COMUNICADO:La batalla de las empresas por contratar un "Data Scientist"

 

COMUNICADO:La batalla de las empresas por contratar un "Data Scientist"

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Data Scientist
FREEPIK
Actualizado 03/05/2017 10:24:15 CET

Madrid, 3 de mayo de 2017.-

En la actualidad los seres humanos generamos una increíble cantidad de datos por segundo.

Desde la hora de despertar lo más común es mirar el móvil, entrar en las redes sociales o confirmar una reunión vía correo electrónico. En el momento de hacer deporte utilizamos una app para monitorizar el rendimiento físico. A esto se suman compras online, colgar fotos en Instagram, pedir un taxi, buscar una dirección y mil cosas más vinculadas con la web. Todas estas actividades generan datos que son muy valiosos para las empresas.

Entender el valor que tienen estos datos y saber cómo utilizarlos para generar una ventaja competitiva es una de las prioridades de las grandes compañías. Analizar esta información revela tendencias de compras, patrones de conducta del consumidor, movimientos de poblaciones y muchos aspectos más.

Es aquí cuando nace uno de los perfiles digitales más demandados en la actualidad: el “Data Scientist”. Cada vez más empresas quieren tener uno en su nómina, pero la realidad es que la demanda es mayor que la oferta y son más las vacantes que los expertos en esta área.

Qué hay que estudiar para ser Data Scientist

El data scientist tiene como función principal exprimir los datos disponibles para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones de negocio. Dichas decisiones están basadas en el conocimiento que adquieren analizando los datos de los clientes.

Los perfiles de Data Scientist son considerados una mezcla entre analistas y artistas. Tienen conocimientos de tecnología, matemáticas y negocio, pero también una curiosidad no común en perfiles científicos.

La Universidad de Alcalá ofrece el master data science para formar a profesionales en este área. Este máster data scientist aportará conocimientos de machine learning, data mining y pattern recognition como respuesta a la necesidad cada vez mayor de profesionales que sean capaces de extraer conocimiento útil de las fuentes de información.

El máster está dirigido tanto a profesionales con la ambición de trabajar como data scientist, como a aquellos profesionales de otras áreas que busquen dar un giro a su carrera hacia la analítica de datos.

Este título otorgado por la Universidad de Alcalá permite desempeñarse como data scientist, business analyst, business Iintelligence, chief data officer, marketing manager, social media strategist y más.

Los profesionales de Big Data requieren capacidades, conocimientos, habilidades técnicas y analíticas concretas, así como competencias en el ámbito del liderazgo y la gestión.

Entre las habilidades destacan la capacidad para resolver conflictos, orientación hacia el mercado, planificación, sensibilidad con las necesidades del negocio, trabajo en equipo, habilidades financieras y capacidades comunicativas. Todo ello ayudará a manejar mejor los datos obtenidos.

Los perfiles más buscados

La red social para profesionales LinkedIn realizó una lista sobre los 25 profesionales más demandados de 2016. Los data scientist se encuentran entre los perfiles más demandados del momento y a la cabeza del listado.

Se estima que, para el año 2018, en Estados Unidos se desate un grave problema de escasez de profesionales en esta área, que tengan habilidades para el análisis y la gestión de grandes volúmenes de datos y tomar decisiones estratégicas de negocio.

En España, la demanda de perfiles Big Data continúa en pleno ascenso. Cualquier compañía que busque crecer quiere saber el comportamiento de sus usuarios o clientes y requiere de alguien capaz de recolectar esos datos y analizarlos.

Habilidades de un data scientist

En el máster se desarrollan habilidades científicas, como saber extraer, limpiar y procesar datos mediante el uso de diferentes métodos estadísticos. También debe ser capaz de presentar estos datos gráficamente.

Asimismo, se requiere una formación informática de alto nivel. Un profesional en este campo tendrá que programar en R y Python para poder extraer, limpiar, analizar y presentar los datos.

También tendrá formación para obtener amplios conocimientos en bases de datos SQL y noSQL, así como en Hadoop, Pig, Mapreduce y Hive.

El modelo estadístico, diseño de test y machine learning son los conocimientos matemáticos que deberá tener o desarrollar. Al igual que, cuando se trate de presentar estos datos, deberá manejar herramientas visuales como PowerPoint, Prezi o Tableau.

Pero no todo es científico en este trabajo de análisis de datos. También se requieren habilidades sociales, comunicación y un buen manejo del lenguaje. Para hacer el mejor trabajo posible es importante tener conocimiento sobre el mundo de los negocios, la competencia de la empresa, los objetivos y el mercado actual.

Emisor: master-data-scientist.com

   

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