Dentro de algunos años, cuando los historiadores comiencen las crónicas definitivas de estos tiempos, se hablará de muchas cosas, las grandes crisis financieras, la pandemia, las nuevas guerras geopolíticas, los conflictos por recursos como el agua, los problemas alimentarios, la crisis climática, etc. Pero habrá cierto consenso sobre los signos que identifican y marcan nuestra época, todos llegados desde nuevos paradigmas tecnológicos: acelerada transformación digital, análisis de datos, inteligencia artificial, Data Science, Big Data, etc.

Existen otros factores interesantes, y que veremos en esas crónicas futuras, se trata de cierta preocupación en las ciencias sociales, incluidas la psicología social, la sociología y la economía política: la urgente necesidad de reducir el peso de la incertidumbre en el rumbo y fenómenos propios de nuestra forma de vida, en la manera como producimos, trabajamos y consumimos.

Aquellos historiadores se referirán a este viejo problema de las ciencias sociales, ya conocido desde el siglo XIX, y que se refiere a cómo edificar una alianza entre las leyes científicas y los asuntos económicopolíticos y socioculturales humanos. Entonces, si el curso de los acontecimientos marcha de forma más o menos optimista, algunos de esos escribas de la era digital vendrán a hablar de datos.

Disertarán sobre cómo los volúmenes de datos que generaban aceleradamente todos los aspectos de la vida humana dieron paso a exploraciones, análisis inteligentes, que permitieron uno de los viejos sueños, tanto de la tradición positiva como de la crítica: otorgar el mayor peso racional hasta ahora conocido al proceso de toma de decisiones… de todas las decisiones. Y la forma en que esto ayudó a enfrentar las grandes problemáticas de este tiempo.

Pero, sumado a lo anterior, habrá otro elemento que recordará a los principios de la ciencia social, éste versará sobre el factor humano como auténtico generador de la riqueza. En efecto, la digitalización ha provocado un fenómeno todavía no medido con suficiente profundidad, donde millones de estudiantes y profesionales en prácticamente todas las áreas buscan modelos formativos que les conviertan en agentes más competitivos, mejor preparados e imprescindibles para los actuales procesos de transformación.

En resumen, el momento actual dibuja un horizonte donde incorporar formación superior enfocada al análisis de datos se está convirtiendo en algo más que la antigua necesidad en torno a nuevos valores curriculares. En este mismo instante, tener competencias y habilidades profesionales que hablen el idioma de las vanguardias tecnológicas (como Big Data y Data Science enfocados al análisis de datos), es la gran diferencia entre tener o no un papel que desempeñar en el futuro inmediato.

Sin matices, la formación superior en análisis de datos es la apuesta más segura en mucho tiempo para conservar un exitoso desarrollo profesional, incluso se está convirtiendo en la clave para la continuidad de múltiples ámbitos. Ya nada se mantiene ajeno a las industrias basadas en los datos.

Ya lo argumentamos en entradas anteriores: “La necesidad parece centrarse en personas con estudios superiores en análisis de datos que combinen habilidades y herramientas tanto técnicas como empresariales. Si el sentido en que se toman las decisiones, en el interior de una estructura productiva, puede determinar el éxito o el fracaso de un proyecto, una inversión, una investigación o una estrategia de comunicación, entonces nada cobra más valor que el modelo según el cual se fija tal dirección.

Efectivamente, el rumbo destaca un liderazgo, pero éste no es nada sin la figura del experto capaz de mostrar claridad en el océano de los datos. Por esta razón, entre otras, es conveniente analizar en detalle qué oferta formativa existe en las universidades españolas para elegir la opción más adaptable y que mejor responda a nuestras demandas de mejora profesional.”

EXPERTO, ESPECIALISTA Y MÁSTER EN BIG DATA Y DATA SCIENCE DE LA UNED (SÉPTIMA EDICIÓN), 7 MOTIVOS

1- Por su estructura modular: Un sistema de titulaciones que ofrece al estudiante la mayor versatilidad y flexibilidad del mercado. En primer lugar, puede matricularse en el título de Experto (15 créditos ECTS), posteriormente en el programa de Especialista (30 créditos ECTS) y, finalmente, en el Máster (60 créditos ECTS). Consulte aquí la estructura de los módulos (LINK).

2- Por su configuración: Una de las claves para el éxito de este programa radica en la posibilidad que tienen los estudiantes de configurar y personalizar una gran parte de los módulos, lo que permite una especialización real en sus áreas de interés. Al matricularse, es posible proyectar un enfoque en Data Science o en aplicaciones Data Science y Big Data a los sectores estratégicos de la economía. Esto es algo que puede apreciarse claramente al consultar los contenidos.

3- Por su orientación: Este es un programa modular con un factor diferenciador claro, está 100% orientado al análisis de datos, con el correspondiente espacio dedicado a las herramientas estadísticas (identificadas por las voces expertas como factor trascendental en el valor de este tipo de profesionales).

4- Por el enfoque: Una revisión de los contenidos de este Máster en Big Data y Data Science mostrará un modelo formativo extremadamente enfocado a las demandas reales de la producción, con módulos específicos para la aplicación práctica del análisis de datos en sectores estratégicos (transporte, sanidad, turismo, finanzas, seguros, etc.). Este programa construye, precisamente, el perfil más demandado por las empresas.

5- Por los perfiles: Posiblemente, se puede pensar que un programa avanzado de estas características resulta superable solo por estudiantes y profesionales llegados desde el mundo de la estadística, la informática, algunas ingenierías, etc. Pero no, el modelo pedagógico de la Universidad Nacional de Educación a Distancia - UNED y, en concreto, de este Máster en Big Data y Data Science, permite que el mismo pueda ser cursado por cualquier profesional inmerso en procesos productivos generadores de datos. Es decir, las titulaciones podrían ser un enorme salto profesional para estudiantes llegados desde campos donde tradicionalmente no existe una relación permanente con la Estadística o las Matemáticas.

6- Por supuesto, por la Universidad: La Universidad Nacional de Educación a Distancia - UNED acaba de cumplir 50 años de existencia. Es una de las instituciones de formación superior más grandes del mundo, con más de 200.000 estudiantes repartidos en los cinco continentes. Esto permite que, sencillamente, la UNED sea líder en tecnología aplicada a la formación, contando con la capacidad y el prestigio para poner en marcha un Máster en Big Data y Data Science con extraordinarios resultados de matrícula durante seis ediciones. Al mismo tiempo, este prestigio es el que permite articular un claustro de profesores que, dirigidos desde el Departamento de Economía Aplicada y Estadística de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, son profesionales de primer nivel en sus respectivos nichos productivos.

7- Finalmente, por el formato: Estas titulaciones pueden realizarse de forma 100% online, con clases en riguroso directo, cuya grabación quedará a disposición de los participantes… sin horarios, sin fronteras. Por otra parte, el ejercicio formativo estará acompañado de todo el conjunto de materiales y herramientas necesarias para abordar las temáticas en cuestión; además, con el permanente acompañamiento de los profesores.

Todavía añadiremos una última razón, este programa ofrece los costos de matrícula más competitivos del mercado.

MÁSTER EN BIG DATA Y DATA SCIENCE - CONVOCATORIA 2025 - MATRÍCULA ABIERTA