Un máster data science es un estudio interdisciplinar del campo del Big Data. Involucra métodos científicos, sistemas y procesos de extracción de conocimientos para mejorar el entendimiento de datos en sus distintas formas. Por ejemplo: datos estructurados o no estructurados.
La ciencia de datos surge como una continuación de los campos de análisis de datos. Tales como son la estadística, el machine learning, la minería de datos y la analítica predictiva.
Debido a su importancia y relevancia en el sector, la ciencia de datos requiere de profesionales en su materia para su adecuada gestión. Esta persona es conocida como data scientist y básicamente se encarga de interpretar y manejar los datos obtenidos.
Es en este sentido que, la era de la analítica avanzada ha llegado y con ella una alta demanda de profesionales altamente capacitados en el campo. Es por ello que, un máster en Data Science se ha convertido en una opción académica muy popular para los interesados en esta emergente disciplina.
En esta guía completa, te mostraremos los requisitos, el contenido del programa y dónde estudiar los mejores másteres en Data Science. Así como otros detalles de interés en virtud de informarte lo más posible al respecto.
Requisitos de un máster en Data Science o Ciencia de Datos
Antes de embarcarse en un máster Ciencia de Datos, debemos tener en cuenta los requisitos de admisión en estos programas.
Aunque los requisitos pueden variar de acuerdo al programa o escuela, la mayoría de las instituciones académicas solicitarán o recomendarán cierta formación previa:
- Licenciaturas en Informática, matemáticas, estadísticas u otros campos relacionados.
- Tener habilidades en programación
- Saber sobre los principales lenguajes de programación para bases de datos. Por ejemplo: Conocer SQL, No-SQL, Python, etc.
- Pasar la entrevista de admisión
- Experiencia previa en ciencia de datos o áreas afines (opcional)
¿Qué se estudia en un máster de ciencia de datos?
Un máster Data Science ofrece una formación exhaustiva en variedad de áreas para la práctica de la ciencia de datos.
Los estudiantes suelen adquirir conocimientos en programación, estadísticas, aprendizaje automático, minería de datos, visualización de datos, bases de datos y análisis de grandes volúmenes de datos. También se abordan conceptos de ética, privacidad y seguridad de datos.
Los programas de máster suelen combinar cursos teóricos con proyectos prácticos que permiten a los estudiantes aplicar sus conocimientos en situaciones reales.
En virtud de que obtengas más detalles sobre los temas abarcados en un máster ciencia de datos, te mencionamos algunas asignaturas que suelen comprender el plan de estudio de este tipo de programas:
- Fundamentos de la ciencia de datos
- Tipología y ciclo de vida de los datos
- Arquitecturas de bases de datos no relacionales
- Análisis estadístico
- Aprendizaje automático
- Visualización de datos
- Trabajo final de máster
También puedes elegir entre algunas asignaturas opcionales como:
- Análisis de redes complejas
- Análisis de datos geoespaciales
- Análisis de datos en entornos big data
- Deep learning
- Análisis de textos
¿Dónde estudiar los mejores Máster en Data Science? Listado de programas y centros
A medida que la demanda de profesionales en ciencia de datos aumenta, también lo hace la oferta de programas de máster en todo el mundo. Y desde Mundo Posgrado queremos mostrarte la oferta más destacada de máster en ciencia de datos.
Para ello, te presentamos a continuación una relación de centros y programas destacados en los que formarte en data science:
Universidad Europea
Universidad Camilo José Cela – UCJC
IMF Smart Education
EAE Business School Madrid
MIOTI
IMMUNE Technology School
Nuclio Digital School
Estas son solo algunas de las muchas opciones disponibles que representan algunas de las instituciones más prestigiosas en el campo, siendo esta lista una distinguida selección de mejores máster Data Science según las valoraciones de nuestros usuarios a lo largo del curso académico.
