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¿Qué estudiar para ser Científico de Datos?

¿Qué estudiar para ser Científico de Datos?

Esto es todo lo que necesitas saber sobre la formación de esta profesión de Data Scientist cada vez más demandada.

¿Ha llegado la hora de elegir carrera y aún no te decides? ¿Qué te parecería convertirte en todo un Científico de Datos? El volumen de información en forma de datos cada día es mayor a cada segundo en cualquier ámbito empresarial, por lo que las organizaciones han considerado la gestión de estos, haciendo de los “científicos de datos”, también conocida como “data scientist”, una de las más prometedoras carreras hoy en día.

Y es que no se trata de una moda pasajera, sino de algo que llego para quedarse. Según un informe de empleo IT de la consultora Deloitte, esta profesión será una de las más demandadas en 2020, no por algo la ciencia de los datos es la que domina los listados de habilidades más requeridas en las empresas.

¿Qué hace un Científico de Datos?

Un Científico de Datos es sencillamente un profesional dedicado a analizar e interpretar grandes bases de datos. O lo que es lo mismo, uno de los profesionales más importantes en cualquier empresa de Internet hoy en día.

Así que, si eres de los que haya estudiando actuaría, ciencias de la computación, física, ingeniería en computación, matemáticas, matemáticas aplicadas y matemáticas aplicadas y computación esta es una carrera ideal para ti.

De los conocimientos más importantes que debe tener cualquier aspirante a “Data Science” son matemáticas básicas (álgebra y calculo diferencial e integral), computación (fundamentos de algoritmos y programación), inglés de comprensión oral y escrita A2 dentro del Marco común Europeo de Referencia para las lenguas; y tener la capacidad de una redacción clara y coherente, además de excelente ortografía.

Por otro lado, debes tener en consideración que los interesados en este tipo de carrera deben ser estudiantes muy comprometidos de tiempo completo, dadas las exigencias de la carrera que demandan estudiantes con tenacidad, esfuerzo, disciplina y perseverancia para el análisis y resolución de problemas.

>>Te recomendamos: Diplomado Data Science: Toma de Decisiones con Análisis Predictivo. Más info en este formulario:

Se calcula que se crean alrededor de 2.5 trillones de bytes de información al día, así que ¡no hay duda de que es bastante complejo procesar tantos datos!, es justo ahí donde entra un “científico de datos”, que hasta relativamente poco se convirtió en un profesional (que no existía hasta hace poco y que se requería) muy demandado.

La carrera de “ciencias de datos” es indispensable para resolver necesidades en el manejo actual y futuro de la información.

Sus labores fundamentales son seleccionar, limpiar, consolidar y preparar los datos para posteriormente analizar, predecir, describir comportamientos o conocimientos nuevos para la toma de decisiones.

El dominio de aplicación de esas habilidades puede ser desde empresarial, gubernamental o de manera científica.

Entre las actividades principales que se llevan a cabo en esta licenciatura destacan la limpieza, curaduría y acondicionamiento de repositorios de datos imperfectos; diseño, proyección y administración de grandes bases de datos; análisis exploratorio de datos para generar hipótesis; y presentación y visualización de datos y comunicación de resultados.

Asimismo, los egresados de esta carrera tendrán todas las herramientas y capacidades para manejar, analizar e innovar modelos matemáticos que les permitan atender campos de aplicación tales como medicina, biología, mercadotecnia, finanzas, ciencia e investigación; entre otras.

En México existen varias instituciones educativas donde puedes estudiar esta carrera, entre las que se encuentran: la máxima casa de estudios, la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM); y la Universidad Politécnica de Yucatán.

El Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM) Campus Guadalajara, Monterrey y Estado de México; y el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM) Campus Ciudad de México.

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