Hacer estimaciones más precisas, predecir eventos futuros, identificar tendencias o detectar oportunidades son algunas de las motivaciones que animan a distintos perfiles de profesionales a aprender big data desde cero.

Lo cierto es que, hoy día, los avances en las nuevas herramientas, centrados en la usabilidad y con curvas de aprendizaje más reducidas que nunca antes, permiten que cualquier usuario de negocio sea capaz de conducir análisis, lanzar consultas e interpretar datos estadísticos cómodamente y de manera sencilla. El libre acceso a la información, la accesibilidad del conocimiento y el autoservicio en el consumo de datos que muchas empresas han logrado lo hace posible.

Se trata de una de las consecuencias de la transformación digital del negocio, pero, existen otras, como el cambio en la composición del negocio y la incorporación de nuevos roles y responsabilidades al organigrama de la empresa. Estas nuevas perspectivas laborales hacen que más personas deseen aprender big data desde cero.

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Aprender big data desde cero: 2 formas de hacerlo posible

Puede que en este momento desconozcas lo que es una regresión, no hayas oído nunca hablar de R o Phyton ni puedas empezar a imaginar cómo resolver problemas complejos mediante algoritmos. Pero todas las habilidades pueden desarrollarse.

Paso 1. Aprender big data desde cero

Pese a que siempre es posible adquirir nuevas capacidades, también hace falta ser realista, ya que el tiempo y el dinero son factores limitadores que pueden retrasar o complicar el alcance de ciertas metas. Hay que tener en cuenta que para aprender big data desde cero es preciso:

  • Tener una base técnica, por ejemplo, en Matemáticas, Ingeniería o Física.
  • Es preferible tener cierta experiencia laboral en el campo de la estadística, el análisis de negocio o IT.
  • Puede ser una ventaja tener conocimientos de la lengua inglesa.
  • Beneficia tener una mente analítica y buena atención al detalle.

Muchos máster en big data exigen de los candidatos a alumnos aportar una titulación oficial o certificación que acredite sus conocimientos técnicos y el haber superado estudios superiores en alguna de las disciplinas mencionadas. Se trata en muchos casos de requisitos básicos de acceso, por lo que, su carencia podría complicar, o retrasar de forma prácticamente inviable, la decisión de especializarse en data science.

Paso 2. Aprender big data desde cero

Escoger un programa sólido y un plan de estudios que encaje con las expectativas del futuro alumno es el siguiente paso. Para superarlo hay que evaluar las diferentes ofertas de universidades y escuelas de negocios teniendo en cuenta:

  • El prestigio de la institución.
  • La calidad del programa máster en big data y data science.
  • La profesionalidad, currículum y méritos del cuadro docente.

Además de estos aspectos, puede ser buena idea tomar en consideración las opciones que garanticen cierta flexibilidad, como son los programas máster de big data online, que facilitan la conciliación (algo especialmente importante para profesionales en activo) y las alternativas que ofrezcan becas y ayudas para facilitar la financiación.

Si te has propuesto aprender big data desde cero, ya sabes que es posible. No dejes pasar la oportunidad y busca la fecha de comienzo de la próxima edición del mejor Máster en Big Data y Data Science.

 

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Autor

Equipo de Expertos

Universidad Internacional de Valencia