El término Data Scientist (Científico de Datos) ha sido siempre muy controvertido. Fue acuñado por William Cleveland en 2001 para abogar por el uso práctico de las estadísticas en otros campos técnicos y creía que el uso justificaba un nuevo nombre. Un científico de datos es un profesional dedicado a analizar e interpretar grandes bases de datos. O lo que es lo mismo, uno de los profesionales más importantes en cualquier empresa hoy en día. ¿Cómo es posible que algo tan abundante sea tan valioso?
Acumular datos es algo trivial, lo complejo es procesarlos, analizarlos y obtener información valiosa de ellos, es decir, ser capaz de generar conocimiento a partir de fuentes de datos dispersas y no estructuradas. Por ello, la figura del analista de datos se está convirtiendo en una de las profesiones más demandadas, mejor remunerada y con mayor proyección profesional en los próximos años.
El presente curso se ha diseñado con el propósito de capacitar y formar profesionales de amplio espectro para, posteriormente, dar respuesta a esta gran demanda de la sociedad. Es decir, el científico de datos se configura como una necesidad ineludible en campos tan diversos tales como Economía, Finanzas, Marketing Analítico, Biotecnología, Bioinformática, Genómica, Epidemiología, Ingenierías, Ciencias Físicas, Ciencias Químicas, Ambientales, así como en cualquier ámbito en el que se necesite generar sistemas de apoyo a la decisión fundamentados en la explotación y el conocimiento de distintas fuentes de datos.
En todos los ámbitos empresariales, científicos e ingenieriles se establecen equipos interdisciplinares en los que la figura del analista de datos es nuclear, por lo que es necesaria la formación actualizada en este campo para poder afrontar una carrera profesional con amplia proyección.
El plan de estudios está diseñado para proporcionar al alumno una sólida formación para el desempeño de la actividad profesional relacionada con la Ciencia y la Analítica de Datos, dentro del proceso complejo que supone la transformación de datos no estructurados en conocimiento susceptible de ser explotado desde un punto de vista económico, empresarial, científico, ingenieril o cualquier otro campo interesado.
Se desarrollarán las siguientes competencias:
- Identificar correctamente el tipo de problema estadístico correspondiente a unos objetivos y unos datos determinados, así como las metodologías más adecuadas a aplicar a dichos objetivos y datos.
- Conocer y utilizar las técnicas y herramientas de visualización de datos, que permiten identificar patrones de forma visual o presentar los resultados de una forma clara y concisa.
- Analizar y procesar mediante técnicas elementales del Big Data, de la Ciencia de Datos y de la Inteligencia artificial la información disponible.
- Conocer las competencias y funciones de un Data Scientist relacionadas con la explotación, análisis y gestión de los datos en una empresa u organización.
- Desarrollar modelos de análisis de datos y visualizar los resultados, facilitando la interpretación y publicación de los mismos.
- Integrar los métodos y técnicas de minería de datos en los proyectos empresariales
- Reconocer los ámbitos de aplicación de las técnicas de Data Science y Business Analitycs en diferentes sectores empresariales y de la sociedad.