Grado en Ciencia de Datos

Desde hace algunos a√Īos, nuestra sociedad, nuestro estilo y ritmo de vida y nuestras acciones dejan huella, y esta huella termina por convertirse en datos, por lo que son tremendamente necesarios los estudios del Grado en Ciencia de Datos.

Desde las p√°ginas que visitamos, pago con tarjetas en el centro de alimentaci√≥n donde compramos o en el parking o parqu√≠metro de la zona en la que aparcamos el coche. Posiciones basadas en GPS, anuncios en los que hacemos clic, tiempo de conexi√≥n a cierta p√°gina o p√°ginas de cierto estilo, asociaci√≥n entre esa p√°gina, las coordenadas de gps en el momento de dicho uso y nuestra actividad previa y posterior…¬†

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Estos ejemplos son ejemplos a nivel micro, peque√Īos. Ahora bien, imaginemos que el 90% del planeta lleva a cabo acciones similares en cada segundo. En el a√Īo 2020 √©ramos 7.684 millones de personas (seg√ļn Naciones Unidas). Imaginemos cu√°ntos datos se generan en cada segundo, y lo que es m√°s importante, la velocidad a la que √©stos se generan. Pues bien, en una sociedad globalizada en la que puedo comprar desde mi casa en Madrid en una tienda que est√° en Par√≠s un producto de una marca estadounidense que se fabrica en Pek√≠n, o mejor a√ļn, que se fabrica dentro de un gran barco que ha salido de China hace 1 mes y que seg√ļn vamos comprando van fabricando, tejiendo, construyendo… los productos vendidos a fin de abaratar costes y trabajar bajo demanda mientras se reducen los tiempos de env√≠o, algo fundamental (bien lo sabe Amazon).

Para que todo este proceso se lleve a cabo de la forma m√°s √≥ptima posible, es preciso que alguien analice datos para saber cu√°nta gente va a realizar ese proceso de compra (por ejemplo) que he hecho yo, para poder cargar bien el barco, trabajar bajo demanda o bajo estimaci√≥n, y saber d√≥nde tiene que efectuar paradas. ¬ŅOs imagin√°is a este barco sin rumbo esperando a llegar a un sitio en el que compren… o a muchos? Y la empresa de transporte terrestre, tendr√° que manejar esos datos para optimizar viajes….¬†¬†

GRADO EN CIENCIA DE DATOS

Extraer el valor de todos los datos que se generan, es decir, capturar, analizar, visualizar e interpretar los mismos, se ha convertido en una enorme necesidad para empresas de todos los sectores m√°s estrat√©gicos: sanidad, banca, comercio, finanzas, comunicaci√≥n, marketing, educaci√≥n…¬†

En función del Centro Universitario en el que los curses, podrás trazar diferentes perfiles. Se describen dos que son de gran interés:

  • Data Sciencie Builder: Persona que dise√Īa e implementa sistemas para hacer frente a cuantas dificultades o problem√°ticas se presenten a partir de los datos muy centrados en criterios de escalabilidad.¬†
  • Data Sciencie Explorer: En este caso, este perfil es el que va a identificar dichos problemas de datos, proporcionando evidencias basadas en los mismos para que el data sciencie builder lleve a cabo su actividad.¬†

PLAN DE ESTUDIOS: QU√Č VAS A ESTUDIAR EN EL GRADO EN CIENCIA DE DATOS

Como vas a ver a continuación, hay una grandísima cantidad de Centros que ya están ofreciendo estos estudios, no obstante, como siempre, me gusta poner un ejemplo de plan de estudios. En este caso he optado por una opción online: UOC. Fíjate que programa tan interesante:

Plan de estudios del Grado en CIencia de datos Blog.juanjosemillan.es

¬ŅD√ďNDE ESTUDIAR EL GRADO EN CIENCIA DE DATOS?

