En la era digital actual, el volumen de datos generados a diario es inmenso. Desde empresas a instituciones públicas, todos buscan formas efectivas de utilizar estos datos para obtener información valiosa y mejorar la toma de decisiones. Aquí es donde entra en juego la ciencia e ingeniería de datos.
En este artículo, te explicamos en qué consiste esta área de la ingeniería, para qué sirve, dónde estudiar la carrera de ciencia e ingeniería de datos, salidas laborales, perspectivas de futuro, etc.
Guía del Artículo
Dónde estudiar ciencia e ingeniería de datos
En esta tabla puedes ver la lista de universidades que ofrece esta carrera, además de datos importantes como si es una universidad pública o privada, número de plazas, notas de corte y de admisión, etc.
| Universidad | Centro | Tipo | Modalidad | Plazas | Nota de corte | Nota de corte anterior | Nota admisión |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Universidad de Las Palmas de Gran Canaria | Escuela de Ingeniería Informática (Las Palmas) | Pública | Presencial | 75 | 6.74 | 6.23 | 10.82 |
| Universidad de A Coruña | Facultad de Informática (A Coruña) | Pública | Presencial | 55 | 9.45 | 11.26 | 12.04 |
| Universidad Carlos III de Madrid | Escuela Politécnica Superior (Madrid) | Pública | Presencial | 50 | 12.38 | 12.4 | 12.75 |
| Universidad Politécnica de Catalunya | Facultad de Informática (Barcelona) | Pública | Presencial | 50 | 12.46 | 12.53 | 13.11 |
| Universidad de Oviedo | Escuela Politécnica de Ingeniería de Gijón (Asturias) | Pública | - | 60 | 8.08 | 9.15 | 11.56 |
| Universidad Autónoma de Madrid | Escuela Politécnica Superior (Madrid) | Pública | Presencial | 50 | 11.82 | NA | NA |
| Universidad de Murcia | Facultad de Informática (Murcia) | Pública | Presencial | 40 | 11.62 | NA | NA |
| Universidad Politécnica de Cartagena | Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación (Murcia) | Pública | Presencial | 40 | 6.89 | NA | NA |
| Universidad Rey Juan Carlos | Escuela de Ingeniería de Fuenlabrada (Madrid) | Pública | Presencial | 40 | 10.73 | NA | NA |
¿Qué es la ciencia e ingeniería de datos y para qué sirve?
La ciencia e ingeniería de datos es una disciplina que combina aspectos científicos y tecnológicos para transformar grandes cantidades de datos en información significativa. Este proceso engloba la recolección y depuración de datos, la realización de análisis y modelización estadística, la interpretación de los resultados y la comunicación de los descubrimientos con el fin de tomar decisiones en base a ellos.
La ciencia de datos tiene como objetivo obtener conocimientos y análisis a partir de los datos. Para ello, los científicos de datos aplican técnicas estadísticas, implementan algoritmos y emplean herramientas de visualización para detectar patrones y tendencias ocultas en los datos.
Las funcionalidades principales de la ciencia e ingeniería de datos son:
- Toma de decisiones: Los datos pueden revelar tendencias y patrones que ayuden a las empresas a tomar decisiones más informadas y estratégicas.
- Mejora de productos y servicios: El análisis de datos puede identificar áreas de mejora en productos o servicios, lo que puede llevar a la optimización de estos.
- Predicción de tendencias: Al utilizar técnicas de aprendizaje automático, es posible prever comportamientos futuros y tendencias del mercado, lo que puede dar a las empresas una ventaja competitiva.
- Personalización: Las empresas pueden utilizar los datos para personalizar sus productos, servicios y comunicaciones a las necesidades y preferencias individuales de los clientes.
- Identificación de riesgos y anomalías: Las técnicas de análisis de datos pueden ayudar a identificar posibles problemas o anomalías que pueden representar riesgos para la empresa.
- Eficiencia operativa: Al analizar los datos operativos, las empresas pueden identificar oportunidades para mejorar la eficiencia y reducir costos.
