Curso de ciencia de los datos
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Los científicos de datos son los encargados de gestionar los grandes datos, reuniendo y analizando grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados. El papel de un científico de datos combina la informática, la estadística y las matemáticas. Analizan, procesan y modelan los datos y, a continuación, interpretan los resultados para crear planes de acción para las empresas y otras organizaciones.
Los científicos de datos son expertos analíticos que utilizan sus habilidades tanto en tecnología como en ciencias sociales para encontrar tendencias y gestionar datos. Utilizan el conocimiento de la industria, la comprensión del contexto y el escepticismo de los supuestos existentes para descubrir soluciones a los retos empresariales.
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Sin embargo, las habilidades técnicas no son lo único que importa. Los científicos de datos a menudo existen en entornos empresariales y están encargados de comunicar ideas complejas y tomar decisiones organizativas basadas en datos. Como resultado, es muy importante para ellos ser comunicadores eficaces, líderes y miembros del equipo, así como pensadores analíticos de alto nivel.
Cuánto tiempo se tarda en convertirse en científico de datos
Máster: Cuatro módulos básicos, dos módulos obligatorios, cuatro módulos opcionales, más un proyecto final. (180 créditos)Diploma de postgrado: Cuatro módulos básicos, dos módulos obligatorios y dos módulos opcionales. (120 créditos)Certificado de postgrado: Dos módulos básicos y dos optativos. (60 créditos)Módulos individuales: Está previsto que los módulos individuales se estudien y evalúen de forma independiente sin necesidad de matricularse en una titulación relacionada. Puede inscribirse en cualquier número de módulos básicos u opcionales de forma independiente (sujeto a la disponibilidad del módulo), con la excepción del Proyecto Final.
Puede estudiar este programa en línea desde cualquier parte del mundo. El enfoque flexible del aprendizaje le permite adaptar sus estudios a sus compromisos, a la vez que le proporciona el rigor académico y la estructura de un programa presencial.
Te proporcionamos todos los recursos y materiales de estudio que necesitas para completar el curso con éxito, incluyendo las lecturas esenciales para cada módulo. Puedes acceder a ellos a través del Entorno Virtual de Aprendizaje (EVA) en una serie de dispositivos.
Estudio de la ciencia de los datos
La ciencia de los datos puede ser un campo abrumador. Mucha gente te dirá que no puedes convertirte en un científico de datos hasta que domines lo siguiente: estadística, álgebra lineal, cálculo, programación, bases de datos, computación distribuida, aprendizaje automático, visualización, diseño experimental, clustering, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural, y más. Eso simplemente no es cierto.
Este flujo de trabajo no requiere necesariamente matemáticas avanzadas, un dominio del aprendizaje profundo, o muchas de las otras habilidades enumeradas anteriormente. Pero sí requiere el conocimiento de un lenguaje de programación y la capacidad de trabajar con datos en ese lenguaje. Y aunque se necesita fluidez matemática para llegar a ser realmente bueno en la ciencia de los datos, solo se necesita una comprensión básica de las matemáticas para empezar.
Es cierto que las otras habilidades especializadas enumeradas anteriormente pueden ayudarte algún día a resolver problemas de ciencia de datos. Sin embargo, no es necesario que domines todas esas habilidades para empezar tu carrera en la ciencia de datos. Puedes empezar hoy mismo, ¡y yo estoy aquí para ayudarte!
Ciencia de los datos de la UMU
Los científicos de datos y los analistas de datos son buscados en una amplia gama de industrias en el mundo empresarial actual. La comprensión de los últimos métodos de la ciencia de los datos le permite visualizar los datos, aprovechar los modelos y obtener conocimientos clave relevantes.
Los datos son un bien importante que cada vez está más demandado en sectores que van desde la minería hasta la sanidad. El desarrollo de habilidades en las áreas de la ciencia de los datos y/o la analítica de datos le permite aprovechar sus puntos fuertes en el análisis cuantitativo para extrapolar conocimientos significativos.
Adquiere un buen conocimiento de las competencias básicas, desde la estadística aplicada hasta la visualización de datos, o céntrate en la toma de decisiones y la gestión basadas en datos. Con estas habilidades, estará equipado para mejorar los productos, el servicio al cliente, el marketing y las estrategias con información de calidad. Embárcate en una nueva carrera, añade un conjunto de habilidades adicionales, o persigue designaciones.
La especialización en ciencia de datos y aprendizaje automático requiere una sólida formación cuantitativa y conocimientos esenciales de programación. Las personas con formación en comercio o negocios son idóneas para especializarse en Data Analytics for Business.