Master en Big Data Online; Big Data parece ser la nueva palabra de moda en estos días, y con razón. No sólo ha transformado efectivamente nuestras vidas para mejor, sino que la gestión de grandes datos es una de las industrias de más rápido crecimiento a nivel internacional. De hecho, las investigaciones realizadas por el equipo de Recursos Humanos de DQ auguran una elevada demanda de profesionales especializados con un Master en Big Data y además se puede asegurar de disponer de una carrera de futuro al alza.

El gigante tecnológico Amazon ha anunciado recientemente que abrirá en España tres centros de datos para potenciar sus servicios de computación de la nube, comercializados a través de su división Amazon Web Services (AWS). Los centros estarán operativos a finales de 2022 o comienzos de 2023. La multinacional estadounidense no ha desvelado la cifra de inversión, pero el Heraldo de Aragón, que adelantó la noticia, asegura que destinará 2.500 millones de euros y generarán 1.500 empleos directos en un plazo de diez años. Es el momento perfecto para realizar un Master en Big Data Online si eres un apasionado de la gestión digital dentro del marketing y los negocios.

Conversoación de Pedro Sanchez con Amazon promoviendo el progreso tecnológico en España
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Master en Big Data Online

Master en Big Data Online

¿Qué es Master Big Data?

Un Máster en Big Data ofrece las competencias para desempeñarse como Data Scientist o Big Data Engineer. El Big Data está en todas partes, puede ser cualquier empresa, de cualquier sector la que quiera analizar sus datos para obtener beneficios. Contribuirás a los procesos de transformación digital de las empresas.

¿Qué es el Big Data 2021?

Las tendencias del Big Data en 2021 predicen una complejidad cada vez mayor en el uso de la tecnología, de la analítica de datos y del internet de las cosas, lo que se traduce en un crecimiento del mercado del Big Data: el análisis masivo de datos seguirá creciendo y demandándose al margen del contexto económico.

La revista Forbes describe Big Data como una colección de datos de fuentes tradicionales y digitales que representan una fuente para el descubrimiento y el análisis en curso. En resumen, la gestión de grandes datos es el proceso de analizar grandes cantidades de datos para ayudar en las decisiones estratégicas de las empresas y mejorar las experiencias de los usuarios.

La Big Data también desempeña un papel clave en casi todas las industrias, ya sea en la salud, el comercio minorista, la policía, casas de apuestas online o el deporte. 

Con un Master en Big Data no sólo estarás a la vanguardia de la demanda de la industria, el deporte… Los analistas de datos también están en el centro del proceso de toma de decisiones de muchas empresas y son debidamente recompensados por ello.

Tipos de big data

1. Estructurado

Cualquier dato que pueda ser almacenado, accedido y procesado en un formato fijo se denomina dato «estructurado». Durante este periodo, el talento informático ha tenido más éxito en el desarrollo de técnicas para trabajar con esos datos (cuyo formato ya se conoce) y se ha obtenido valor de ellos.

Sin embargo, hoy en día se prevén problemas cuando el tamaño de esos datos aumente considerablemente, con dimensiones típicas del orden de varios zettabytes.

2. No estructurado

Se trata de cualquier dato de forma desconocida o cuya estructura se clasifica como dato no estructurado. Además de su enorme tamaño, los datos no estructurados plantean múltiples retos a la hora de procesarlos para obtener valor.

Un ejemplo típico de datos no estructurados son las fuentes de datos heterogéneas que contienen una combinación de archivos de texto simple, imágenes y vídeos, entre otros.

Hoy en día, las organizaciones disponen de muchos datos. Pero, por desgracia, no saben cómo extraer valor de ellos porque estos datos están en su forma bruta o no estructurada.

3. Semiestructurado

Los datos semiestructurados pueden contener ambos tipos de datos. Suele tener un formato que puede definirse, pero que no es fácil de entender para el usuario y requiere el uso de reglas complejas que ayuden a determinar cómo leer cada pieza de información. Un ejemplo de datos semiestructurados son los datos representados en un archivo XML.

Características del big data

1. Volumen

La cantidad de datos es importante. Con los big data, tendrá que lidiar con grandes volúmenes de datos no estructurados y de baja densidad. Puede tratarse de datos de valor desconocido, como los feeds de Twitter, los datos del flujo de clics de una página web o una aplicación móvil, o los dispositivos sensores.

Para algunas organizaciones, esto puede representar decenas de terabytes de datos. Para otros, pueden ser cientos de petabytes.

2. Velocidad

La velocidad es el ritmo acelerado con el que se reciben y procesan los datos. Por lo general, la mayor tasa de datos fluye directamente a la memoria en lugar de escribirse en el disco. Algunos productos inteligentes con acceso a Internet funcionan en tiempo real y requieren una evaluación y una actuación en tiempo real.

3. Variedad

La variedad se refiere a los diferentes tipos de datos disponibles. Los tipos de datos tradicionales estaban perfectamente estructurados y adaptados en una base de datos relacional.

