Apostando por Data Science (Ciencia de datos) desde la universidad

Datos y más datos. En los diferentes ámbitos de nuestra vida cotidiana, realizamos acciones a través de la red que quedan registradas en formato digital: compras por Internet; solicitudes de trámites burocrático-administrativos; comunicación con amigos, colegas del ámbito profesional y personas ligadas a la educación de nuestros hijos; también el cuidado de nuestra salud. Si la realidad puede pintarse a través de un conjunto de registros podremos analizarla de forma sistemática. Efectivamente, será necesario poner etiquetas (marcar) cada uno de los registros, tener esta información convenientemente almacenada y estar seguros que es de calidad.  No es excesivamente fantasioso ni ingenuo pensar que en estas condiciones podemos analizar cómo son las cosas y tomar decisiones fundamentadas en “aquello que ocurre”  y no en “lo que a mí me parece o mi experiencia sugiere”.   

Desde mi punto de vista la cuestión no es tener muchos datos o la capacidad de obtenerlos: los datos en bruto solamente tienen potencial. La cuestión es formular las preguntas pertinentes, tener necesidad de conocer un aspecto que los datos pueden reflejar. Aunque muy probablemente no podamos responder cualquier pregunta, sí podemos empezar por las más sencillas (¿es esto del tipo A o del tipo B?) e ir avanzando en grado de complejidad creciente (cuando los estudiantes navegan por el campus virtual, ¿qué rutas de clics describen?). La ciencia de datos puede dar respuesta a cierto tipo de preguntas mediante algoritmos específicos. A parte de recolectar los datos, “cocinarlos” (o “triturarlos”) y visualizarlos, tendremos que ponerlos en contexto y dialogar con expertos del dominio para interpretarlos y narrarlos de forma que la respuesta a las preguntas sea lo más clara posible. Empresas, instituciones y administración, con independencia del ámbito de actuación, se están empezando a mover con esta lógica, la de los datos, y requieren de profesionales multidisciplinares, creativos e innovadores.

Desde la Universitat Oberta de Catalunya, y de acuerdo con su misión fundamental de ofrecer formación a lo largo de la vida, se está perfilando una oferta formativa en esta linea. El objetivo es formar personas preparadas para utilizar conjuntos de datos de tipología diversa con la finalidad de abordar problemas complejos, que apliquen su experiencia técnica para dar soluciones innovadoras. Además, serán profesionales que trabajen colaborativamente en equipos multidisciplinares, con capacidad crítica en el análisis y la interpretación de resultados, y facilidad comunicativa en diferentes contextos. Así, debemos proporcionar las competencias profesionales con un perfil interdisciplinar y poliédrico: matemáticas, informática y creatividad. Contenidos como álgebra lineal numérica, optimización, programación probabilística, machine learning, deep learning, redes complejas, bases de datos y big data proporcionarán la base científica de estos nuevos profesionales, sensibles a su aplicación en ámbitos concretos (salud, educación, agricultura, industria 4.0), creativos y orientados a resultados. Para ello, se propone una oferta formativa que integra un grado en ciencia de datos aplicada orientado a la profesión, un máster en ciencia de datos generalista para personas con formación científico-técnica, y una línea de posgrado en inteligencia de negocio de corta duración. Cada una de ellas tiene una estructura y una propuesta metodológica ágil y flexible, que da respuesta a las necesidades y expectativas de empresas, instituciones y administración pública.

Dra. Teresa Sancho es profesora de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación, donde enseña matemáticas para ingenieros y dirige líneas de investigación en e-assessment, feedback y learning analytics como líder del grupo LAIKA.

1 Comment

  1. Gran noticia. A ver si empieza pronto el grado.

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