¿Qué es EL GRADO de Ciencia de datos?
Descripción
El grado de Ciencia de Datos es una titulación universitaria orientada a formar profesionales capaces de extraer conocimiento útil a partir de grandes volúmenes de datos, utilizando herramientas estadísticas, matemáticas y computacionales. A lo largo del grado, los estudiantes aprenden a recopilar, limpiar, analizar e interpretar datos provenientes de múltiples fuentes, y a generar modelos predictivos y visualizaciones que ayuden en la toma de decisiones en distintos sectores. Esta disciplina combina materias de estadística, programación, aprendizaje automático, bases de datos, visualización y gestión de datos, así como conocimientos en ética, privacidad y comunicación de resultados.
Gracias a su enfoque altamente aplicado, la carrera prepara al estudiante para enfrentarse a problemas reales del mundo empresarial, científico, tecnológico, financiero o social, con un perfil muy demandado por la transformación digital actual. Se puede trabajar en sectores tan diversos como banca, salud, telecomunicaciones, logística, deporte, marketing, industria o instituciones públicas.
Además, el profesional en ciencia de datos tiene una gran proyección internacional, ya que las competencias técnicas son fácilmente aplicables en todo el mundo.
El grado de Ciencia de Datos suele tener una duración de 4 años y se cursa como un Grado universitario oficial, aunque también puede estudiarse como doble grado o especialización. Con este título puedes trabajar directamente en análisis de datos, inteligencia artificial, big data o consultoría sin necesidad de estudios adicionales obligatorios. Sin embargo, realizar un máster en inteligencia artificial, data science avanzada o ingeniería de datos puede ayudarte a especializarte más y acceder a puestos técnicos de mayor nivel o responsabilidad.
Conocimientos adquiridos durante la carrera
Habilidades transversales:
Pensamiento analítico y resolución de problemas
Ética del dato y privacidad
Trabajo colaborativo y metodologías ágiles
Uso de herramientas en la nube (AWS, Azure, GCP)
Inglés técnico y lectura de documentación científica
Conocimientos estadísticos y matemáticos:
Estadística descriptiva e inferencial
Probabilidad y teoría de la estimación
Álgebra lineal y cálculo
Modelos predictivos y regresión
Análisis multivariante y series temporales
Conocimientos computacionales y técnicos:
Programación en Python, R, SQL
Bases de datos relacionales y no relacionales
Aprendizaje automático (machine learning)
Deep learning e inteligencia artificial
Ingeniería de datos y procesamiento masivo (big data)
Conocimientos aplicados y profesionales:
Visualización de datos con Power BI, Tableau, matplotlib, etc.
Análisis de redes y minería de textos
Evaluación de modelos y validación cruzada
Gestión y protección de datos personales
Comunicación de resultados y storytelling con datos
Salidas Profesionales
Organismos análisis y ciencia de datos:
Científico/a de datos (data scientist)
Analista de datos (data analyst)
Ingeniero/a de datos (data engineer)
Especialista en analítica predictiva o estadística avanzada
Salud, finanzas y logística:
Analista de datos clínicos o epidemiológicos
Científico/a de datos en banca o seguros
Optimizador/a de procesos logísticos o industriales
Especialista en detección de fraude o ciberseguridad
Negocio, marketing y producto:
Analista de negocio (business analyst)
Especialista en customer intelligence
Responsable de datos en equipos de producto o ventas
Consultor/a en análisis de mercado o pricing
Inteligencia Artificial y machine learning:
Especialista en aprendizaje automático
Ingeniero/a en deep learning
Desarrollador/a de modelos de IA
Técnico/a en visión por computador o procesamiento de lenguaje natural
Otras opciones:
Desarrollador/a de dashboards y visualizaciones interactivas
Docente o investigador/a en ciencia de datos o estadística
Emprendedor/a en proyectos de análisis y tecnología
Consultor/a en transformación digital o gobierno del dato