Con el aumento de los datos masivos, éstos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos semiestructurados y no estructurados, como el texto, el audio y el vídeo, requieren un preprocesamiento adicional para obtener su significado y ser compatibles con los metadatos.

Beneficios del big data

He aquí los diferentes beneficios del big data:

Las empresas pueden utilizar la inteligencia externa a la hora de tomar decisiones.

El acceso a los datos sociales de los motores de búsqueda y de sitios como Facebook y Twitter permite a las organizaciones afinar sus estrategias comerciales.

Mejor servicio al cliente

Los nuevos sistemas diseñados con tecnologías de Big Data están sustituyendo a los sistemas tradicionales de respuesta de los clientes. En estos nuevos sistemas, se utilizan tecnologías de big data y de procesamiento del lenguaje natural para leer y evaluar las respuestas de los consumidores.

Identificación temprana de los riesgos de los productos o servicios, en su caso.

Mejora de la eficacia operativa

Las tecnologías de big data se pueden utilizar para crear una zona de parada o aterrizaje para los nuevos datos antes de identificar los datos que deben trasladarse al almacén de datos. Además, la integración de las tecnologías de big data con el almacén de datos permite a una organización descargar los datos a los que rara vez se accede.

¿Qué se necesita para estudiar Big Data?

Generalmente se espera que los analistas de datos tengan una sólida base en informática, que se sientan cómodos con los números y que, de hecho, tengan una comprensión profunda de los modelos analíticos y algoritmos particulares.

Así que si tienes una formación en ciencias de la computación y estás interesado en una carrera en el análisis de datos, entonces realizar un Master en Big Data Online, es el camino a seguir. Diseñado específicamente con las necesidades de la industria en mente, Los Centros Acreditados por DQ tienen como objetivo equipar a los graduados en ciencias de la computación con las habilidades necesarias para una carrera exitosa en el mundo de la Big Data.

Hasta hace no mucho, la mayoría de escuelas online que ofrecían programas de especialización en Big Data se centraban sobre todo en la vertiente analítica y tecnológica, formando a profesionales con perfiles matemáticos y estadísticos. Sin embargo, las escuelas de negocio han empezado a ofrecer esta formación con un carácter más empresarial, lo que permite a profesionales que proceden de la ingeniería o de la administración de empresas desarrollarse como expertos en Big Data.

Cursos Master en Big Data Online con Certificación DQ

¿Cuál es el Perfil de un Experto en Big Data o Data Scientist?

1. SQL
SQL, o Lenguaje de Consulta Estructurado, es el lenguaje de bases de datos estándar de la industria y es posiblemente la habilidad más importante que los analistas de datos deben conocer.

Casi todas las organizaciones necesitan a alguien que conozca el SQL, ya sea para gestionar y almacenar datos, relacionar múltiples bases de datos (como las que utiliza Amazon para recomendar productos que pueden interesarle) o construir o cambiar esas estructuras de bases de datos por completo. Cada mes se publican miles de anuncios de trabajo que requieren conocimientos de SQL, y el salario medio de una persona con conocimientos avanzados de SQL supera ampliamente los 75.000 dólares en Estados Unidos. Si bien incluso los no técnicos pueden beneficiarse con el aprendizaje de esta herramienta, si está buscando trabajar con Big Data, aprender SQL es el primer paso.

2. Microsoft Excel
Cuando piensas realizar un Master en Big Data, vete pensando en Excel, lo primero que te viene a la mente es probablemente una hoja de cálculo, pero hay mucho más poder de análisis detrás de esta herramienta. Mientras que un lenguaje de programación como R o Python es más adecuado para manejar un gran conjunto de datos, los métodos avanzados de Excel como la escritura de macros y el uso de búsquedas VBA siguen siendo ampliamente utilizados para levantamientos más pequeños y análisis más ligeros y rápidos.

Si usted está trabajando en una empresa pequeña o en una nueva empresa, la primera versión de su base de datos puede incluso estar en Excel. A lo largo de los años, la herramienta se ha mantenido como un pilar para las empresas de todos los sectores, por lo que aprenderla es una necesidad. Afortunadamente, hay una abundancia de grandes recursos gratuitos online para ayudarle a empezar, así como clases estructuradas de análisis de datos para aquellos que buscan una comprensión más profunda de la herramienta. Los programas de Master en Big Data de los Centros Acreditados por DQ con Certificación Universitaria Internacional reúnen el aprendizaje de todas las habilidades demandadas por las empresas.

3. Pensamiento Crítico
Usar datos para encontrar respuestas a tus preguntas significa averiguar qué preguntar en primer lugar, lo que a menudo puede ser bastante complicado. Para tener éxito como analista, tienes que pensar como un analista. El papel de un analista de datos es descubrir y sintetizar conexiones que no siempre son tan claras. Aunque esta habilidad es innata hasta cierto punto, hay una serie de consejos que puede tratar de ayudar a mejorar sus habilidades de pensamiento crítico. Por ejemplo, hacerte preguntas básicas sobre el tema en cuestión puede ayudarte a mantenerte firme en la búsqueda de una solución, en lugar de dejarte llevar por una explicación más compleja de lo necesario. Además, es importante que recuerdes que debes pensar por ti mismo en lugar de confiar en lo que ya existe.

