El ‘big data’ está en pleno auge y empresas de todos los sectores buscan especialistas. Estudiar un máster especializado con un enfoque técnico y empresarial es el primer paso para convertirte en un experto.
Los expertos en big data y especialistas en el análisis de datos serán los profesionales más requeridos este año para usarlos a la hora de tomar decisiones determinantes en el rumbo del negocio. Se trata de un puesto novedoso que aún no cuenta con una gran cantidad de especialistas preparados.
Hasta ahora la mayoría de los que se especializaban en este área eran matemáticos o estadísticos, pero cada vez hay más profesionales que proceden de ingenierías, administración de empresas e incluso humanidades con formaciones técnicas previas que les ayudan a entender y trabajar con los datos.
Y es que es precisamente un perfil mixto el que más reclaman las empresas y el que más les cuesta encontrar porque el del big data, es un campo muy amplio que da lugar a perfiles muy diversos, desde un científico de datos que trabaja con modelos predictivos y que cuenta con un perfil más estadístico, hasta el arquitecto de datos, más técnico y que se encarga de construir grandes bases de información. Son salidas laborales que precisan de una formación específica más allá de la general que ofrecen actualmente algunas de las universidades y escuelas de negocio tradicionales.
En Kschool, como siempre, somos pioneros y ofrecemos los másters de la via más técnica con los Másters de Arquitectura Big Data y Data Science, basados en una formación práctica enfocada a la necesaria empleabilidad, dado el gran número de salidas profesionales. Y es que, cada vez, son más las empresas que nos solicitan estos perfiles a través de nuestra bolsa de empleo.
Otros de los puestos de ‘Chief data officer’ y el «analista digital» son ya los más habituales en la mayoría de las empresas dedicadas a este sector.
Vía: Expansión
El artículo Qué debes estudiar para ser un experto en ‘Big Data’ fue escrito el 18 de febrero de 2016 y guardado bajo la categoría Big Data. Puedes encontrar el post en el que hablamos sobre .
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