Uno de los momentos más importantes en toda carrera profesional, ya sea al final del bachillerato o una vez que tenemos un empleo es dar un salto profesional apoyándose en la formación especializada.
Entre las características de la oferta formativa de máster, cada vez es más frecuente encontrarse con estudios como un master data science, que combinan lo mejor de disciplinas conexas o relacionadas.
En este post, te cuento todo sobre el máster en data science de la Universidad de Alcalá (Madrid), esperando que pueda ayudarte a tomar la decisión correcta para tu siguiente aprendizaje.
Qué es el Data Science
El Data Science (en español, Ciencia de Datos) es una disciplina que combina conocimientos de estadística, programación y análisis de datos.
Aplicada a un área de conocimiento (la economía, salud, el derecho, las finanzas) permite a sus profesionales aprovechar al máximo de información de una empresa o cualquier tipo de entidad (hospital, laboratorio, entidad no lucrativa, administración pública, etc.).
Su misión es obtener y aprovechar el máximo de la combinación de fuentes de datos de la organización, llegando más lejos que lo que cada fuente por separado pueda aportar.
Fuentes de datos en la organización
Dicen que los datos son el “oro” de las organizaciones.
Sin embargo, muy pocas de ellas son capaces de organizar, aprovechar, mezclar y modelizar las distintas bases de datos de la empresa para poder mejorar el fin de la misma (servicios, productos, consultoría, etc.).
Las fuentes de datos pueden ser, básicamente, de dos tipos: estructurados y no estructurados.
Fuentes de datos estructurados
El ejemplo clásico de una fuente de datos estructurados son las bases de datos relacionales (SQL). Las relaciones entre las tablas se establecen mediante claves.
Se trata de información almacenada en tablas con columnas y filas predefinidas de campos.
En un negocio tradicional de retail, el ERP reúne las bases de datos de productos y servicios vendidos en cada uno de sus outlets y tienda online, junto con sus stocks, precios, descuentos, proveedores, etc. También toda la información financiera sobre el estado de la empresa u organización.
Otro ejemplo de datos estructurados son los CRM. Estos sistemas de gestión de relaciones con clientes incluyen la información de nuestros clientes (nombres, direcciones, datos de contacto, historial de compras, interacciones con el servicio al cliente, etc.).
En un negocio turístico, existen sistemas de reservas con información de vuelos, hoteles, disponibilidades, precios, descuentos, medios de pago, etc.
El reto de la ciencia de datos es ser capaces de extraer información útil sobre estas fuentes, inferir modelos de análisis y ayudar a la empresa a anticiparse a las necesidades de sus clientes.
Fuentes de datos no estructurados
Pero es cuando hablamos de datos no estructurados cuando la cosa se complica.
Los datos no estructurados son información que no tiene un formato predefinido o un modelo de datos organizado.
Estos datos son, por tanto, mucho más difíciles de procesar y analizar por medio de métodos tradicionales. Sin embargo, probablemente son los que contienen una gran cantidad de información valiosa para un negocio.
Por ejemplo, documentos de texto como correos electrónicos e interacciones con nuestros clientes por escrito o habladas en cualquier soporte (formularios, WhatsApp, llamadas telefónicas). O menciones en redes sociales (publicaciones y comentarios en cualquier formato en plataformas como X (antes Twitter), Facebook, Instagram, LinkedIn).
Toda esta información desestructurada, bien analizada y modelizada, nos debe permitir conocer mucho mejor al cliente o potencial cliente.
Combinada con la info estructurada, nos permitirá conocer al cliente y predecir su comportamiento futuro, por muy difícil que parezca.
El rol del científico de datos
Al profesional que se dedica a explotar el mayor número de insights de los datos de una empresa, estructurados o no, se le conoce como científico de datos o data scientist.
Entre las tareas de este profesional destacan:
- Identificar todas las fuentes, estructuradas o no, de datos de la empresa.
- Recoger, organizar y almacenar todos los datos de las distintas fuentes identificadas (bases de datos, sensores, redes sociales, etc.) al objeto de poder prepararlos para su análisis.
- Explorar y analizar los datos con herramientas estadísticas
- Crear los tableros de visualización más interesantes para la utilización por el resto de departamentos de la organización.
- Definir modelos predictivos de datos por medio de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning).
En definitiva, el data scientist se convierte en una de las personas imprescindibles en la organización. No solo por su conocimiento de las técnicas y modelos de la misma sino por su capacidad para entrever y fomentar la toma de decisiones basadas en la evidencia.
Es decir, que es un profesional que presenta los resultados de forma comprensible para que se puedan tomar decisiones informadas en la organización, aprovechando al máximo sus recursos.
Hacer un master de data science
Si tienes un perfil analítico y te sientes familiarizado con disciplinas como la estadística, el análisis de datos y la programación informática, un master en data science o master data science online pueden ser una gran oportunidad profesional.
El Máster en Data Science de la Universidad de Alcalá destaca por su enfoque práctico y flexible, ideal para quienes desean compaginar su formación con la vida laboral.
Su metodología online está centrada en casos reales de negocio y en el uso de herramientas desde el primer día. Esto permite al alumno adquirir experiencia aplicable desde el inicio.
Además, incorpora un módulo de adaptación que nivela conocimientos entre alumnos con diferentes perfiles, asegurando un aprendizaje sólido y progresivo para todo el grupo.
Otro punto fuerte de este máster es su plan de estudios actualizado y revisado por un claustro de profesores compuesto por expertos en Big Data, Business Intelligence y analítica avanzada.
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