Salidas profesionales
Con la creciente importancia de los datos en todas las áreas de la sociedad, estudiar esta carrera ofrece muchas oportunidades profesionales. A continuación, te dejamos algunas de las salidas más populares y comunes:
- Científico de datos: Utiliza técnicas matemáticas, estadísticas e informáticas para analizar datos complejos y facilitar la toma de decisiones basadas en datos en las organizaciones.
- Ingeniero de datos: Desarrolla y mantiene la infraestructura de datos, permitiendo el análisis de grandes volúmenes de datos. Diseña y optimiza sistemas de gestión de datos.
- Analista de datos: Recopila, procesa e interpreta datos para ayudar en la toma de decisiones informadas en las organizaciones. Genera informes, analiza tendencias y desarrolla métricas.
- Arquitecto de datos: Diseña sistemas de datos robustos y seguros, guiando su uso dentro de las organizaciones.
- Especialista en visualización de datos: Presenta datos de forma visualmente atractiva y comprensible, comunicando hallazgos complejos de forma accesible.
- Especialista en Machine Learning: Desarrolla y aplica algoritmos que permiten el aprendizaje automático a partir de los datos, esencial en áreas como la inteligencia artificial.
- Administrador de base de datos: Responsable de almacenar, organizar y asegurar los datos de una organización, garantizando su disponibilidad y corrección.
Asignaturas ciencia e ingeniería de datos
Este artículo tiene como objetivo resolver la intención de búsqueda de aquellos usuarios interesados en conocer las asignaturas que componen esta carrera. Desglosaremos las materias por tipo y nivel de dificultad para ofrecerte una visión completa y detallada.
Primer Curso: Fundamentos Básicos
- Álgebra Lineal: 6 ECTS
- Matemática Discreta: 6 ECTS
- Probabilidad y Estadística Básica: 6 ECTS
- Fundamentos de Programación I: 6 ECTS
- Fundamentos de Computadores: 6 ECTS
- Cálculo Multivariable: 6 ECTS (2º semestre)
- Inferencia Estadística: 6 ECTS (2º semestre)
- Introducción a las Bases de Datos: 6 ECTS (2º semestre)
- Fundamentos de Programación II: 6 ECTS (2º semestre)
- Internet: Redes y Datos: 6 ECTS (2º semestre)
- Más difíciles: Álgebra Lineal, Cálculo Multivariable
- Más fáciles: Fundamentos de Programación I, Internet: Redes y Datos
Segundo Curso: Avanzando en la Disciplina
- Diseño y Análisis de Algoritmos: 6 ECTS
- Modelos de Regresión: 6 ECTS
- Modelización Estadística de Datos de Alta Dimensión: 6 ECTS
- Señales y Sistemas: 6 ECTS
- Infraestructuras de Computación de Altas Prestaciones: 6 ECTS
- Modelado de Bases de Datos: 6 ECTS (2º semestre)
- Protección, Privacidad y Seguridad de Datos: 6 ECTS (2º semestre)
- Teoría de la Información: 6 ECTS (2º semestre)
- Aprendizaje Automático I: 6 ECTS (2º semestre)
- Optimización Matemática: 6 ECTS (2º semestre)
- Más difíciles: Diseño y Análisis de Algoritmos, Modelización Estadística de Datos de Alta Dimensión
- Más fáciles: Modelos de Regresión, Protección, Privacidad y Seguridad de Datos
Tercer Curso: Especialización y Profundización
- Aprendizaje Automático II: 6 ECTS
- Análisis Estadístico de Datos con Dependencia: 6 ECTS
- Procesamiento Paralelo: 6 ECTS
- Gestión de Proyectos de Ingeniería de Datos: 6 ECTS
- Bases de Datos Analíticas: 6 ECTS
- Aprendizaje Automático III: 6 ECTS (2º semestre)
- Recuperación de Información: 6 ECTS (2º semestre)
- Procesamiento de Imagen, Vídeo y Audio: 6 ECTS (2º semestre)
- Procesamiento de Lenguaje Escrito: 6 ECTS (2º semestre)
- Tecnologías de Integración: 6 ECTS (2º semestre)
- Más difíciles: Aprendizaje Automático II, Procesamiento Paralelo
- Más fáciles: Gestión de Proyectos de Ingeniería de Datos, Bases de Datos Analíticas
Cuarto Curso: Opciones y Finalización
Optativas
- Análisis Estadístico de Datos Complejos: 6 ECTS
