Desde hace algunos años, 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 páginas que visitamos, pago con tarjetas en el centro de alimentación donde compramos o en el parking o parquímetro de la zona en la que aparcamos el coche. Posiciones basadas en GPS, anuncios en los que hacemos clic, tiempo de conexión a cierta página o páginas de cierto estilo, asociación entre esa página, las coordenadas de gps en el momento de dicho uso y nuestra actividad previa y posterior…
Estos ejemplos son ejemplos a nivel micro, pequeños. Ahora bien, imaginemos que el 90% del planeta lleva a cabo acciones similares en cada segundo. En el año 2020 éramos 7.684 millones de personas (según Naciones Unidas). Imaginemos cuántos datos se generan en cada segundo, y lo que es más importante, la velocidad a la que éstos se generan. Pues bien, en una sociedad globalizada en la que puedo comprar desde mi casa en Madrid en una tienda que está en París un producto de una marca estadounidense que se fabrica en Pekín, o mejor aún, que se fabrica dentro de un gran barco que ha salido de China hace 1 mes y que según vamos comprando van fabricando, tejiendo, construyendo… los productos vendidos a fin de abaratar costes y trabajar bajo demanda mientras se reducen los tiempos de envío, algo fundamental (bien lo sabe Amazon).
Para que todo este proceso se lleve a cabo de la forma más óptima posible, es preciso que alguien analice datos para saber cuánta 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 estimación, y saber dónde tiene que efectuar paradas. ¿Os imagináis a este barco sin rumbo esperando a llegar a un sitio en el que compren… o a muchos? Y la empresa de transporte terrestre, tendrá 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 más estratégicos: sanidad, banca, comercio, finanzas, comunicación, marketing, educación…
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 diseña e implementa sistemas para hacer frente a cuantas dificultades o problemáticas 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: QUÉ 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:
¿DÓNDE ESTUDIAR EL GRADO EN CIENCIA DE DATOS?
Universidad o Centro | Tipo | Provincia | Modalidad | Nota de Corte |
---|---|---|---|---|
Universitat Politècnica de Catalunya
|
Universidad Pública | Barcelona | Presencial | 12,630 |
Universidad Carlos III de Madrid
|
Universidad Pública | Madrid | Presencial | 12,474 |
Universidad Pública de Navarra
|
Universidad Pública | Navarra | Presencial | 11,972 |
Universidad Politécnica de Madrid
|
Universidad Pública | Madrid | Presencial | 11,914 |
Universitat Pompeu Fabra
|
Universidad Pública | Barcelona | Presencial | 11,829 |
Universidad Politécnica de Madrid
|
Universidad Pública | Madrid | Presencial | 11,643 |
Universidad Pública de Navarra
|
Universidad Pública | Navarra | Presencial | 10,722 |
Universidade da Coruña
|
Universidad Pública | A Coruña | 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 Pública | Valencia | Presencial | 12,075 |
Universitat Autònoma de Barcelona
|
Universidad Pública | Barcelona | Presencial | 11,660 |
Universitat Autònoma de Barcelona
|
Universidad Pública | 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 estás deseando iniciar tus estudios en Ciencia de Datos y no quieres esperar para comenzar tu aprendizaje… ¡estás de enhorabuena! Hay una magnífica bibliografía para que comiences a adquirir conocimiento y llegues a la Universidad sabiendo algunas cosas, lo que te facilitará mucho el aprendizaje en la carrera. Haz clic en el título de cada ejemplar para acceder a él.
Este libro de analítica de datos podría ser la respuesta que está 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 comprenderá todo lo esencial relacionado con la analítica de datos, sino que también comprenderá por qué la analítica de datos está cambiando el ámbito empresarial. Se dará cuenta de que la analítica de alto rendimiento le permitirá hacer cosas que nunca antes había pensado, probablemente, y entre otras razones, porque los volúmenes de datos eran demasiado grandes, y mucho más.
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:
- Descripción general de la analítica de datos: ¿Qué es la analítica de datos (y el análisis de big data)?
