¡Preguntas interesantes! Déjame tratar de responderlas una a la vez.
- ¿Cuál es el futuro del análisis de negocios?
Antes de analizar cuál es el futuro de la analítica empresarial, creo que tomarse un tiempo para definirlo es un buen ejercicio. En mi opinión, los análisis de negocios son estadísticas con un enfoque aplicado / comunicación. Lo que esto significa es que es menos técnico que un grado tradicional de estadística, pero con un mayor énfasis en la interpretación y comunicación de la información (por eso es que a menudo ve estos programas en escuelas de negocios).
¿Cómo se relaciona esto con la “ciencia de datos”? Bueno, la ciencia de datos es (generalmente) un poco más técnica. Entonces, si bien se espera que alguien que realiza análisis de negocios conozca algo de codificación, la expectativa (en promedio) de los análisis de negocios es menos conocimiento.
Entonces, ¿cuál es el futuro de los “análisis de negocios”? A corto plazo, creo que las perspectivas son realmente buenas. Una gran cantidad de compañías están aprendiendo que tener a alguien a mano que pueda interpretar números y realizar análisis simples es extremadamente valioso. Algunas de estas compañías no están en las industrias tradicionales de “datos grandes”, pero aún tienen problemas de datos. Por ejemplo, un minorista boutique puede querer comenzar a gastar dinero en anuncios de Facebook o puede hacer alguna optimización de inventario. Business Analytics proporciona las herramientas para ayudar en estos problemas. Espero que Business Analytics siga creciendo porque la cantidad de compañías que requieren análisis está creciendo, y estas compañías tienden a no necesitar científicos de datos completos, sino personas que pueden analizar datos de manera creíble y comunicar los resultados.
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2. ¿Qué empresas contratan estos graduados?
Mucho y de cada forma y tamaño diferentes. Algunas cosas a tener en cuenta: los programas tienden a proporcionar cierta especialización. Por ejemplo, en el programa Masters of Analytics de USF (que no es exactamente analítica de negocios, pero proporciona un buen ejemplo), la mayoría de nuestros estudiantes terminan en la industria de la tecnología. Para algunos programas basados en la Ciudad de Nueva York, sus estudiantes pueden dirigirse a las finanzas. Cuando esté evaluando un programa, observe detenidamente dónde han colocado a los estudiantes e intente detectar cualquier tendencia. Si no desea trabajar en finanzas, ¡no vaya a una escuela que ubique a la mayoría de sus estudiantes en esa industria!
3. En términos de “buenas universidades”: supongo que te refieres al nivel de maestría (aunque algunas escuelas están empezando a enseñar ciencias de la información en el nivel de pregrado). En este caso, “bueno” no está bien definido. En particular, no hay un currículo “estándar”; Cada escuela hace las cosas de manera diferente y cada escuela tiene resultados diferentes. Si estás pensando en hacer un Máster en Business Analytics, me centraré en algunas cosas:
- ¿Por qué vas: quieres aprender a programar? ¿Quieres entender el Aprendizaje Automático? ¿Qué pasa con la visualización de datos? Averigua qué quieres aprender y luego observa el currículum. ¿Qué tan técnico quieres ser? (El programa de la USF, por ejemplo, es muy técnico y requiere que los estudiantes programen en Python además de usar R).
- Entienda la ubicación: ¿El programa indica dónde obtienen los trabajos los estudiantes? ¿Son esos trabajos que quieres? No vaya a un programa donde los estudiantes estén obteniendo trabajos que no le interesan.
- ¿Cuál es la tasa de colocación? ¿Qué porcentaje de estudiantes terminan con trabajos? Conseguir una maestría es costoso y difícil. Si terminas en un programa donde los estudiantes no consiguen trabajos después, habrás desperdiciado tus propios recursos.
De todos modos, espero que esto ayude!
Divulgación completa: enseño en el programa USF MSAN.