Universidad o Centro Tipo Provincia Modalidad Nota de Corte
Universitat Politècnica de Catalunya
Universidad P√ļblica Barcelona Presencial 12,630
Universidad Carlos III de Madrid
Universidad P√ļblica Madrid Presencial 12,474
Universidad P√ļblica de Navarra
Universidad P√ļblica Navarra Presencial 11,972
Universidad Politécnica de Madrid
Universidad P√ļblica Madrid Presencial 11,914
Universitat Pompeu Fabra
Universidad P√ļblica Barcelona Presencial 11,829
Universidad Politécnica de Madrid
Universidad P√ļblica Madrid Presencial 11,643
Universidad P√ļblica de Navarra
Universidad P√ļblica Navarra Presencial 10,722
Universidade da Coru√Īa
Universidad P√ļblica A Coru√Īa Presencial 9,740
ESIC Business & Marketing School
Universidad Privada Madrid Presencial
ESIC Business & Marketing School
Universidad Privada Madrid Presencial
ESIC Business & Marketing School
Universidad Privada Madrid Presencial
Universidad Europea de Madrid
Universidad Privada Madrid Presencial no aplica
Universidad Europea de Madrid
Universidad Privada Madrid Presencial no aplica
Mondragon Unibertsitatea
Universidad Privada Vizcaya Presencial no aplica
Universidad Europea de Valencia
Universidad Privada Valencia Presencial no aplica
IE University
Universidad Privada Segovia Presencial no aplica
ESIC Business & Marketing School
Universidad Privada Madrid Presencial
ESIC Business & Marketing School
Universidad Privada Madrid Presencial
Máxima Formación
Centro Superior Privado Granada A distancia no aplica
Universitat Politècnica de València
Universidad P√ļblica Valencia Presencial 12,075
Universitat Autònoma de Barcelona
Universidad P√ļblica Barcelona Presencial 11,660
Universitat Autònoma de Barcelona
Universidad P√ļblica Barcelona Presencial 9,920
UOC (Universitat Oberta de Catalunya)
Universidad Privada Barcelona A distancia no aplica

LOS MEJORES LIBROS PARA APRENDER CIENCIA DE DATOS

Si est√°s deseando iniciar tus estudios en Ciencia de Datos y no quieres esperar para comenzar tu aprendizaje… ¬°est√°s de enhorabuena! Hay una magn√≠fica bibliograf√≠a para que comiences a adquirir conocimiento y llegues a la Universidad sabiendo algunas cosas, lo que te facilitar√° mucho el aprendizaje en la carrera. Haz clic en el t√≠tulo de cada ejemplar para acceder a √©l.¬†

Analítica de datos: Una guía esencial para principiantes en minería de datos, recolección de datos, análisis de big data para negocios y conceptos de inteligencia empresarial

Este libro de anal√≠tica de datos podr√≠a ser la respuesta que est√° buscando…

Este libro contiene una amplia y valiosa cantidad de información sobre la analítica de datos que le ayudará a comprender el concepto de data mining o minería de datos, recolección de datos, analíticas de big data para negocios y conceptos de inteligencia empresarial.

Con este libro, no solo comprender√° todo lo esencial relacionado con la anal√≠tica de datos, sino que tambi√©n comprender√° por qu√© la anal√≠tica de datos est√° cambiando el √°mbito empresarial. Se dar√° cuenta de que la anal√≠tica de alto rendimiento le permitir√° hacer cosas que nunca antes hab√≠a pensado, probablemente, y entre otras razones, porque los vol√ļmenes de datos eran demasiado grandes, y mucho m√°s.

Comenzaremos por examinar qué significa realmente la analítica de datos y qué implica. No se preocupe cuando se encuentre con términos desconocidos mientras lee, ya que este libro incluye explicaciones detalladas de palabras que quizás no entienda.

