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Data Science se ha convertido en una tecnología revolucionaria de la que todo el mundo parece hablar. Se está convirtiendo en un concepto clave para las grandes empresas privadas, las instituciones públicas y la investigación. Aunque no es fácil definirlo en pocas palabras, la ciencia de los datos se ocupa de los métodos y herramientas necesarios para analizar los datos y extraer conclusiones procesables de los resultados obtenidos en el proceso. Estos métodos y herramientas, que abarcan el big data y su análisis, el modelado de datos, el aprendizaje automático y los métodos de simulación, se sitúan principalmente en la intersección de tres materias: la informática, las matemáticas y la estadística. En consecuencia, este nuevo programa de máster de la Universidad Friedrich-Alexander es impartido conjuntamente por profesores de estos tres campos.
Tras el máster, también es posible, por supuesto, hacer una carrera científica. En definitiva, podrá profundizar en sus conocimientos y desarrollar diversas herramientas de programación para códigos científicos y análisis de datos.
El resto de las áreas temáticas conforman el campo de estudio menor. Los cursos se imparten principalmente en inglés. Cada estudiante elige un mentor al principio del curso de estudio. El mentor aconseja al estudiante cómo diseñar el plan de estudios de acuerdo con sus intereses individuales.

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La migración global, la lucha contra la desinformación o la creación de ciudades inteligentes: las complejas cuestiones de hoy en día exigen una nueva generación de responsables políticos y solucionadores de problemas que entiendan cómo combinar la política y los datos para crear soluciones para el gobierno, la sociedad civil y las empresas.
El Máster en Ciencia de los Datos para las Políticas Públicas (MDS) reúne a estudiantes apasionados, tanto de formación técnica como de ciencias sociales, para que profundicen en sus habilidades analíticas y desarrollen una comprensión profunda del mundo de la política.  Durante este máster de dos años aprenden a aprovechar la toma de decisiones algorítmica para abordar algunos de los retos más complejos de nuestro tiempo con soluciones basadas en datos.
Si quieres aprender a convertir los datos en soluciones responsables en todos los sectores, este programa es para ti.  En la Escuela Hertie de Berlín, los mundos de la política y los datos se entrecruzan dentro y fuera del aula, lo que le permite construir un perfil único para su carrera desde el primer día.

comentarios

La ciencia de los datos se está convirtiendo en un concepto/competencia clave para las grandes empresas privadas, las instituciones públicas y la investigación. Aunque no es fácil definir la ciencia de los datos en pocas palabras, la ciencia de los datos se ocupa de los métodos y herramientas necesarios para analizar (grandes cantidades de) datos y extraer conclusiones procesables de los resultados obtenidos en el proceso. Estos métodos y herramientas (que abarcan el big data y su análisis, la modelización de datos, el aprendizaje automático y los métodos de simulación) se sitúan en la intersección de tres materias: la informática, las matemáticas y la estadística. Por lo tanto, este nuevo programa de máster de la Universidad de Tréveris es impartido conjuntamente por profesores de los campos de las ciencias de la computación, las matemáticas y la estadística (mientras que otros programas de ciencias de los datos normalmente sólo cubren uno o dos de estos campos). Esto garantiza que los graduados tendrán un amplio conocimiento de la disciplina y serán capaces de abordar problemas reales desde diferentes ángulos. También estarán formados para ser aprendices de por vida, capaces de adaptarse rápidamente a las demandas cambiantes de sus entornos de trabajo.

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Para aprender la ciencia de los datos… absolutamente. Unas cuantas escuelas están creando programas de grado que se asemejan a una licenciatura en informática. Aprenderás habilidades básicas, pero no te convertirán en un científico que haga avanzar el campo.
Recuerda que el científico de datos es sólo un título. (Un título exagerado por los medios de comunicación) Algunos se dan o tienen este título porque ese es el trabajo que hacen, no porque tengan un título concreto. Algunos pueden tener títulos en Estadística, Matemáticas, Informática, las disciplinas varían.
Se puede aprender ciencia de datos en cualquier lugar. Ningún programa de máster podría cubrir todas las disciplinas necesarias con una profundidad significativa para que uno sea un experto en todas estas áreas. Es habitual seleccionar un área o dos o tres y tener profundidad y experiencia en ellas. Muchas empresas no tienen sólo un “científico de datos”, sino equipos formados por expertos de las distintas disciplinas.
Aunque algunas instituciones están ofreciendo o creando programas de máster con este título, la mayoría del campo actual de los Científicos de Datos no tienen esta titulación. Consulta el siguiente enlace es.wikibooks.org/wiki/Data_Science:_An_Introduction/A_Mash-up_of_Disciplines para ver una lista de disciplinas consideradas dentro del área de Data Science.

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