobren sentido y se puedan interpretar y gestionar para tomar decisiones dentro de la empresa. Estas son algunas de las razones por las que deberías estudiar Data Science:

La información es poder

Conocer los datos ayuda a mejorar los beneficios de las compañías, pero el volumen de estos es tan grande que resulta inabarcable para aquellos que no son profesionales. El científico de datos puede conseguir localizar el dato esencial de entre otros muchos irrelevantes para un negocio.

Estudios multidisciplinares

El Data Science es muy versátil y puede aplicarse en diferentes sectores, por este motivo, cada vez más empresas buscan científicos de datos que les ayuden a obtener información interesante para su compañía. En la actualidad, se utiliza en distintas disciplinas como la banca, las empresas privadas, la medicina, la ciencia…

El volumen de datos no deja de aumentar

En los últimos años, el número de personas que accede a Internet no ha dejado de aumentar. Esto hace que cada vez el volumen de datos que se intercambian en la red sea mucho mayor. Por este motivo, saber analizarlos y conseguir extraer aquello que sea interesante, tiene mucha importancia en muchos sectores en la actualidad.

Profesionales muy demandados

La demanda laboral en este campo es una de las que más ha crecido en los últimos años. Cada vez más empresas necesitan profesionales que sean capaces de analizar los datos que existen en Internet para tomar decisiones beneficiosas para la compañía.

Salario

Es un punto a tener en cuenta a la hora de realizar unos estudios. Debido a que se trata de una profesión muy demandada y a que existen pocos profesionales que se dediquen a ella, los salarios en esta disciplinas son un aliciente más que interesante a la hora de formarte de Data Science.

Para que puedas hacerte una idea, y dependiendo de la empresa y el perfil profesional en el que te especialices, puedes alcanzar un suelo medio que se sitúa entre los 30.000 y los 80.000 euros al año.

La importancia de escoger un buen centro de formación

Te hemos contado algunas de las razones por las que deberías estudiar Data Science. Si quieres formarte correctamente y alcanzar estos objetivos, nada mejor que hacerlo con los mejores profesionales y docentes, y estos se encuentran en KSchool.

Con 11 años de experiencia formando perfiles y más de 30 ediciones de Máster celebradas, el Máster de Data Science de KSchool cuenta con 230 horas de formación en las que el alumno hace un recorrido completo por todos los pasos necesarios para ejecutar un proyecto de Data Science, empezando por la obtención de los datos, la limpieza y el análisis de éstos, pasando por la extracción de features, la prueba de modelos de machine learning o la selección de los parámentos de calidad de los modelos, hasta la puesta en producción y la elaboración de dashboards interactivos con los resultados.

Este Máster se puede estudiar en formato presencial en Madrid o Barcelona, o desde cualquier parte del mundo en formato streaming. Se trata de una formación muy práctica basada en 3 lenguajes de programación: Python principalmente, R y SQL. Además, también incluye Spark, Tableau, BigQuery y una lista larga de librerías como Numpy, Pandas, PySpark o Tensorflow.