Formatos de Posgrado en Data Science más demandados
Existen diferentes formatos de posgrado en Data Science para adaptarse a las necesidades y preferencias individuales de los estudiantes.
Algunas de las opciones más demandadas incluyen: máster ciencia de datos oficial, Máster Data Science y Business Intelligence y bootcamps en ciencia de datos.
A continuación te hablamos con más detalles sobre cada una de ellas:
Máster en Ciencia de Datos oficial: ¿Qué tiene de especial?
Un máster ciencia de datos oficial destaca por ser impartido por universidades y centros acreditados.
Por lo general, ofrecen una formación académica rigurosa y reconocida internacionalmente. Estos programas suelen tener una duración de uno a dos años. Además, brindan una inmersión profunda en todas las áreas relevantes de la ciencia de datos.
En este máster se aprende a diseñar, implementar y evaluar soluciones basadas en técnicas de inteligencia artificial, aprendizaje automático, visualización y estadística de datos etc. Todo esto a través del uso de herramientas y lenguajes de programación actuales.
Además, al otorgar un título de carácter oficial, este permitirá el acceso a estudios de doctorado o a puestos de trabajo en el sector público o privado, con una alta demanda y proyección profesional.
Máster Data Science y Business Intelligence: el máster doble más solicitado
El máster en Data Science y Business Intelligence es un programa que combina las habilidades técnicas de la ciencia de datos y los conocimientos empresariales para la toma de decisiones informadas a partir de la información contenida en datos.
Se trata de una maestría doble altamente demandada debido a debido a la creciente necesidad de profesionales que puedan analizar datos y traducirlos en estrategias y acciones empresariales.
A través del programa, los estudiantes pueden desarrollar competencias en el análisis de datos y la inteligencia de negocio. Lográndolo mediante el fomento de conocimientos teóricos y prácticos de estas dos disciplinas. Permitiendo extraer valor de la información y generar soluciones innovadoras.
El máster ofrece una formación integral en las técnicas, herramientas y metodologías más avanzadas del Data Science y el Business Intelligence, así como en las habilidades transversales necesarias para aplicarlas en diferentes contextos y sectores.
El estudio está dirigido a titulados universitarios, profesionales en activo y emprendedores que quieran adquirir o actualizar sus conocimientos en estas áreas y potenciar su perfil profesional en el mercado laboral.
Bootcamp en Data Science ¿en qué se diferencia con un máster?
Un bootcamp en Data Science es un programa intensivo de formación práctica en ciencia de datos. Suele durar entre 3 y 6 meses y se centra en enseñar las habilidades técnicas y las herramientas más demandadas en el mercado, como Python, R, SQL, machine learning, visualización de datos, etc.
Un bootcamp en Data Science puede ser una buena opción para personas que quieren cambiar de carrera o actualizar sus conocimientos en ciencia de datos, sin tener que dedicar varios años a estudiar un máster.
Para muchos resulta mejor bootcamp en Data Science gracias a que tiene un proceso de admisión más flexible y accesible que un máster en el mismo ámbito. Puesto que este último requiere una titulación previa y así como un expediente académico.
Un bootcamp en Data Science también suele ser más económico y rápido que un máster en Data Science, que implica una mayor inversión de tiempo y dinero.
Por otro lado, el máster en Data Science es un título universitario de posgrado, que suele durar entre 1 y 2 años. Y, al igual que el Bootcamp, tiene como objetivo preparar a los estudiantes para trabajar como científicos de datos.
Sin embargo, un aspecto diferenciador entre ambos es que el máster ofrece una formación más teórica y profunda en los fundamentos matemáticos y estadísticos de la ciencia de datos, así como en los aspectos éticos, legales y sociales de la disciplina.
Este puede ser una buena opción para personas que quieren profundizar en los aspectos teóricos y metodológicos de la ciencia de datos, o que quieren acceder a puestos de investigación o docencia.
