Opciones formativas de la UOC en ciencia de datos: fundamentos, aplicaciones y creatividad

9 diciembre, 2021
Foto: Geralt en Pixabay.

En el marco de un proyecto de investigación, desarrollo e innovación (I+D+I) necesitábamos una persona para trabajar en el diseño y desarrollo del análisis de datos. Después de una convocatoria abierta y un proceso de selección, la elegida ha sido una joven recién graduada en el ámbito de la ciencia de datos por una universidad catalana. Era la persona que mejor se ajustaba al perfil definido: experiencia contrastable en los lenguajes de programación Python y R, y también en el uso de servicios de computación a la nube y en sus herramientas de analítica de datos AWS, Azure o similares; conocimiento de herramientas de análisis y visualización de datos como Tableau o MS PowerBI, así como de formatos para la transferencia de datos como JSON, XML y derivados; capacidad de trabajo en equipo, especialmente en grupos multidisciplinares, con voluntad de experimentación, actualización y reciclaje constantes. Esta es la experiencia del responsable de un proyecto donde la validación de una prueba piloto exigía un análisis e interpretación de datos en profundidad.

Realmente, el perfil de científico o científica de datos empieza a ser un perfil bien definido, con particularidades, en función, por un lado, de la motivación y objetivos del proyecto a desarrollar (investigación, innovación, negocio) y, por otro, del dominio de aplicación. Pero no es el único perfil en este ámbito: existe un amplio espectro de profesiones especializadas como la arquitectura de datos, la inteligencia de negocio o la consultoría en gobierno de datos. En cualquier caso, no se trata de profesionales de la informática a quiénes “les gustan las matemáticas y la estadística” ni tampoco de personas del ámbito de las matemáticas o la estadística que tienen ciertas habilidades de programación.

En la UOC, con más de 20 años de experiencia en informática, multimedia y telecomunicación, hemos desarrollado un portafolio que ofrece distintas opciones para una formación superior en el ámbito de la ciencia de datos. Dicho portafolio integra una formación básica (Grado de Ciencia de Datos Aplicada / Applied Data Science), un máster generalista (Máster universitario de Ciencia de Datos), un máster en matemática aplicada (Máster universitario de Ingeniería Computacional y Matemática (interuniversitario: URV, UOC), un máster en un dominio específico (Máster universitario de Bioinformática y Bioestadística (interuniversitario: UOC, UB) y una oferta propia en el ámbito de la inteligencia de negocio y big data (Máster de Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics, y todas las especializaciones asociadas). Esta oferta se completa con  el Programa de Doctorado de Bioinformática (interuniversitario: UAB, UPC, UdG, UdL, UOC, UVic-UCC).

Nuestro portafolio en el ámbito de la ciencia de datos

El grado de ciencia de datos aplicada ofrece los fundamentos de programación y bases de datos, matemáticas y estadística, así como tratamiento, análisis y visualización de datos, además de gestión de proyectos, imprescindibles para desarrollar de manera creativa una actividad como científico o científica de datos en cualquier sector y ámbito profesional. La optatividad permite una preparación específica orientada, o bien a la implantación de la solución del problema y a la puesta en marcha del sistema, o bien, a la creación de soluciones y apoyo a la toma de decisiones. Esta formación universitaria básica permite el acceso al mundo laboral y abre las puertas a una especialización en distintos ámbitos de la inteligencia artificial así como a ámbitos de aplicación específica. 

El máster universitario en ciencia de datos ofrece una formación técnica en el ámbito de la ciencia de datos, incluyendo la recolección, manipulación y almacenamiento de datos, así como contenidos específicos de visualización de datos, y haciendo especial énfasis en los temas relacionados con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. El programa ofrece formación específica en ámbitos como, por ejemplo, el machine learning, el análisis de redes (network science), el aprendizaje profundo (deep learning), el aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning) o el análisis de datos en entornos masivos (big data). Este programa se enfoca en la creación de personas expertas en ciencia de datos con un perfil altamente técnico. Aunque las vías de acceso preferente se corresponden con estudiantes que disponen de formación base del ámbito técnico y/o matemático, el máster está abierto a estudiantes con cualquier titulación de grado oficial, aunque en estos casos deberán cursar complementos de formación (en temas específicos de fundamentos matemáticos, programación, bases de datos, redes y computadores y minería de datos) para obtener los conocimientos de base necesarios para poder abordar y superar el máster.