Estos son algunos de los temas que se exponen en el libro:

  • Descripci√≥n general de la anal√≠tica de datos: ¬ŅQu√© es la anal√≠tica de datos (y el an√°lisis de big data)?
  • Anal√≠tica de datos e inteligencia empresarial
  • Anal√≠tica de datos y an√°lisis de datos
  • Miner√≠a de datos
  • Recolecci√≥n de datos
  • Tipos de anal√≠tica de datos
  • El proceso: el ciclo de vida de la anal√≠tica de big data
  • Anal√≠ticas de comportamiento: utilizaci√≥n de anal√≠ticas de big data para encontrar patrones ocultos de comportamiento en los clientes
  • Descubrimiento de m√°s patrones en anal√≠ticas avanzadas: aprendizaje automatizado (machine learning)
  • Y mucho, mucho m√°s

Ciencia de los datos: La guía definitiva sobre análisis de datos, minería de datos, almacenamiento de datos, visualización de datos, Big Data para empresas y aprendizaje automático para principiantes

  • Ciencia de los datos: Lo que saben los mejores cient√≠ficos de datos sobre el an√°lisis de datos, miner√≠a de datos, estad√≠sticas, aprendizaje autom√°tico y Big Data – que usted desconoce
  • Ciencia de Datos para Empresas: Modelo Predictivo, Miner√≠a de Datos, An√°lisis de Datos, An√°lisis de Regresi√≥n, Consulta de Bases de Datos y Aprendizaje Autom√°tico para Principiantes

Los datos recopilados de mediciones científicas, clientes, sensores de IoT (Internet de las cosas), etc., son muy importantes solo cuando uno puede extraer un significado de ellos. Los científicos de datos son profesionales que ayudan a revelar desafíos interesantes y gratificantes de explorar, observar, analizar y a interpretar datos. Para hacerlo, aplican técnicas especiales que les ayudan a descubrir el significado de los datos. Convertirse en el mejor científico de datos es algo más que dominar las herramientas y técnicas analíticas. El verdadero problema radica en la forma de aplicar la capacidad creativa como expertos científicos de datos. Este libro le ayudará a descubrirlo y llevarlo hasta allí.

El objetivo de ‚ÄúData Science: What the Best Data Scientists Know About Data Analytics, Data Mining, Statistics, Machine Learning, and Big Data ‚Äď That You Don’t‚ÄĚ (Ciencia de datos: lo que saben los mejores cient√≠ficos de datos sobre el an√°lisis de datos, miner√≠a de datos, estad√≠sticas, aprendizaje autom√°tico y Big Data – que usted desconoce) es ayudarle a expandir sus habilidades de ser un cient√≠fico de datos b√°sico a convertirse en un cient√≠fico de datos experto listo para resolver problemas centrados en datos del mundo real. Al final de este libro, aprender√° c√≥mo combinar Aprendizaje autom√°tico, Miner√≠a de datos, an√°lisis y programaci√≥n, y extraer conocimiento real de los datos. A medida que lo lea, descubrir√° importantes t√©cnicas estad√≠sticas y algoritmos que son √ļtiles para aprender la Ciencia de los Datos. Cuando haya terminado, tendr√° una base s√≥lida que lo ayudar√° a explorar muchos otros campos relacionados con la ciencia de datos.

La primera parte de este libro incluye:

  • Lo que la ciencia de datos es
  • Lo que se necesita para convertirse en un experto en Ciencias de Datos
  • Las mejores t√©cnicas de miner√≠a de datos para aplicar en datos
  • Visualizaci√≥n de datos
  • Regresi√≥n log√≠stica
  • Ingenier√≠a de datos
  • Aprendizaje autom√°tico
  • Anal√≠tica de Big Data
  • ¬°Y mucho m√°s!

Al leer la segunda parte de este libro, usted:

  • ¬ŅQu√© es la Ciencia de Datos?
  • C√≥mo funcionan los Grandes vol√ļmenes de datos y por qu√© es tan importante
  • C√≥mo hacer un an√°lisis exploratorio de datos
  • Trabajar con miner√≠a de datos
  • C√≥mo extraer texto para obtener los datos.
  • Algunos algoritmos asombrosos de aprendizaje autom√°tico para ayudar con la Ciencia de Datos
  • C√≥mo hacer modelado de datos
  • Visualizaci√≥n de datos
  • C√≥mo utilizar la Ciencia de Datos para ayudar a que su negocio crezca
  • Consejos para ayudarle a comenzar con la Ciencia de Datos
  • ¬°Y mucho, mucho m√°s!

