Grado en Ciencia e Ingeniería de datos

¿Qué es el Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos?

El Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos es una carrera enfocada en la recopilación, análisis, interpretación y visualización de grandes volúmenes de información. Los estudiantes en este grado aprenden a manejar datos complejos utilizando herramientas estadísticas, matemáticas y computacionales para generar conocimiento y tomar decisiones informadas. La formación abarca desde programación y algoritmos hasta machine learning, inteligencia artificial y la gestión de bases de datos.

Los graduados en Ciencia e Ingeniería de Datos se convierten en expertos capaces de descubrir patrones y tendencias a partir de los datos, lo que les permite contribuir en áreas como el desarrollo empresarial, la investigación científica, la mejora de procesos industriales y la creación de estrategias de marketing.

Realiza nuestro Test inteligente para descubrir si esta carrera se ajusta a tu perfil.

Perfil óptimo del alumno interesado en Ciencia e Ingeniería de Datos

Para sobresalir en esta carrera, el estudiante ideal debe tener las siguientes características:

• Interés por el análisis y la tecnología: Si te atrae la idea de entender cómo los datos influyen en las decisiones empresariales, tecnológicas o sociales, y disfrutas explorando herramientas tecnológicas para resolver problemas, esta carrera es perfecta para ti.
• Capacidad para resolver problemas complejos: El análisis de datos implica enfrentar desafíos abstractos y convertirlos en soluciones prácticas. Si disfrutas descomponiendo problemas grandes en partes manejables, encontrarás en esta carrera muchas oportunidades para aplicar tus habilidades.
• Pensamiento lógico y estructurado: La Ciencia de Datos depende de un razonamiento lógico y estructurado para identificar patrones en la información. Si tienes facilidad para seguir procesos y entender estructuras lógicas, te sentirás cómodo en esta carrera.
• Gusto por las matemáticas y la estadística: Las matemáticas son esenciales para interpretar los datos. Si disfrutas trabajando con cifras y te interesa aplicar conceptos estadísticos para resolver problemas del mundo real, esta carrera es ideal para ti.
• Habilidad en la programación: Un buen científico de datos necesita programar para automatizar el análisis de grandes volúmenes de información. Si ya tienes interés en la programación o te gustaría aprender lenguajes como Python o R, estarás bien preparado.
• Capacidad de análisis crítico: No basta con obtener datos; hay que saber interpretarlos para que sean útiles. Si te consideras una persona analítica que puede ver más allá de los números y entender sus implicaciones, la Ciencia de Datos es una excelente opción.
• Curiosidad y deseo de aprender: Dado que el campo de los datos está en constante evolución, es fundamental tener una actitud proactiva hacia el aprendizaje continuo. Si te gusta explorar nuevas herramientas y técnicas, encontrarás un camino enriquecedor en esta área.

Salidas Laborales del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos

• Científico de Datos (Data Scientist): Estos profesionales analizan grandes cantidades de información para ayudar a empresas e instituciones a tomar decisiones informadas. Utilizan machine learning y modelos estadísticos para predecir tendencias y resolver problemas complejos.
• Ingeniero de Datos: Se encargan de diseñar, construir y mantener la infraestructura de datos. Esto incluye la creación de bases de datos, pipelines de datos y sistemas escalables para el manejo de grandes volúmenes de información.
• Analista de Datos: Los analistas de datos interpretan y transforman datos en información valiosa para organizaciones. Trabajan en sectores como el marketing, finanzas, recursos humanos y cualquier área que requiera un manejo estratégico de datos.
• Ingeniero de Machine Learning: Desarrollan y entrenan modelos de aprendizaje automático que permiten a las máquinas aprender de los datos y tomar decisiones de manera autónoma. Son clave en áreas como la inteligencia artificial, reconocimiento de imágenes o asistentes virtuales.
• Consultor en Big Data: Ayudan a las empresas a gestionar y aprovechar el potencial de grandes cantidades de datos (Big Data) para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y aumentar la eficiencia en diversos sectores.
• Especialista en Inteligencia de Negocios (BI): Se encargan de extraer y analizar datos para ayudar a las empresas a mejorar su rendimiento. Utilizan dashboards y herramientas de visualización para identificar oportunidades de crecimiento.
• Investigador en Ciencia de Datos: Trabajan en instituciones académicas o en centros de investigación, explorando nuevas formas de aplicar los datos para resolver problemas científicos y sociales. Contribuyen al avance en áreas como la biomedicina, la economía y el desarrollo de tecnologías avanzadas.