4. R o Programación Estadística Pitón
Cualquier cosa que Excel pueda hacer, R o Python puede hacerlo mejor y 10 veces más rápido. Al igual que SQL, R y Python pueden manejar lo que Excel no puede. Son poderosos lenguajes de programación estadística utilizados para realizar análisis avanzados y análisis predictivos en grandes conjuntos de datos. Y ambos son estándares de la industria. Para trabajar realmente como analista de datos, necesitará ir más allá de SQL y dominar al menos uno de estos lenguajes que también verás realizando un Master en Big Data.

5. Visualización de datos
Ser capaz de contar una historia convincente con datos es crucial para transmitir tu punto de vista y mantener a tu audiencia involucrada. Si sus hallazgos no pueden ser identificados fácil y rápidamente, entonces le va a ser difícil llegar a los demás. Por esta razón, la visualización de datos puede tener un efecto decisivo en lo que respecta al impacto de los datos. Los analistas usan tablas y gráficos llamativos y de alta calidad para presentar sus hallazgos de una manera clara y concisa.

6. Habilidades de presentación
La visualización de datos y las habilidades de presentación van de la mano. Pero la presentación no siempre es natural para todos, ¡y eso está bien! Incluso los presentadores experimentados sentirán que la presión saca lo mejor de ellos a veces. Como con cualquier otra cosa, comienza con la práctica y luego practica un poco más hasta que te pongas a tono realizando presentaciones y exponiendo análisis de datos ante el público.

7. Aprendizaje automático
Dado que la inteligencia artificial y el análisis predictivo son dos de los temas más candentes en el campo de la ciencia de los datos, la comprensión del aprendizaje automático se ha identificado como un componente clave del conjunto de herramientas de un analista. Aunque no todos los analistas trabajan con el aprendizaje automático, es importante conocer las herramientas y los conceptos para poder avanzar en el campo. Sin embargo, para avanzar en esta área, es necesario tener conocimientos de programación estadística.

Saber qué habilidades necesitará para entrar en el mundo de la analítica y empezar a trabajar con datos es clave para avanzar en su carrera de analista de datos. Las industrias están en plena efervescencia de Big Data, y las organizaciones están buscando contrataciones con estas habilidades en demanda y con poca oferta. Mejorar sus conocimientos cursando un Master en Big Data Online hoy significa más oportunidades de empleo a nivel internacional y más dinero para usted en el futuro.

Si realmente quiere hacer esta transición hacia una carrera en el campo de la analítica, hay muchas maneras de desarrollar estas siete habilidades para ayudarle a alcanzar su objetivo. La forma en que decida finalmente perfeccionar estas habilidades dependerá de sus antecedentes, el tiempo y los recursos que esté dispuesto a dedicar y sus objetivos personales.

¿Cuánto Cobra el Profesional Experto en Big Data?

Según Indeed, un Experto en Data Science con un master en Big Data tiene un sueldo de alrededor de 40.000 € anuales en España.

¿Dónde Estudiar un Master en Big Data?

Existe una gran variedad de cursos y master en Big Data online especializados, revisa la oferta formativa de los centros acreditados por DQ con Certificación Universitaria Internacional.

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El Big Data es un proceso tecnológico que analiza e interpreta grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados. El Big Data sirve para que los datos almacenados de forma remota puedan ser utilizados por las empresas para mejorar la toma de decisiones y adaptar fácilmente las estrategias de marketing digital.

El Analista de Datos o Big Data Analyst es un perfil profesional que está habilitado para interpretar los datos.  Puede establecer estrategias dentro de una empresa basadas en los resultados del estudio de la Big Data obtenida. Por lo tanto, debe saber recopilar datos y saber segmentarlos de forma estadística.

¿Por que estudiar Data Science?, 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.

Si te dispones a estudiar un máster en big data debes de revisar meticulosamente los contenidos para saber si realmente te vas a formar en las habilidades que estás buscando y rápidamente identificarás cuál es el mejor máster. Respecto a la calidad de contenidos y metodologías de estudio, los máster con Certificación Universitaria Internacional ofrecidos por DQ son sin duda una garantía.

El precio de un Máster en Big Data puede ir desde 600 € a 3000 € o más, para saber si una formación está dentro o fuera de precio hay que revisar minuciosamente el programa y lo que se ofrece, ¿Viene con prácticas?, por ejemplo.

Si no está seguro de donde estudiar Big Data y las formaciones recomendadas por DQ crees que no te encajan, revisa el Directorio DQ de Habla Hispana.

Una carrera de Ingeniería en Ciencia de Datos y Matemáticas por ejemplo.

DQ, Doctrina Qualitas

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