- Analítica de datos e inteligencia empresarial
- Analítica de datos y análisis de datos
- Minería de datos
- Recolección de datos
- Tipos de analítica de datos
- El proceso: el ciclo de vida de la analítica de big data
- Analíticas de comportamiento: utilización de analíticas de big data para encontrar patrones ocultos de comportamiento en los clientes
- Descubrimiento de más patrones en analíticas avanzadas: aprendizaje automatizado (machine learning)
- Y mucho, mucho más
- Ciencia de los datos: Lo que saben los mejores científicos de datos sobre el análisis de datos, minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y Big Data – que usted desconoce
- Ciencia de Datos para Empresas: Modelo Predictivo, Minería de Datos, Análisis de Datos, Análisis de Regresión, Consulta de Bases de Datos y Aprendizaje Automático 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 “Data Science: What the Best Data Scientists Know About Data Analytics, Data Mining, Statistics, Machine Learning, and Big Data – That You Don’t” (Ciencia de datos: lo que saben los mejores científicos de datos sobre el análisis de datos, minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y Big Data – que usted desconoce) es ayudarle a expandir sus habilidades de ser un científico de datos básico a convertirse en un científico de datos experto listo para resolver problemas centrados en datos del mundo real. Al final de este libro, aprenderá cómo combinar Aprendizaje automático, Minería de datos, análisis y programación, y extraer conocimiento real de los datos. A medida que lo lea, descubrirá importantes técnicas estadísticas y algoritmos que son útiles para aprender la Ciencia de los Datos. Cuando haya terminado, tendrá una base sólida que lo ayudará 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 técnicas de minería de datos para aplicar en datos
- Visualización de datos
- Regresión logística
- Ingeniería de datos
- Aprendizaje automático
- Analítica de Big Data
- ¡Y mucho más!
Al leer la segunda parte de este libro, usted:
- ¿Qué es la Ciencia de Datos?
- Cómo funcionan los Grandes volúmenes de datos y por qué es tan importante
- Cómo hacer un análisis exploratorio de datos
- Trabajar con minería de datos
- Cómo extraer texto para obtener los datos.
- Algunos algoritmos asombrosos de aprendizaje automático para ayudar con la Ciencia de Datos
- Cómo hacer modelado de datos
- Visualización de datos
- Cómo 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 más!
¿Sabía usted que el valor del uso de datos ha aumentado las oportunidades de empleo, pero que actualmente hay pocos especialistas?
En estos días, todos son conscientes del papel que pueden desempeñar los datos, ya sea en una elección, en un negocio o en la educación. Pero, ¿cómo puede empezar a trabajar en este amplio campo interdisciplinario ocupado con tanta propaganda?
Este libro, “Data Science: What the Best Data Scientists Know About Data Analytics, Data Mining, Statistics, Machine Learning, and Big Data – That You Don’t” (Ciencia de datos: lo que saben los mejores científicos de datos sobre el análisis de datos, minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y big data – que usted desconoce), le presenta un enfoque paso a paso de la ciencia de datos, así como los secretos solo conocidos por los mejores científicos de datos. Combina la ingeniería analítica, aprendizaje automático, Big Data, minería de datos y estadísticas en un método fácil 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 “Data Science: What the Best Data Scientists Know About Data Analytics, Data Mining, Statistics, Machine Learning, and Big Data – That You Don’t” (Ciencia de datos: lo que saben los mejores científicos de datos sobre el análisis de datos, minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y Big Data – que usted desconoce) es ayudarle a expandir sus habilidades de ser un científico de datos básico a convertirse en un científico de datos experto listo para resolver problemas centrados en datos del mundo real. Al final de este libro, aprenderá cómo combinar Aprendizaje automático, Minería de datos, análisis y programación, y extraer conocimiento real de los datos. A medida que lo lea, descubrirá importantes técnicas estadísticas y algoritmos que son útiles para aprender la Ciencia de los Datos. Cuando haya terminado, tendrá una base sólida que lo ayudará a explorar muchos otros campos relacionados con la ciencia de datos.
Este libro tratará 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 técnicas de minería de datos para aplicar en datos
- Visualización de datos
- Regresión logística
- Ingeniería de datos
- Aprendizaje automático
- Analítica de Big Data
- ¡Y mucho más!