Plan de estudios

Primer Año: Fundamentos en Ciencia de Datos

• Matemáticas Discretas: Fundamentos de álgebra, combinatoria, grafos y teoría de números, esenciales para algoritmos y estructuras de datos.
• Cálculo: Cálculo diferencial e integral aplicado a la modelización matemática en ciencia de datos.
• Fundamentos de Programación: Introducción a la programación en lenguajes como Python, Java o C++, enfocados en la manipulación de datos y estructuras algorítmicas.
• Álgebra Lineal: Bases matemáticas para la computación y el análisis de datos, incluyendo matrices, vectores y espacios vectoriales.
• Estadística Básica: Conceptos fundamentales de probabilidad y estadística para el análisis de datos.
• Estructuras de Datos y Algoritmos: Conceptos clave sobre cómo organizar, almacenar y gestionar datos de manera eficiente.

Segundo Año: Análisis de Datos y Programación Avanzada

• Probabilidad y Procesos Estocásticos: Modelos probabilísticos y su aplicación en el análisis predictivo y machine learning.
• Bases de Datos I: Diseño, gestión y consulta de bases de datos relacionales utilizando SQL.
• Análisis de Datos Exploratorio: Técnicas y herramientas para explorar, limpiar y visualizar grandes conjuntos de datos.
• Optimización Matemática: Técnicas de optimización aplicadas a la toma de decisiones basada en datos.
• Programación Orientada a Objetos: Programación avanzada aplicada al desarrollo de software de análisis de datos.
• Introducción a la Inteligencia Artificial: Conceptos básicos de inteligencia artificial, aprendizaje supervisado y no supervisado.

Tercer Año: Ciencia de Datos y Machine Learning

• Aprendizaje Automático (Machine Learning): Algoritmos y técnicas para entrenar modelos predictivos y clasificadores, como regresión, árboles de decisión y redes neuronales.
• Bases de Datos II (NoSQL y Big Data): Gestión de grandes volúmenes de datos utilizando tecnologías NoSQL y bases de datos distribuidas.
• Modelos Estadísticos Avanzados: Modelos de regresión, análisis de series temporales y técnicas de modelización estadística avanzada.
• Minería de Datos: Técnicas de descubrimiento de patrones en grandes conjuntos de datos, con aplicaciones en marketing, salud y más.
• Visualización de Datos: Creación de gráficos y representaciones visuales efectivas para comunicar resultados analíticos.
• Ingeniería de Software para Ciencia de Datos: Diseño de soluciones de software para la implementación de modelos de datos escalables.

Cuarto Año: Especialización y Aplicaciones

• Big Data y Computación en la Nube: Tecnologías para el procesamiento de grandes volúmenes de datos, almacenamiento en la nube y sistemas distribuidos.
• Deep Learning: Redes neuronales profundas y su aplicación en procesamiento de imágenes, texto y otras formas de datos no estructurados.
• Análisis de Datos en Tiempo Real: Técnicas y herramientas para el procesamiento de datos en tiempo real y su aplicación en sistemas críticos.
• Ciencia de Datos para la Toma de Decisiones: Aplicación de métodos analíticos para resolver problemas empresariales y mejorar la toma de decisiones.
• Optativas:
  • Bioinformática: Aplicación de la ciencia de datos en la biología y la medicina.
  • Finanzas Cuantitativas: Ciencia de datos aplicada a mercados financieros y gestión de riesgos.
  • Robótica e IA: Inteligencia artificial y machine learning aplicados al control de robots y sistemas autónomos.

Quinto Año: Proyecto y Prácticas Profesionales

• Ética y Gobernanza de los Datos: Implicaciones éticas, legales y sociales del uso de datos, incluyendo la privacidad y la gestión responsable de la información.
• Prácticas Profesionales: Experiencia en empresas o centros de investigación, aplicando los conocimientos adquiridos en proyectos reales de ciencia de datos.
• Proyecto Final de Grado: Desarrollo de un proyecto integral que resuelva un problema complejo utilizando técnicas de ciencia de datos, desde la recolección y análisis de datos hasta la implementación de soluciones.

Nuestra Conclusión

El Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos abre las puertas a una amplia gama de oportunidades laborales en un mundo que depende cada vez más de la información. Los estudiantes con habilidades analíticas, matemáticas y tecnológicas encontrarán en esta carrera un camino desafiante y emocionante.