Un científico de datos desarrolla modelos analíticos complejos para extraer información de las bases de datos. Estos datos pueden utilizarse para predecir el comportamiento de los consumidores o para identificar riesgos empresariales u operativos.

A partir de datos brutos, el Data Scientist desarrolla algoritmos con el objetivo de responder a retos como: la clasificación (spam o no spam), la recomendación (como para los catálogos de Netflix o Amazon), la creación de grupos (clustering), la detección de anomalías (lucha contra el fraude), el reconocimiento de imagen, texto, audio, etc., los procesos automatizados (validación de pagos con tarjeta bancaria), la segmentación (marketing basado en segmentos demográficos), la optimización (gestión de riesgos) y la previsión (ventas o ingresos).

Dirige tu futuro con este curso en data science. Para empezar este curso, en el proceso de admisión el nivel de estudios mínimo necesario es una diplomatura en matemáticas o estadística (nivel europeo 6). Además, las nociones de comunicación siempre son una ventaja. Estos requisitos previos existen porque aunque la formación se centra en la Data Science y no en las matemáticas, son necesarias para una buena comprensión de los principios lógicos de los conceptos abordados.

¿Qué es el Big Data?

El término Big Data  hace referencia a conjuntos de datos tan grandes y complejos que precisan de aplicaciones informáticas no tradicionales de procesamiento de datos para tratarlos adecuadamente.

La utilidad del Big Data es que los datos almacenados se interpreten y analicen para que puedan ser utilizados por las empresas de cara a trazar sus estrategias. Esto podría ayudar a, entre otras cosas, entender mejor a los consumidores y competir mejor con las empresas rivales, posicionando mejor a las empresas que utilicen de forma óptima estas grandes cantidades de valiosa información.

Las empresas y/o organizaciones recopilan enormes cantidades de datos procedentes de diversas fuentes. Además, con el crecimiento de internet los datos se acumulan a una velocidad sin precedentes, por lo que deben ser bien almacenados y con igual rapidez. Por otra parte, estos datos llegan en distintos formatos (numéricos, textuales) y a través de diversos medios (vídeos, emails, audios, etc.).

Mucho más que un efecto de moda, el Big Data  forma parte del paisaje empresarial de las empresas exitosas. Saber sacar provecho de los datos siendo un experto en Big Data es ponerse en marcha en dirección de una carrera profesional duradera. 

La demanda en el mercado laboral de expertos en datos sobrepasa la oferta. Apostar por una formación en Big Data es asegurar el porvenir laboral de forma segura y exitosa. 

Especializarse en Data Science, es actualmente abrirse a un campo de nuevas oportunidades y de crecimiento. A quienes entran en este mundo les esperan numerosas temáticas alrededor de la Big Data, alrededor de el Deep Learning o de la Data Visualisation.

Las competencias adecuadas de cada uno de estos roles son diferentes, por lo que existen cursos alrededor de las problemáticas específicos según cada oficio.

Para empezar un curso de Big Data no hace falta ser un experto en programación informática en la web o en matemáticas. Disponer de la pericia del Big Data está al alcance de la mayor parte de las personas.  

¿Cómo empezar un curso en Big Data?

Saber sacar provecho de sus datos en una empresa es imprescindible. Por lo tanto, las empresas buscan antes de todo rodearse de expertos reconocidos en Big Data. ¿Sabrías cómo empezar un curso en Big Data para formar parte del movimiento?

Según la revista económica americana Forbes, la empresa IBM pronosticó un aumento del 28% en el número de científicos de datos empleados en 2020. Visto así, el mercado laboral en el entorno del Big Data es más que prometedor. Veamos cómo proceder para unirse a los expertos en Big Data.

¿Dónde aprender sobre Big Data?

La empresa que actúa con una gestión eficaz de sus datos puede lograr sus objetivos y aprovecharse de una seguridad interna de datos potente.

