Las redes sociales, la medicina personalizada, los sistemas de recomendación o las ciudades inteligentes, que ya forman parte de nuestra vida cotidiana, son claros ejemplos. La ciencia de datos agrupa un conjunto de fundamentos y principios para analizar y extraer conocimiento e información de estos grandes volúmenes de datos como mecanismo de apoyo a la toma de decisiones. Los egresados CEU del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos sabrán aplicar técnicas matemáticas, estadísticas y del campo de la curso de ciencia de datos inteligencia artificial para analizar datos provenientes de múltiples fuentes de información. Podrán también diseñar y gestionar las infraestructuras necesarias para la recopilación, gestión y almacenamiento de datos para su posterior análisis. Además, dominarán las últimas herramientas informáticas que permiten analizar todo tipo de datos multidisciplinares. Podemos considerar los ingenieros de aprendizaje automático (machine learning engineers) como una subcategoría de los científicos de datos.
Además, dispones de un servicio de orientación laboral que te podrá proporcionar información personalizada. La Universidad Rey Juan Carlos, a través de la Unidad de Prácticas Externas y de la Oficina de Egresados, organiza jornadas, talleres y diversas actuaciones dirigidas a apoyar y orientar al estudiante en la búsqueda de empleo, para mejorar su empleabilidad y favorecer la inserción laboral. La Universidad cuenta con una Bolsa de Empleo -una plataforma a disposición de las empresas y los egresados- donde las instituciones pueden realizar sus procesos de selección. Trabaja para favorecer la coherencia y equilibrio entre las asignaturas y las cargas de trabajo de los/-as estudiantes. Comprender, seleccionar y utilizar la infraestructura y tecnología adecuadas para diseñar e implementar flujos de procesamiento de grandes volúmenes de datos en “batch” o “streaming”, atendiendo a criterios de eficiencia, escalabilidad, seguridad, tolerancia a fallos y adecuación al entorno de producción.
Información básica
Entre las herramientas más importantes para los ingenieros de datos se encuentran Apache Spark y Apache Kafka. Además, deben estar familiarizados con plataformas cloud como AWS o Azure y con metodologías de trabajo ágiles. Estas plataformas en la nube no hacen más que crecer y siempre van a estar presentes, por lo tanto, es una muy buena idea reforzar estas habilidades. Es imposible conocer todas las tecnologías en detalle, por lo que un buen ingeniero de datos sabe cómo especializarse en el conjunto de tecnologías que más le interesen y enfocar su aprendizaje paso a paso.
El Ingeniero en Ciencia de Datos cuenta con una sólida base de matemática, probabilidad y estadística con excelente formación en programación, inteligencia artificial y big data. El grado en Ingeniería Matemática en Ciencia de Datos proporciona, por un lado, una formación fundamental y sólida en informática que permite tratar y organizar grandes volúmenes de información de manera automática. Por otro lado, proporciona las herramientas estadísticas y de aprendizaje automático necesarias para extraer información a partir de estos datos y, en consecuencia, poder tomar decisiones. Por último, se podrá profundizar en las técnicas matemáticas que resultan muy prometedoras en la investigación actual en ciencia de datos. La Ciencia de Datos es un campo multidisciplinario que se centra en el estudio de grandes volúmenes de datos, su recopilación, procesamiento, análisis y obtención de conocimiento a partir de ellos para la toma de decisiones.
Escuela Politécnica de Ingeniería de Gijón
Les permitirán tener una sólida comprensión de los métodos de la ciencia de datos actual y adaptarse a la evolución futura de esta ciencia tanto en términos de desarrollo teórico como práctico. Esta competencia resulta esencial en un entorno tan novedoso y cambiante como es el sector de la ciencia de datos. Los graduados https://psicocode.com/miscelanea/curso-ciencia-datos-tripleten/ en Ingeniería Matemática en Ciencia de Datos por la UPF adquieren a lo largo de sus estudios competencias tanto generales como específicas. Las competencias generales o transversales enriquecen la personalidad y se pueden aplicar provechosamente a la vida profesional en cualquier ámbito social o económico.
- Combina el estudio de materias fundamentales como las matemáticas o la informática, con las nuevas herramientas provenientes de las tecnologías digitales de la información y la comunicación, incluyendo la estadística, la inteligencia artificial o el aprendizaje automático.
- Además, dispones de un servicio de orientación laboral que te podrá proporcionar información personalizada.
- Un ejemplo reciente de la relevancia de la investigación en este ámbito es la experiencia reciente con la pandemia, donde las ciencias de la complejidad han jugado un papel clave, especialmente a la hora de dar sentido a grandes cantidades de información no estructurada.
- Es decir, no solo se queda en la parte de almacenar datos o en el proceso de ordenarlos, sino que trabaja en el ciclo de vida de los datos de forma completa hasta el punto de que la data sea explotada para un fin específico.
La ciencia e ingeniería de datos son campos de estudio y trabajo que se encuentran en un estado constante de evolución y crecimiento. Nuestro país, inmerso en una era de transformación digital y del manejo de grandes cantidades de datos, también conocido como «big data», está experimentando un gran aumento en la demanda de profesionales y expertos en estas áreas. En un futuro muy próximo casi todas las empresas tendrán que contar con servicios de análisis de datos. De hecho, según los informes del McKinsey Global Institute, en los próximos años podría darse una brecha de hasta el 50% entre la oferta y la demanda de los profesionales en el ámbito de la ciencia e ingeniería de datos. Actualmente, se están produciendo cambios significativos en el sector, tanto en los perfiles de ingenieros de datos como en los perfiles de científicos de datos. Los sistemas están concentrándose en la nube, y cada vez es más popular el procesamiento de datos en tiempo real.
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