El máster universitario de Bioinformática y Bioestadística UOC-UB ofrece una formación con contenidos equilibrados de bioinformática y bioestadística orientados a adquirir competencias en la gestión de los datos, la inteligencia artificial, el modelado matemático y el análisis estadístico de problemas bioinformáticos. Disciplinas como la biología molecular, la medicina, la veterinaria o la agronomía están generando una enorme cantidad de datos. En un momento como este, es imprescindible formar personas expertas que sean capaces de extraer el máximo provecho de estos datos ómicos a partir de su tratamiento, análisis e interpretación. La formación de profesionales de bioinformática, genómica computacional, biología computacional o biocomputación es esencial para poder avanzar en estas disciplinas.

El máster universitario en ingeniería computacional y matemática UOC-URV ofrece formación interdisciplinaria en las áreas de ingeniería computacional y matemática aplicada. El máster incluye temáticas de actualidad como, por ejemplo, el modelado y la simulación por computador, métodos numéricos, computación paralela y distribuida, redes y grafos, optimización heurística, inteligencia artificial, sistemas dinámicos, Big Data o elementos finitos, entre otras. El programa está orientado a graduados y graduadas universitarios procedentes de diferentes titulaciones científico-técnicas que deseen orientar su actividad profesional en puestos de I+D+I dentro de la industria, en centros de investigación o universidades. Finalmente, cabe destacar que el máster ofrece una amplia oferta de asignaturas optativas, por lo que el estudiantado podrá especializarse en aquellos ámbitos que más le interesen.

El máster propio en Inteligencia de negocio y big data analytics ofrece una formación transversal a dos perfiles profesionales diferenciados. Por un lado, el perfil de analista de datos o consultor/a de inteligencia de negocio interesado en adquirir o completar su formación en métodos, técnicas y herramientas de análisis y minería de datos y en la utilización de tecnologías de inteligencia de negocio, a nivel de usuario avanzado. Y por otro, especialista en big data interesado en adquirir formación en el uso de estos sistemas, que incluye el diseño de sistemas de data lakes y procesamiento de datos en batch y en streaming. Ambos perfiles comparten especializaciones comunes (fundamentos en business intelligence, big data y ciencia de datos, así como data governance, bases de datos analiticas y NoSQL). Adicionalmente, para aquellos perfiles sin conocimientos analíticos de base se ofrece una especialización para adquirir las competencias de SQL, estadística y R, y principios de visualización con Tableau.

Para la formación en investigación tenemos el programa de doctorado interuniversitario en Bioinformática. Este programa se ofrece conjuntamente con otras universidades de Cataluña (UAB, UPC, UdG, UdL, y UVIC), y cuenta con personal investigador experto en diferentes líneas del ámbito de la Bioinformática. En el caso de la UOC, sus profesores e investigadores se centran en el ámbito de la ciencia de datos.

Contacto con grupos de investigación punteros y empresas del sector

La UOC tiene varios grupos de investigación punteros, reconocidos por el programa SGR de la Generalitat de Catalunya, que trabajan en el ámbito de la ciencia de datos. Estos grupos están compuestos por investigadores destacados, que también dirigen y participan en proyectos de I+D+i competitivos y en transferencia con empresas nacionales e internacionales.

Además, en el ámbito de la ciencia de datos, estamos poniendo un especial esfuerzo en trabajar de la mano de empresas del sector que nos dan una visión actualizada y real de sus necesidades. Colaboramos con ellas en distintos contextos: prácticas en empresa, trabajos finales en colaboración con centros externos, en la organización de seminarios y coloquios, así como el desarrollo de proyectos de investigación y desarrollo en colaboración. Esto genera la oportunidad de establecer contactos entre el estudiantado y sus futuros empleadores, en una comunidad local relacionada con el sector tanto a nivel académico como de industria.

Es un portafolio en un ámbito en construcción. Inquietudes, comentarios, sugerencias serán muy bienvenidas!

(Visited 609 times, 1 visits today)
Autores / Autoras
Jordi Casas-Roma
Profesor e investigador del grupo ADaS Lab de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones de la UOC. Director del máster universitario de Ciencia de Datos de la UOC. Sus intereses de investigación se basan en la minería de datos, aprendizaje automático, minería de gráficos y privacidad de datos. 
Josep Curto
  • Informática, Multimedia y Telecomunicación
Profesor de la los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC. Director del máster universitario en Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics (MIBA) de la UOC. Especialista en inteligencia artificial (IA) y científico de datos. 
Ángel Alejandro Juan Perez
Profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC e investigador del grupo Internet Computing & Systems Optimization del IN3.
David Merino
Profesor e investigador del grupo Scene understanding and artificial intelligence lab (SUNAI)de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC. 
Javier Panadero
Director del máster universitario en Ingeniería Computacional y Matemática URV-UOC. Investigador del grupo Internet Computing & Systems Optimization del IN3.
Teresa Sancho Vinuesa
Carles Ventura
Profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC y director del máster universitario de Bioinformática y Bioestadística (interuniversitario: UOC, UB). 
Comentarios
Deja un comentario