En pleno boom de la IA generativa, sabemos que estos sistemas se han creado entrenando con trillones de documentos. Pero, ¿alguna vez te has preguntado cómo se almacena y procesa tal cantidad de información? El Big Data y la computación distribuida permiten manejar volúmenes de datos que antes se descartaban por imposibles de procesar.
Ser experto o experta en Big Data es un viaje completo: desde capturar la información a tomar decisiones convincentes.
Fabiola Pérez
CEO de MIOTI Tech & Business School
Los datos se han convertido en el idioma de los negocios. Y la demanda de quienes saben leerlos y traducirlos a decisiones no deja de crecer: solo entre 2025 y 2030, se espera un aumento del 110% en los especialistas en Big Data, según el Foro Económico Mundial.
El dominio de tecnologías avanzadas, como el Big Data, es hoy un pilar estratégico para las empresas que buscan mantenerse competitivas. Estos expertos en ciencia de datos son el motor detrás de decisiones estratégicas en sectores como retail, salud o finanzas, donde el análisis predictivo y la capacidad de comunicar insights clave marcan la diferencia.
En la era del Big Data, no basta con conocimientos técnicos: habilidades como el análisis avanzado de datos, el storytelling y la visión estratégica son diferenciadores imprescindibles. Tendencias como la automatización con Inteligencia Artificial o el Edge Computing muestran cómo la profesión evoluciona hacia perfiles híbridos cada vez más valorados.
Lo que tenemos por delante exige mucho más que competencias técnicas. Necesitamos profesionales capaces de entender los datos como un lenguaje para anticipar, explicar y decidir. Esa habilidad para traducir la complejidad en conocimiento útil será, sin duda, uno de los activos más valiosos en el mercado laboral de los próximos años.
Miguel González Calvo
Especialista en ciencia de datos y profesor en la Universidad Francisco Marroquín
Desde hace varios años, la demanda de perfiles formados en ciencia de datos e inteligencia artificial no ha dejado de crecer, tanto en el mercado laboral español como internacional, requiriendo formación específica en estas áreas.
Según información publicada por RTVE, tan sólo en 2025 son más de doce las nuevas titulaciones relacionadas con el análisis de datos, la robótica, la digitalización o la IA las que se empezarán a impartir a partir del próximo septiembre en universidades públicas, llegando previsiblemente a un total de más de una veintena de programas relacionados con la ciencia de datos en todo el país.
Aunque la elevada demanda de estos perfiles ha dado lugar a que muchos profesionales del sector hayan empezado típicamente con una formación técnica generalista, el perfil del científico de datos exige una combinación específica de habilidades en matemáticas, estadística y programación, competencias que pueden ser adquiridas a través de programas formativos especializados que ya comienzan a consolidarse en la oferta educativa nacional.
Javier García Algarra
Director académico en el centro universitario U-tad · Centro Universitario de Tecnología y Arte Digital
La Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos ya han transformado la sociedad y la economía. Aunque todos somos usuarios y sabemos hacer una consulta a modelos como ChatGPT o Gemini, los verdaderos protagonistas de esta revolución son los profesionales, muy cualificados, que diseñan, crean y operan este tipo de aplicaciones.
Para convertirse en uno de ellos es esencial una formación sólida. Las matemáticas y la ingeniería del software son los dos pilares sobre los que se asientan los progresos de la última década. Grados como ingeniería, matemáticas o estadística son ideales, aunque existen másteres que pueden complementar la formación en otras ramas de las ciencias experimentales e ingenierías tradicionales.
La práctica en proyectos reales y el seguimiento de avances tecnológicos son imprescindibles. La única certeza en este campo es que la transformación ocurre a una velocidad de vértigo y la actualización permanente de conocimientos es la forma de no quedar fuera del mercado laboral. Habilidades como el pensamiento analítico y la comunicación efectiva complementan el perfil.
