Conviértete en un Data Scientist

Nace el Grado en Matemática Aplicada al Análisis de Datos por la Universidad Europea.

3ª revolución industrial

En los últimos años han irrumpido en nuestra sociedad términos como el Internet de las Cosas, la industria 4.0, las Smart Cities, y el Big Data. Todos estos términos tienen en común la necesidad del almacenamiento masivo de grandes cantidades de datos en tiempo real y del análisis automático de los mismos con el objetivo de obtener información útil como base en la toma de decisiones a niveles estratégicos. Los ámbitos de aplicación son, además, muy extensos como Salud, Educación, Industria, Energía, y un largo etcétera. Los efectos que está teniendo en los resultados de las organizaciones son tales que en algunos casos se están tomando decisiones de gran nivel basándose únicamente en los resultados de estos procesos automáticos. Un ejemplo de ello son los nuevos seguros de automóviles que están basando el cálculo de las cuotas en los resultados de analizar los datos de la trazabilidad recopilados a través de todos los sensores que hoy en día disponen los automóviles. Es tal la influencia que el análisis de datos está generando en la sociedad y, en particular, en la industria, que ya se habla de la 3º revolución industrial.

Es tal la influencia que el análisis de datos está generando en la sociedad y, en particular, en la industria, que ya se habla de la 3ª revolución industrial.

El data scientist

Este reto requiere de profesionales que estén bien formados y perfectamente preparados para generar valor en torno a esta gran oportunidad. Un analista de datos tiene que ser capaz de abordar funciones de Explotación, Desarrollo, Diseño y Administración de sistemas de gran volumen de datos, y en un nivel superior, las funciones de Análisis, Arquitectura y Dirección de los mismos. Para ello tiene que dominar las técnicas y herramientas de las matemáticas y la estadística, así como, las técnicas y herramientas software que se utilizan para el almacenamiento de grandes cantidades de datos en tiempo real, para el análisis y procesamiento de los mismos (utilizando modelos predictivos e inteligencia de negocio), así como para la visualización de forma adecuada para mejor entendimiento del encargado de tomar la decisión final.

Este reto requiere de profesionales que estén bien formados y perfectamente preparados para generar valor en torno a esta gran oportunidad

Una profesión con mucho presente y más futuro

Los empleadores demandan estos perfiles profesionales, de hecho, es una de las profesiones con más demanda en la actualidad, estos profesionales sólo tienen una tasa de paro del 2% y hay muchas empresas que se quedan sin cubrir sus puestos. Las previsiones para el futuro son todavía más reveladoras, un estudio de la consultora McKinsey sitúa en torno al 50% la brecha entre la demanda y la oferta de puestos de trabajo relacionados con el sector en 2018. Macarena Estévez, CEO de Conento nos dice que “Cada día, las empresas con las que trabajamos (grandes compañías como Telefónica, BBVA, Santander,..),  nos demandan el perfil del data scientist. Con la llegada del Big Data, se hacen necesarios más que nunca el análisis y la obtención de conclusiones que permitan a las empresas obtener respuestas para avanzar en la consecución de sus objetivos”. Bernardo Villazán, CEO de Villazán ingenieros, afirma que "Es un hecho que las empresas hoy nos enfrentamos con información que nos llega en volúmenes, variedades y formatos nunca conocidos hasta la fecha. Las nuevas tecnologías nos ofrecen herramientas muy válidas para recoger, almacenar e incluso procesar y presentar datos, pero son al menos igualmente necesarios los perfiles profesionales con los conocimientos, capacidades y habilidades que faciliten un buen uso de las mismas para la toma decisiones de negocio. Estos nuevos perfiles, como es el caso del Data Scientist, son fundamentales, y demandados desde todos los Sectores, en esta nueva revolución Industrial en la que ya estamos inmersos."

Un estudio de la consultora McKinsey sitúa en torno al 50% la brecha entre la demanda y la oferta de puestos de trabajo relacionados con el sector en 2018

Estudios universitarios

Actualmente la formación utilizada para este perfil profesional ha estado centrada principalmente en nivel de postgrado. Existen numerosos másteres tanto nacionales como internacionales que ofrecen esta formación. Sin embargo, este tipo de enseñanzas, en la mayoría de los casos de 60 ECTS no son suficientes. Los perfiles de ingreso de estos másteres son graduados del sector TIC que carecen de formación suficiente en matemáticas y en empresa o matemáticos que carecen de formación en tecnologías de información. Se hace necesaria una formación de grado de 240 ECTS que permita formar al estudiante de forma integral en estas 3 ramas de conocimiento.

El plan de estudios del grado en Matemática Aplicada en la Universidad Europea de Madrid, combina los conocimientos de 3 materias principales, matemáticas, informática y empresa con el desarrollo de proyectos reales y la formación en competencias transversales.

El grado en Matemática Aplicada en la Universidad Europea de Madrid

El plan de estudios del grado en Matemática Aplicada en la Universidad Europea de Madrid, combina los conocimientos de 3 materias principales, matemáticas, informática y empresa con el desarrollo de proyectos reales y la formación en competencias transversales.
El estudiante adquiere conocimientos en matemáticas desde sus bases a través de asignaturas como Álgebra, Cálculo o Matemática discreta para profundizar en la estadística adquiriendo competencias en inferencia estadística, estadística computacional o econometría. En informática estudia desde asignaturas básicas como programación o bases de datos para especializarse en inteligencia artificial, big data, aprendizaje automático o visualización de datos. En la materia de empresa el estudiante comienza con una asignatura de fundamentos que le da una visión genérica de la estructura y organización de una empresa para conocer los procesos que se desarrollan en cada departamento de la misma haciendo especial hincapié en la Economía y el Marketing Digital.

El estudiante tendrá la oportunidad de realizar un proyecto real en cada curso académico propuesto por empresas y organizaciones externas.

Un grado de Project Based School

Siguiendo la metodología de aprendizaje basado en proyectos (Project Based School) que se utiliza en la Escuela de Arquitectura, Ingeniería y Diseño de la UEM, el estudiante tendrá la oportunidad de realizar un proyecto real en cada curso académico propuesto por empresas y organizaciones externas donde aplicará los conocimientos adquiridos en las asignaturas de ese año. Así el proyecto de ingeniería, que se realiza en primero, el alumno tendrá la oportunidad de desarrollar proyectos que incluyan sistemas sencillos para la adquisición de datos y su almacenamiento, cálculos estadísticos sobre los mismos y el diseño e implementación de aplicaciones que muestra los resultados. En segundo se realiza el Proyecto de Open Data donde el alumno implementará un proyecto que incluya el uso de datos abiertos y herramientas de análisis estadístico en entornos distribuidos. En tercero realizará la implementación y puesta en marcha de un proyecto en el ámbito de los sistemas de gran volumen de datos que requieran el conocimiento, la evaluación, la selección y la utilización de herramientas soporte para el desarrollo de proyectos de big data.