Se puede aprender sobre Big Data de numerosas maneras y en varios lugares: en la web, de forma presencial o los 2 al mismo tiempo. 

Aunque el modo de aprendizaje más común es el máster universitario, esto impone estudiar durante una larga temporada antes de poder entrar en el mercado laboral. La duración media de un máster suele ser de 2 años, resultando, además, bastante caro.

Escogiendo una formación de acuerdo con un proyecto profesional, puede responderse a las necesidades de análisis de datos en las empresas. Existe una serie de conocimientos adecuados para cada área del negocio de una empresa: Business, recursos humanos, marketing, departamento específico dedicado al analítica de datos, etc. A partir de aquí, es posible orientar la búsqueda hacia los distintos tipos de aprendizajes profesionales principales para aprender a manejar los datos y convertirse en un experto en Big Data.

Escoger un curso de Big Data Online

Apostar por un curso especializado permitirá al interesado entrar en el mercado laboral por la puerta grande con su certificación en mano.

Curso de Big Data Online: ¿por dónde empezar?

Además de ser más prácticos y rápidos en comparación con un aprendizaje universitario, los cursos de Big Data Online encuentran un éxito creciente estos últimos años. Para saber por dónde empezar y elegir el curso de Big Data Online adecuado, es útil saber antes de todo cuales son los tipos de análisis de datos que el experto en Big Data tiene a su cargo:

- Uso de buenas prácticas y herramientas de ciencia de datos adecuadas.

- Power BI para el negocio de las empresas. 

- Aprendizaje automático, conocido también como Machine Learning, y ciencia de datos. 

- Análisis y visualización de datos con Python.

¿Cómo es un curso en Big Data?

Estos cursos en Big Data pueden definirse como un potente concentrado de las herramientas en Big Data más avanzadas hoy en día. El objetivo de cada curso en Big Data es aprender sobre un dominio de Big Data preciso al servicio del negocio de las empresas:

- Mejor toma de decisiones sobre la gestión de datos en la organización de la empresa.

- Recolectar la información de forma eficaz. 

- Uso de las últimas tecnologías en materia de Big Data dentro de la estructura empresarial: Python, Cloud, etc.

Los alumnos disponen también de cursos Online con la guía de un experto en Big Data de forma continua a través de la plataforma online que dispone de un acceso 24/7.

De todos modos, puedes estar seguro de disponer del acompañamiento de los asesores profesionales cuando lo necesites. Estos son algunos de los cursos en el área del Big Data:

- Formación de Data Scientist : estudiar sobre la programación informática, el Machine Learning, sistemas complejos de Inteligencia Artificial (conocida también como Artificial Intelligence),…  

- Formación de Data Engineer : estudiar sobre bases de datos, velocidad de Big Data, Data Science, Automatización, despliegue, programación informática,… 

- Formación de Data Management: estudiar sobre gestión de datos, calidad de datos, consolidación de datos, RGPD,…

- Formación de Data Analyst : estudiar sobre Big Data, Machine Learning, programación, Dataviz, Business Intelligence, extracción y gestión de datos textuales,…

Todo lo visto es una ínfima parte del campo de las posibilidades que traen los cursos profesionales. En todo caso, cada formación te trae las claves para poder responder a las necesidades (marketing, Business,…) del mayor número de empresas en España y también fuera de nuestras fronteras.

¿Cuánto cuesta un curso en Big Data?

De forma general, cada curso en Big Data dispone de su tarifa propia. En todo caso, es posible acceder a estos cursos de manera sencilla y financiar el aprendizaje de manera cómoda económicamente. En este sentido, existen 4 opciones para financiar el curso en Big Data a largo plazo:  

- Student Finance. No se pagará nada hasta que se encuentre trabajo y la cuota dependerá de lo que se gane.

- Bonificar lo cursos con Fundae.

- Es posible financiar los cursos hasta en 12 meses con Pledg.

- Financiar el curso con Quotanda sin intereses.