Miriam Rodríguez
CEO en Savana y claustro del Executive Program en IA aplicada a la Industria Biofarmacéutica de CESIF
En un mundo impulsado por datos, la clave no está solo en la recopilación, sino en interpretarlos con propósito. Un dato aislado es insignificante, pero, cuando se estructura y analiza con criterio, puede generar conocimiento transformador. La tecnología, desde el machine learning al NLP, es una herramienta, no el fin. El verdadero valor emerge cuando el dato se pone al servicio del bien común, guiado por la ética y el pensamiento crítico.
Europa avanza con iniciativas como los Espacios Europeos de Datos, apostando por una gobernanza transparente y responsable. Pero nada de esto tendrá impacto sin profesionales capaces de conectar disciplinas, comunicar hallazgos con claridad y tomar decisiones con conciencia. Formar estos perfiles híbridos es el reto. Porque el dato, por sí solo, no cambia el mundo. Lo cambian las personas que saben escucharlo, entenderlo y actuar con visión.
Alberto Turégano Schimer
Profesor externo de EOI y director académico Máster en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos de EOI. Socio Líderes y Digitales
Hoy los datos están en todas partes, pero pocos saben cómo convertirlos en decisiones que transformen un negocio. Para lograrlo, no basta con saber programar o manejar herramientas: hay que desarrollar tres capacidades esenciales —pensamiento analítico, dominio técnico y visión estratégica— que permitan conectar los datos con el valor real.
Ser experto en Big Data es recorrer un viaje completo: capturar y preparar la información, crear modelos analíticos utilizando técnicas de Machine Learning que nos permitan encontrar patrones y relaciones en dicha información y comunicar los insights relevantes de negocio a los responsables de la toma de decisiones utilizando narrativas convincentes (Data Storytelling).
El Máster en IA y Ciencia de Datos de EOI guía este recorrido con una formación integral, práctica y orientada a casos de uso reales en diferentes industrias. Porque no se trata solo de aprender tecnologías, sino de convertirse en ese profesional capaz de liderar con datos en un mundo que no espera. Quien domina los datos, lidera el cambio.
Mª Isabel Riomoros Callejo
Doctora por la Universidad Complutense de Madrid
Vicedecana de Recursos y Relaciones Externas de la Facultad de Estudios Estadísticos
Generamos millones de datos cada día, con cada clic, cada compra, cada búsqueda, con una cita médica, una operación bancaria, …, todo deja huella. Esa huella digital se convierte en información valiosa para tomar decisiones. Por ello, se necesitan profesionales que extraigan conocimiento a partir de los datos para analizar tendencias y tomar decisiones estratégicas e inteligentes.
Estos profesionales necesitan tener una combinación equilibrada de habilidades técnicas, analíticas y comunicativas, con una sólida formación en estadística, matemáticas y programación, además de gestión de bases de datos, herramientas de aprendizaje automático y herramientas de visualización de datos. Profesionales en continuo aprendizaje con espíritu crítico que analizan el pasado, entienden el presente y predicen el futuro a través de los datos.
Los perfiles más aconsejables para trabajar cómo científico de datos son: estadísticos, matemáticos, ingenieros, físicos, …, aunque están surgiendo nuevos grados especialmente diseñados para formar científico de datos.
Josep Lluís Cano
Profesor asociado del Departamento de Operaciones, Innovación y Data Sciences en Esade
Convertirse en un experto en Big Data requiere una combinación de formación técnica, habilidades analíticas, experiencia práctica y mentalidad curiosa orientada a la resolución de problemas.
Por ello, se necesita conocimiento técnico clave como programación (lenguajes como Python, SQL, Scala…), bases de datos relacionales y NoSQL, procesamiento de datos (Apache Hadoop, Spark, Kafka), cloud computing (AWS, Azure, Google Cloud), sistemas distribuidos y comprensión de arquitecturas para manejo de datos masivos y conocimientos de visualización de datos con herramientas como Tableau, Power BI, matplotlib, seaborn, etc. Además, son necesarias habilidades analíticas y matemáticas, mentalidad de resolución de problemas, capacidad para traducir datos complejos en insights comprensibles y curiosidad para explorar datos más allá de lo evidente.
