¿Por qué estudiar Data Science?
5 razones que harán que te decidas
Muchas personas buscan una especialización para el futuro laboral, cambiar de profesión/sector o simplemente tomar una preparación más exhaustiva para ascender en sus puestos de trabajo.
A la hora de comenzar esa búsqueda, muchos toman la decisión acertada de hacer un Máster y, en un mercado tan competitivo, elegir bien no es tarea fácil.
Nosotros te aportamos 5 razones para estudiar un Master en Data Science en la Universidad Complutense de Madrid.
¿De qué vamos a hablar?
¿Para qué sirve el Data Science?
En primer lugar, es importante conocer que es el Data Science, sus usos y evolución en el tiempo.
El Data Science o Ciencia de Datos, se encarga de analizar e interpretar las grandes masas de datos para aportar información, patrones y comportamientos, que ayuden a la toma de decisiones de la empresa.
Es un campo que aúna conocimientos y tecnologías de varios sectores, como de la estadística, las matemáticas, la informática y por supuesto, del Big Data y los Negocios.
En pocas palabras y resumiendo mucho, Data Science sirve para dar sentido a una gran masa de datos.
Se puede decir que el Big Data aporta la materia prima de la que, a posteriori, la ciencia de datos se encarga de dar forma, interpretar, gestionar y tomar decisiones acordes a esos datos.
Razones para estudiar Data Science
A continuación, se exponen las 5 razones por las cuales estudiar Data Science es una decisión acertada:
1. Alta demanda laboral
La demanda de profesionales dedicados al Big Data ha crecido en 2020 un 44,92% con respecto al año 2019, además, se establece el auge de la Inteligencia Artificial con un crecimiento del 75.97% con respecto a 2019 y los desarrolladores de Python con un crecimiento de más del 48%. Todo ello, dentro del campo del Data Science.
Podemos encontrar al “Científico de Datos” en el top 10 de empleos emergentes, según el estudio anual de Linkedin, con un crecimiento anual del 47%.
2. Aplicación en multitud de sectores
La Ciencia de Datos tiene la ventaja de ser útil y ventajoso para multitud de aplicaciones y sectores, convirtiéndolo en una ciencia muy demandada por las empresas.
A día de hoy, podemos encontrar Big Data en casi cualquier parte, y por tanto, es necesario contar con profesionales que pongan en orden, gestionen y saquen conclusiones de esas grandes bases de datos.
Se pueden encontrar a estos profesionales trabajando en sectores como la Medicina, la banca, los negocios privados, los supermercados, las grandes escuelas, etc.
3. Valor del Dato
El uso y manipulación de los grandes volúmenes de datos, ha conseguido generar fortuna para las grandes tecnológicas, hacer que un ciudadano medio cambie de opinión, manipular a la ciudadanía durante el periodo de elecciones, predecir catástrofes naturales…
Es tanto el poder y el valor del dato, que es considerado el petróleo del S.XXI.
Empresas como Facebook y Google, aparentemente gratuitas, son las grandes minas de datos de la actualidad y por tanto, de las más valoradas del mundo.
4. Auge del sector
Entre los años 2016 y 2018 el volumen de datos a manos de las empresas incrementó en un 569%, lo que quiere decir que paso a ser 1,45 Petabytes a 9,70.
En el año 2020, las personas que usan internet generan o han generado un total de 1,7mb de datos por segundo. Se espera que para el 2025, el IOT (Internet of Things) aporte una generación de 90zb (ZettaBytes, 1 Zettabyte (ZB) = 1000 Exabytes = 1 millón de petabytes = 1000 millones de terabytes.) de Datos.
Del valor total de ese mercado, el 70% se encuentra repartido entre España, Reino Unido, Alemania, Francia e Italia; Representando el 4,5% del GDP de la Unión Europea.
5. Remuneración Salarial
Muchos medios definen la actualidad como la edad de oro del Big Data, donde hay más demanda que oferta.
Esto provoca que el sueldo medio de los profesionales dedicados al uso y gestión de los macro datos se encuentre por encima del de muchos sectores.
Dependiendo del perfil personal y la empresa en la que se trabaje, el sueldo medio de estos profesionales puede oscilar entre los 30k/año – 80k/año.
Gracias a Glassdor, encontramos estos perfiles profesionales del Data Science y su remuneración media:
- Data Scientist, sueldo medio en España: 35k/año
- Data Engineer, sueldo medio en España: 40k/año
- Data Architect, sueldo medio en España: 48k/año
¿Por qué Data Science es una profesión de presente y futuro?
Parece evidente que el Big Data y el Data Science sean profesiones del presente, por la alta demanda de estos servicios, la variedad de uso y los beneficios que se consiguen de ello, pero…. ¿Seguirá siendo una profesión de futuro?
La respuesta es sí, sin duda alguna. El hecho de que empresas líderes del sector como Amazon, Netflix, Nike ó Spotify, e incluso, gobiernos de diferentes países, apuesten cada vez más por este tipo de tecnologías y aumenten su oferta laboral para estos perfiles, deja entrever que el resto de empresas medianas y pequeñas, irán adaptándose a esta nueva generación de macro datos.
Conclusión
Parece evidente que estudiar Data Science es una decisión muy apropiada y acertada. Podrás enfrentarte a grandes retos y oportunidades, en un sector respetado, con multitud de ofertas de empleo y con un salario superior a la media.
En la Universidad Complutense de Madrid, ofrecemos un máster de Data Science, práctico, actualizado, impartido por profesionales en activo de grandes empresas, con prácticas y bolsa de empleo.
Además, puedes hacer este Máster en Ciencia de Datos completamente On-line, desde donde quieras y cuando quieras. ¡Ya no hay excusas para estudiar Data Science!
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