Ciencia de los datos: Lo que saben los mejores cient√≠ficos de datos sobre el an√°lisis de datos, miner√≠a de datos, estad√≠sticas, aprendizaje autom√°tico …¬†

¬ŅSab√≠a usted que el valor del uso de datos ha aumentado las oportunidades de empleo, pero que actualmente hay pocos especialistas?

En estos d√≠as, todos son conscientes del papel que pueden desempe√Īar los datos, ya sea en una elecci√≥n, en un negocio o en la educaci√≥n. Pero, ¬Ņc√≥mo puede empezar a trabajar en este amplio campo interdisciplinario ocupado con tanta propaganda?

Este libro, ‚ÄúData Science: What the Best Data Scientists Know About Data Analytics, Data Mining, Statistics, Machine Learning, and Big Data ‚Äď That You Don’t‚ÄĚ (Ciencia de datos: lo que saben los mejores cient√≠ficos de datos sobre el an√°lisis de datos, miner√≠a de datos, estad√≠sticas, aprendizaje autom√°tico y big data ‚Äď que usted desconoce), le presenta un enfoque paso a paso de la ciencia de datos, as√≠ como los secretos solo conocidos por los mejores cient√≠ficos de datos. Combina la ingenier√≠a anal√≠tica, aprendizaje autom√°tico, Big Data, miner√≠a de datos y estad√≠sticas en un m√©todo f√°cil de leer y digerir.

Los datos recopilados de mediciones científicas, clientes, sensores de IoT (Internet de las cosas), etc., son muy importantes solo cuando uno puede extraer un significado de ellos. Los científicos de datos son profesionales que ayudan a revelar desafíos interesantes y gratificantes de explorar, observar, analizar y a interpretar datos. Para hacerlo, aplican técnicas especiales que les ayudan a descubrir el significado de los datos. Convertirse en el mejor científico de datos es algo más que dominar las herramientas y técnicas analíticas. El verdadero problema radica en la forma de aplicar la capacidad creativa como expertos científicos de datos. Este libro le ayudará a descubrirlo y llevarlo hasta allí.

El objetivo de ‚ÄúData Science: What the Best Data Scientists Know About Data Analytics, Data Mining, Statistics, Machine Learning, and Big Data ‚Äď That You Don’t‚ÄĚ (Ciencia de datos: lo que saben los mejores cient√≠ficos de datos sobre el an√°lisis de datos, miner√≠a de datos, estad√≠sticas, aprendizaje autom√°tico y Big Data – que usted desconoce) es ayudarle a expandir sus habilidades de ser un cient√≠fico de datos b√°sico a convertirse en un cient√≠fico de datos experto listo para resolver problemas centrados en datos del mundo real. Al final de este libro, aprender√° c√≥mo combinar Aprendizaje autom√°tico, Miner√≠a de datos, an√°lisis y programaci√≥n, y extraer conocimiento real de los datos. A medida que lo lea, descubrir√° importantes t√©cnicas estad√≠sticas y algoritmos que son √ļtiles para aprender la Ciencia de los Datos. Cuando haya terminado, tendr√° una base s√≥lida que lo ayudar√° a explorar muchos otros campos relacionados con la ciencia de datos.

Este libro tratar√° sobre los siguientes temas:

  • Lo que la ciencia de datos es
  • Lo que se necesita para convertirse en un experto en Ciencias de Datos
  • Las mejores t√©cnicas de miner√≠a de datos para aplicar en datos
  • Visualizaci√≥n de datos
  • Regresi√≥n log√≠stica
  • Ingenier√≠a de datos
  • Aprendizaje autom√°tico
  • Anal√≠tica de Big Data
  • ¬°Y mucho m√°s!