Diferencias entre estudiar un Máster en Data Science online vs uno presencial
Al momento de elegir estudiar un master data science en España, es importante evaluar ciertos aspectos para tomar una decisión acertada. Actualmente, existen varias metodologías de estudio que, en cierta parte, pueden influir en nuestra experiencia académica.
Por ejemplo, la educación a distancia se ha vuelto más popular y accesible. Lo que hace que la posibilidad de cursar un Máster en Data Science online, en lugar de asistir a clases presenciales en una institución académica tradicional resulte más atractiva.
Sin embargo, es importante considerar las diferencias entre estas dos opciones antes de tomar una decisión. A continuación, analizaremos las ventajas y beneficios de ambos enfoques.
Beneficios de un máster en Data Science online o a distancia
Estudiar un máster ciencia de datos online cuenta con varios beneficios tales como:
- Flexibilidad: Los estudiantes pueden acceder a los materiales de estudio y realizar las tareas sin horarios fijos. Esto permite conciliar el estudio con otras responsabilidades personales o laborales.
- Acceso global: Se tiene la posibilidad de acceder a programas de renombre de cualquier parte del mundo. No están limitados por la ubicación geográfica y pueden aprender de expertos internacionales en el campo, lo que enriquece su experiencia académica.
- Costos más bajos: Los másteres en línea tienden a ser más económicos que los programas presenciales. Además, se genera un ahorro indirecto gracias a que no hay gastos adicionales de desplazamiento, alojamiento y comidas.
- Aprendizaje autónomo: Cursar un máster en línea requiere una mayor dosis de autodisciplina y responsabilidad. Los estudiantes deben ser capaces de organizar su tiempo de estudio eficientemente y motivarse a sí mismos para completar las tareas establecidas. Este enfoque promueve el desarrollo de habilidades de autogestión y autonomía en el aprendizaje.
Ventajas de un máster en Data Science en Madrid
Entre las más destacadas podemos mencionar:
- Networking: Estudiar en Madrid Data Science brinda la oportunidad de conectarse con profesionales y compañeros de estudio locales e internacionales. La ciudad alberga una gran cantidad de empresas y eventos relacionados con la tecnología y los datos, lo que facilita la creación de redes y conexiones laborales.
- Experiencia cultural: Madrid es una ciudad vibrante y multicultural, lo que brinda a los estudiantes la oportunidad de sumergirse en una experiencia enriquecedora.
Ventajas de un máster en Data Science en Barcelona
Los principales beneficios de hacer un máster en Data Science en Barcelona son:
- Innovación tecnológica: La ciudad es conocida por ser una ciudad líder en innovación y tecnología. Al elegir un máster en Data Science en Barcelona, se tiene acceso a un ecosistema empresarial dinámico en la ciencia de datos. Esto brinda mayores oportunidades de prácticas laborales y colaboración con empresas líderes en el sector.
- Estilo de vida mediterráneo: Barcelona ofrece un estilo de vida mediterráneo único, con un clima agradable, playas cercanas y una vibrante escena cultural.
Ventajas de un máster en Data Science en Valencia
En cuánto a las ventajas de hacer un programa de este tipo en Valencia, podemos destacar:
- Centros de investigación de excelencia: Valencia cuenta con reconocidos centros de investigación y universidades que se destacan en el Data Science. Estudiar un máster en Data Science en Valencia brinda la posibilidad de aprender de profesores calificados y participar en investigaciones de vanguardia en áreas especializadas de la ciencia de datos.
- Costo de vida asequible: Valencia tiene un costo de vida relativamente más bajo en comparación con Madrid o Barcelona. Siendo más accesible para los estudiantes que buscan ahorrar en gastos personales sin comprometer la calidad de la educación recibida.
En conclusión, un máster en Data Science es una especialización que puede potenciar el perfil profesional de muchos. Este es un estudio recomendado para aquellos que quieren enfocarse en el uso inteligente de los datos en pro del beneficio de una organización.
