Analítica
La ciencia de los datos puede ser un campo abrumador. Mucha gente te dirá que no puedes convertirte en un científico de datos hasta que domines lo siguiente: estadística, álgebra lineal, cálculo, programación, bases de datos, computación distribuida, aprendizaje automático, visualización, diseño experimental, clustering, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural, y más. Eso simplemente no es cierto.
Este flujo de trabajo no requiere necesariamente matemáticas avanzadas, un dominio del aprendizaje profundo, o muchas de las otras habilidades enumeradas anteriormente. Pero sí requiere el conocimiento de un lenguaje de programación y la capacidad de trabajar con datos en ese lenguaje. Y aunque se necesita fluidez matemática para llegar a ser realmente bueno en la ciencia de los datos, solo se necesita una comprensión básica de las matemáticas para empezar.
Es cierto que las otras habilidades especializadas enumeradas anteriormente pueden ayudarte algún día a resolver problemas de ciencia de datos. Sin embargo, no es necesario que domines todas esas habilidades para empezar tu carrera en la ciencia de datos. Puedes empezar hoy mismo, ¡y yo estoy aquí para ayudarte!
Empleos en ciencia de los datos
La demanda de científicos de datos está creciendo a medida que más empresas, agencias gubernamentales y organizaciones sin ánimo de lucro utilizan los datos para tomar decisiones. Hay un exceso de datos y no hay suficientes científicos de datos cualificados para gestionarlos.
La Oficina de Estadísticas Laborales informa de que la demanda de científicos de datos cualificados está creciendo mucho más rápido que la media de todas las profesiones. CareerCast clasifica al científico de datos como el mejor trabajo de 2019. Y ahora mismo, la demanda supera a la oferta.
El programa interdisciplinario de licenciatura en ciencia de datos alojado en el Colegio de Ciencias Naturales y Matemáticas te preparará para recopilar, estructurar y analizar datos. El grado se centra en las matemáticas, la estadística, la programación básica y las aplicaciones de salud y ciencia. Aprenderás habilidades de software y herramientas de análisis de datos y su aplicación al big data en el mundo de la ciencia, la naturaleza y la salud.
Amplitud del programa. Adoptamos un enfoque interdisciplinario. Los cursos los imparten desde matemáticos y programadores informáticos hasta filósofos y artistas. Tendrá acceso a datos de ciencias sociales, así como a datos de ciencias naturales y de la salud. Este enfoque más amplio te da una mayor perspectiva.
Análisis de datos
La Licenciatura en Ciencias de los Datos, diseñada en colaboración con profesores de toda la Universidad, dota a los estudiantes de profundos conocimientos técnicos, experiencia en la aplicación de esos conocimientos en un campo de su elección, y una comprensión de los contextos sociales y humanos y las implicaciones éticas de cómo se recogen, analizan y utilizan los datos. Esta combinación sitúa a los graduados para ayudar a informar y desarrollar soluciones a una serie de desafíos urgentes, desde la adaptación de la industria a un nuevo mundo de datos, hasta la ampliación del aprendizaje en la educación, pasando por la ayuda a las comunidades para recuperarse de un desastre.
Comentarios
Las empresas de todo el mundo siempre han recopilado y analizado datos sobre sus clientes para ofrecer un mejor servicio y mejorar sus resultados. En el mundo digital de hoy, podemos recopilar enormes cantidades de datos, que requieren métodos de procesamiento de datos y software no tradicionales.
Un científico de datos es un profesional especializado en el análisis y la interpretación de datos. Utilizan sus habilidades de ciencia de datos para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones y mejorar sus operaciones. Los científicos de datos suelen tener una sólida formación en matemáticas, estadística e informática. Utilizan estos conocimientos para analizar grandes conjuntos de datos y encontrar tendencias o patrones. Además, los científicos de datos pueden desarrollar nuevas formas de recopilar y almacenar datos.
Para convertirse en un científico de datos, deberá tener una gran capacidad analítica y matemática. Deberá ser capaz de comprender y trabajar con conjuntos de datos complejos. Además, debe ser capaz de utilizar paquetes de software estadístico y estar familiarizado con lenguajes de programación como Python o R. Los científicos de datos también suelen tener una certificación de un programa acreditado.