¿Qué se estudia en un Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos?

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Si el de analista programador es un perfil profesional muy demandado hoy día, no lo es menos el de ingeniero de datos. En este post queremos ver qué se estudia en este grado.

El Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos combina el estudio de materias como las matemáticas o la informática con las nuevas herramientas vinculadas a las tecnologías digitales de la información y la comunicación. Por ejemplo, la estadística, la inteligencia artificial o el aprendizaje automático.

Busca formar profesionales con una visión multidisciplinar de la ciencia y la ingeniería, capaces de afrontar los retos tecnológicos de los sistemas computacionales que generan y analizan cantidades ingentes de datos.

De ese grado se espera que salgan perfiles expertos en análisis e ingeniería de datos estructurados y no estructurados (texto, audio, vídeo, pruebas médicas, indicadores financieros). No solo con una base matemática, sino también con habilidades propias de la ingeniería para modelizar y resolver problemas complejos. Es un ámbito emergente con aplicaciones muy diversas. Algunas son:

  • Informática biomédica.
  • Genómica.
  • Analítica financiera.
  • Estudio de fenómenos físicos.
  • Comercio electrónico.
  • Ciudades inteligentes o smart cities.
  • Redes sociales.

El Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos, ofrecido ya por varios centros educativos en España, busca proporcionar formación sobre tres pilares básicos:

  1. Matemáticas y estadística: para modelizar sistemas y tratar la información de manera rigurosa.
  2. Computación: utilizar los dispositivos de cálculo de forma generalizada y eficiente para tratar la información y el aprendizaje autónomo.
  3. Procesamiento de señales: para tratar la información representada en imágenes, audio y vídeo o la generada por toda fuente de datos codificados digitalmente.

Estos estudios superiores están pensados para estudiantes de Bachillerato con una buena base científica, con gran capacidad de razonamiento lógico, habilidades para trabajar con modelos matemáticos y excelente capacidad de observación, atención y concentración.

Salidas profesionales del grado

  • Científico de datos (Data Scientist).
  • Analista de datos.
  • Gestor de proyectos de Business Intelligence.
  • Arquitecto de datos.
  • Programador y diseñador de Bases de Datos.
  • Analista de macrodatos.
  • Responsable de sistemas de información de inteligencia de negocio.
  • Emprendedor de negocios basados en el análisis de datos y en productos y servicios basados en datos.
  • Analista de proyectos de I+D.

Hablamos, sobre todo, de salidas profesionales en los siguientes sectores:

  • Sector financiero y de seguros.
  • Sector de consultoría.
  • Comercio electrónico.
  • Institutos de investigación.
  • Instituciones públicas, bancos centrales y agencias europeas.
  • Departamentos de análisis de datos de otras industrias.

En Imagar te recordamos que se trata de personas que sean capaces de diseñar, dirigir y ejecutar de forma integral proyectos multidisciplinares en el terreno de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.

Estudiantes que sepan identificar y utilizar las técnicas y herramientas precisas, construir las soluciones adecuadas para capturar, gestionar, procesar, analizar y explotar grandes volúmenes de datos. Perfiles capacitados para identificar y aplicar técnicas de inteligencia artificial para resolver problemas complejos, hacer más sencilla la toma de decisiones y mejorar los procesos productivos con soluciones innovadoras en la cadena de valor de los datos.

Uno de los trabajos del futuro

Por la transversalidad del trabajo de los científicos e ingenieros de datos, podrán ejercer su profesión en ámbitos tan diversos como la salud, la fabricación o la comercialización de productos. También pueden trabajar por libre o formar parte de departamentos de I+D+i en una empresa de informática, como Imagar, o de centros tecnológicos.

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.

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