Máster data science, razones para optar por estos estudios

El máster data science es cada vez más solicitado por todo tipo de alumnos, futuros profesionales de los datos y el análisis, así como por parte de otras personas que están buscando una posición laboral de calidad. ¿Pero en qué motivos específicos podemos pensar para tomar la decisión de participar en este tipo de máster? Como uno de los estudios más demandados no es difícil entender qué es lo que le aporta tanto interés, aunque en este caso vamos a tratar solo algunos de estos factores.

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Cada vez hay más empleos disponibles

El sector de los datos y del data science es uno de los pocos que no habla de crisis, de burbuja ni de nada similar. Es un mercado que se encuentra en uno de sus momentos más dulces, pero que aún llegará más lejos. Estadísticas recientes publicadas por agencias como McKinsey & Company indican que para el año 2018 solo en Estados Unidos se requerirán entre 140 y 180 mil analistas de datos más de los que hay. Esto significa que habrá miles de puestos de trabajo desocupados porque las empresas no encontrarán a quién contratar, ni siquiera abordando las contrataciones internacionales podrían solucionar esto. Y eso solo se refiere a las cifras de Norteamérica, dado que la necesidad de profesionales del análisis de datos cubre el mundo entero.  

Grandes salarios

La compensación económica no es lo único en lo que piensan los estudiantes que buscan especializarse en carreras tan importantes actualmente como esta, pero influye mucho. En este sentido hay que destacar que los analistas de datos tienen uno de los sueldos más elevados del sector, especificando los informes de la agencia O'Reilly que se estipulan en una media de 104,000 dólares, que son unos 100 mil euros. Para los puestos más bajos el salario medio comienza en 97 mil dólares, mientras que los de nivel tres pueden llegar a tener un sueldo de 152 mil dólares. A esto hay que sumar las muchas bonificaciones que se pueden obtener en el día a día dependiendo del tipo de empresa en el que se esté trabajando con los datos.  

Flexibilidad para trabajar donde sea

Debido a la gran cantidad de puestos de trabajo que se ofrecen en el sector del análisis de datos, una de las ventajas del mismo es que permite que los profesionales busquen empleo en el tipo de empresa que les guste. No es necesario comenzar a trabajar en un banco donde no haya ningún tipo de compromiso o interés o en otro tipo de empresa similar por motivos de necesidad. Muchos de los analistas de datos dirigen sus carreras hacia negocios con los que tienen algún tipo de vínculo, como pueden ser empresas del sector del entretenimiento o los propios gobiernos para los que es posible trabajar como agentes especializados en datos. Esta flexibilidad no la aporta prácticamente ningún tipo de trabajo y hace que el análisis de datos sea realmente apetecible.  

La experiencia

Otro de los rasgos que engrandecen los estudios de máster data science, big data y análisis es la enorme experiencia que proporciona a los alumnos. Se les instruye en multitud de campos para que sean más polifacéticos cuando acaben estos estudios y a partir de ahí están mucho más formados a la hora de realizar todo tipo de empleos. Es un tipo de mejora que beneficia mucho a los estudiantes y que les aporta un perfil más convincente para sus futuros trabajos, mientras que a título personal les ayuda a formarse y sentirse más eficientes en todos los campos.  

Un perfil laboral más sexy

Por supuesto, al igual que el salario este no debe ser un motivo primordial para iniciar este tipo de estudios, pero no hay que hacer caso omiso a las afirmaciones de la Harvard Business Review. En sus últimos informes han llegado a la conclusión de que el puesto de trabajo más sexy del siglo XXI es el de analista del científico de datos. Se desconoce si existen motivos psicológicos o físicos en ello, pero desde los resultados del estudio destacan que este tipo de profesionales tienden a trabajar en las empresas más grandes, aquellas que ayudan a que sus perfiles personales mejoren de forma considerable. Algunos de los ejemplos de estas empresas son Google, Facebook o LinkedIn, mientras que de forma paralela también trabajan en startups desconocidas pero innovadoras que aportan el mismo efecto.