- Aprendizaje Automático a Gran Escala: 6 ECTS
- Métodos Numéricos para Ciencia de Datos: 6 ECTS
- Procesamiento Paralelo Avanzado: 6 ECTS
- Representación y Gestión de Datos Espacio-Temporales: 6 ECTS
- Técnicas de Simulación y Remuestreo: 6 ECTS
Obligatorias
- Empresa y Emprendimiento: 6 ECTS
- Prácticas Externas: 6 ECTS
- Trabajo Fin de Grado: 12 ECTS (2º semestre)
- Más difíciles: Aprendizaje Automático a Gran Escala, Métodos Numéricos para Ciencia de Datos
- Más fáciles: Empresa y Emprendimiento, Prácticas Externas
La carrera de Ciencia e Ingeniería de Datos es un viaje académico que va desde los fundamentos matemáticos hasta las aplicaciones prácticas más avanzadas. Esperamos que este desglose te ayude a tomar una decisión informada sobre tu futuro académico.
Futuro de la ciencia e ingeniería de datos en España
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.
Este auge no es casual, sino una respuesta al creciente reconocimiento por parte de las empresas y organizaciones de la importancia vital de tener profesionales capacitados en la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos. Las competencias en estos campos se están convirtiendo en un activo importantísimo, impulsando el crecimiento y la competitividad en una economía cada vez más basada en la información.
Siguiendo esta tendencia, los estudios señalan que la demanda de profesionales especializados en ciencia e ingeniería de datos no solo se mantiene, sino que se espera que continúe expandiéndose en los próximos años. Esta proyección progresiva se ve reforzada por las políticas activas del gobierno, que promueve la digitalización y la educación en ciencia de datos como aspectos clave para potenciar la economía nacional.
Por todo esto, podemos decir que las oportunidades de empleo para aquellos que decidan estudiar la carrera de ciencia e ingeniería de datos en España son bastante prometedoras. La importancia de estos expertos está destinada a crecer, convirtiéndose en profesionales fundamentales para el desarrollo económico y social de las empresas y del país.
¿Es difícil estudiar ciencia e ingeniería de datos?
La carrera de Ciencia e Ingeniería de Datos es una carrera compleja, que implica enfrentarse a ciertos retos y dificultades. A continuación, te explicamos cuáles son los más importantes:
La primera dificultad surge del hecho de que la carrera se basa principalmente en conceptos matemáticos y estadísticos, algunos bastante complejos, los cuales son esenciales dominar, ya que proporcionan la base para muchas técnicas analíticas y algoritmos de aprendizaje automático utilizados en la profesión.
Además, hay un gran énfasis en las habilidades técnicas y de programación. Los lenguajes de programación, como Python, son fundamentales en el trabajo diario de un científico o ingeniero de datos. Además, es esencial conocer las bases de datos SQL y NoSQL y estar familiarizado con plataformas de procesamiento de datos a gran escala.
El tercer desafío se relaciona con la aplicación de la ciencia y la ingeniería de datos en el mundo real. No sólo es necesario comprender y manipular los datos, sino también interpretarlos y traducirlos en información útil para la toma de decisiones estratégicas en un contexto de negocio, empresa, etc. Esto implica dominar los principios del análisis de negocios y también exige habilidades de comunicación efectiva para presentar los hallazgos de manera comprensible a otras personas.
Por último, como en cualquier campo en rápida evolución, actualizarse y mantenerse al día con las últimas técnicas, tecnologías y mejores prácticas puede ser una dificultad en sí mismo. La ciencia y la ingeniería de datos son campos que están en constante cambio y evolución, y los profesionales deben estar dispuestos a seguir aprendiendo y adaptándose a lo largo de sus carreras.