Hay una crisis de habilidades en Big Data y ciencia de datos. Esto está siendo impulsado por la creciente demanda de personas capaces de generar ideas y hacer predicciones precisas, utilizando la cantidad cada vez mayor de datos que ahora estamos capturando, almacenando y analizando.
Esto, por supuesto, hace que sea una opción de carrera caliente en este momento. Las empresas de todos los sectores buscan personas con estas habilidades. Los empleadores con visión de futuro también están cada vez más interesados en la idea de «formar» al personal existente. Así que aquellos que ya tienen una carrera, pero que buscan un paso lateral hacia una pista potencialmente más interesante o gratificante, podrían considerar la ciencia de los datos y la analítica como una opción muy tentadora.
A pesar del aumento del «científico de datos ciudadano» -aquellos que pueden demostrar que son capaces de utilizar los datos y las estadísticas para impulsar el cambio dentro de las organizaciones, sin ser principalmente científicos o analistas de datos- el mundo académico sigue proporcionando la entrada más viable en el campo.
Así que, en una serie de posts, quiero destacar algunas de las mejores oportunidades educativas disponibles en la actualidad. Comenzando con los programas de maestría, con piezas en un futuro próximo mirando a la licenciatura, el doctorado y los cursos gratuitos en línea.
¿Quién podría beneficiarse de una maestría en ciencia de datos?
Un máster podría ser un gran paso siguiente si ya tienes algo de experiencia en casi cualquier profesión, industria o campo de investigación, y estás interesado en cómo la analítica y la tecnología avanzada van a cambiar el juego en los próximos años.
También podrías ser un recién graduado con una primera titulación en algún aspecto de la informática, la ingeniería o la tecnología pero sin ninguna experiencia laboral. En esta situación, es probable que unos estudios adicionales centrados en la aplicación de la analítica y la información te conviertan en un candidato destacado. Algunos cursos también ofrecerán la posibilidad de realizar prácticas y colocaciones en la industria, que son grandes oportunidades para acumular experiencia y hacer contactos.
Las oportunidades de estudio a nivel de máster no se limitan a aquellos que tienen el tiempo y los fondos para la educación a tiempo completo – cada vez más, los cursos para ejecutivos están ofreciendo la oportunidad de encajar el estudio alrededor de las carreras en curso con opciones flexibles a tiempo parcial y en línea.
¿Cuáles son los mejores másteres en ciencia de datos?
Aquí tienes mi selección de algunos de los principales programas de MSc de clase mundial que han desarrollado una reputación de excelencia en la enseñanza y de formar graduados de alto calibre.
Master of Computational Data Science, Carnegie Mellon University
El máster de la CMU está enfocado a la industria y gigantes tecnológicos como Google y Amazon acuden al campus para inscribir a los estudiantes en prácticas. Así que, como es de esperar, la competencia por la matrícula es feroz, con una tasa de aceptación del 10%. Se espera una sólida formación en ciencias de la computación, ya sea a través de la educación previa o la experiencia laboral.
Las áreas de estudio incluyen aplicaciones avanzadas impulsadas por la tecnología de las estadísticas y la ciencia de los datos, como el aprendizaje automático y la minería de datos. Si puedes pasar el corte, entonces tus perspectivas son grandes: los salarios iniciales promedio para los graduados son de más de 100.000 dólares y la mayoría de los graduados reciben dos o más ofertas de trabajo.
Master of Information and Data Science, University of California, Berkeley
Muchas escuelas están ahora satisfaciendo las necesidades de los estudiantes y los empleadores ofreciendo educación a distancia en línea. El programa de máster de la UC Berkeley ofrece un curso completamente online, siendo el único tiempo requerido en el campus de Berkeley la inmersión de 3 a 4 días.
Los estudiantes generalmente compiten el programa en 20 meses estudiando dos cursos por semestre, pero esto se puede acelerar a 12 meses tomando tres cursos por semestre. Los cursos incluyen estadísticas para la ciencia de datos, aprendizaje automático aplicado y visualización de datos. Se espera que los solicitantes tengan un conocimiento práctico del lenguaje de programación Python antes de comenzar el curso.
Master of Business Analytics, MIT Sloan
El único programa de esta lista facturado como analítica empresarial en lugar de ciencia de datos, la opción de analítica de posgrado del MIT se centra, sin embargo, en la aplicación de herramientas de ciencia de datos a problemas empresariales. Los estudiantes reciben una base en el lenguaje de programación estadística R, así como herramientas y metodologías analíticas de Big Data. Impartido sólo como un programa a tiempo completo, este grado se adapta a los cambiadores de carrera – en particular en la ingeniería, la informática y los campos científicos -, así como los recién graduados con grados en matemáticas, ciencias de la computación y la estadística.
Master of Science and Analytics, Northwestern University
NWU ofrece una opción de programas en línea o fuera de línea para aquellos que buscan un máster centrado en la industria de la ciencia de los datos. Además de estudiar durante 15 meses a tiempo completo, en el campus, existe la opción del Máster en Ciencias en Analítica Predictiva en línea.
Sea cual sea la opción que elijas, estudiarás minería de datos, analítica predictiva y estadística avanzada. Los estudiantes a tiempo completo se benefician de una pasantía de verano de tres meses y también de una práctica industrial de 8 meses. Antiguos alumnos han recibido ofertas de trabajo de empresas internacionales como Apple, IBM, la NASA, Nike y Teradata.
Máster en Ciencias de los Datos de la Universidad de Nueva York
La NYU fue la primera universidad del mundo en ofrecer un máster en ciencias de los datos y su programa sigue teniendo la reputación de ser uno de los mejores.
Se imparte a tiempo completo en dos años o a tiempo parcial en un máximo de cinco, y uno de los conceptos centrales es que los estudiantes trabajan estrechamente con los de otros campos para aplicar la ciencia de los datos a la resolución de problemas prácticos del mundo real. Además de las pistas directas de ciencia de datos, los estudiantes pueden optar por seguir otras pistas formalizadas y centrar su estudio en campos como la ciencia de Big Data, el lenguaje natural, los datos y las matemáticas y los datos y la física, preparándose para cualquier industria a la que eventualmente se dirijan para el empleo.
Master of Science in Statistics: Data Science en la Universidad de Stanford
Durante su tiempo en este curso de tiempo completo solamente, los estudiantes desarrollarán una amplia comprensión de, y la experiencia de trabajo con, las piedras angulares de la ciencia de datos, incluyendo el modelado estadístico, la programación y la minería de datos. A continuación, se especializan en campos más profundos como los datos en la medicina, el aprendizaje automático, la inteligencia empresarial y la gestión de datos distribuidos.
Al estar ubicados en Silicon Valley, los estudiantes se encuentran en una posición ideal para adquirir experiencia laboral y realizar prácticas en los numerosos gigantes tecnológicos que comparten su soleado rincón de California.
Sígueme en Twitter o LinkedIn. Visita mi página web.