La base formativa recomendable es tener una titulación universitaria (grado en matemáticas, ingeniería, informática, etc. o grado y máster específico), formación complementaria y aprendizaje práctico (participar en competiciones de Kaggle, por ejemplo) y contribuir a proyectos open source.
Dr. José Manuel Cuadra Troncoso
Coordinador del Máster Universitario en Ingeniería y Ciencia de Datos de la UNED
Convertirse en un experto en ciencia de datos implica una combinación de conocimientos técnicos, habilidades analíticas y visión crítica.
Una base matemática sólida es imprescindible, comprendiendo en profundidad cómo funcionan los algoritmos y cómo adaptarlos a distintos contextos. También es clave dominar la programación, pudiendo transformar ideas en soluciones efectivas, ágiles y aplicables en entornos reales.
Una vez adquiridas estas habilidades fundamentales, se debe explorar la variedad de problemas que pueden abordarse, identificando qué algoritmos son más adecuados en cada caso. Es crucial evitar creer que existe una única solución universal para todos los problemas (¡no todo es aprendizaje profundo o IA generativa!).
Finalmente, toda formación debe enriquecerse con competencias transversales como la comunicación efectiva, la interpretación de resultados y la ética profesional. Un científico de datos no solo debe trabajar su destreza técnica, sino también su capacidad de colaborar, transmitir conocimiento y aportar valor en los desafíos éticos y sociales del mundo actual.
Jaime Muñoz Sarciada
Director del Máster en Data Science de Spain Business School
El poder del Big Data nace cuando el algoritmo entiende el negocio. Convertirse en experto no consiste en acumular herramientas, sino en equilibrar rigor técnico y empatía. Tres ejes lo sostienen. Primero, la base matemática: estadística, álgebra lineal y optimización; sin ellas los modelos son magia. Segundo, la ingeniería: programar con soltura en Python, explotar la nube y orquestar datos distribuidos. Tercero, la perspicacia empresarial: escuchar el problema, traducirlo a hipótesis y narrar hallazgos; una solución brillante, pero incomprendida, no tiene valor.
A los aspirantes recomiendo una ruta en espiral: código y visualización; luego probabilidad y Machine Learning; finalmente arquitecturas, orquestación y gobierno. Cada giro profundiza y acerca técnica y estrategia.
La diferencia real no es la nota en cálculo, sino la curiosidad rigurosa: leer papers, desmontar algoritmos y experimentar con datos abiertos. Documentar cada prueba; ese hábito, unido a la habilidad de convertir un insight en narrativa ejecutiva, forja al científico de datos completo.
Enrique Puertas
Profesor de Inteligencia Artificial y Big Data de la Universidad Europea de Madrid
Estamos en pleno boom de la IA generativa y sabemos que estos sistemas se han creado entrenando con trillones de documentos. Pero, ¿alguna vez se han preguntado cómo se almacena y procesa tal cantidad de información? Ni el disco duro más grande puede guardar tantos datos, ni el ordenador más potente tiene capacidad para procesarlos. Lo que lo hace posible es el Big Data y la computación distribuida, con las que se manejan volúmenes de datos que antes se descartaban por imposibles de procesar.
Por eso, aunque todos hablan de IA, el Big Data es quien lo hace posible. Hoy más que nunca, las empresas necesitan profesionales formados en estas técnicas. Para especializarse en esta área con presente y mucho futuro, los másteres oficiales en Big Data permiten aprender a configurar y desplegar programas y arquitecturas distribuidas de máquinas que almacenan y procesan de forma eficiente grandes volúmenes de datos en una empresa.
