Carrera de Ingeniería en Ciencia de Datos

 La carrera de Ingeniería en Ciencia de Datos es un programa académico que prepara a los estudiantes para trabajar en el campo emergente de la ciencia de datos. La ciencia de datos es un enfoque interdisciplinario que combina conocimientos de estadísticas, matemáticas, informática y dominio del tema para extraer conocimientos y perspectivas de conjuntos de datos complejos.

Aquí hay algunos aspectos clave de la carrera de Ingeniería en Ciencia de Datos:

1.     Fundamentos de la Computación: Los estudiantes adquieren habilidades sólidas en programación y comprensión de algoritmos, ya que la manipulación y el análisis de grandes conjuntos de datos a menudo requieren un sólido conocimiento en informática.
2.     Estadísticas y Matemáticas: La comprensión de los fundamentos estadísticos y matemáticos es esencial para realizar análisis significativos de datos. Los estudiantes suelen estudiar probabilidad, álgebra lineal, cálculo y estadísticas avanzadas.
3.     Bases de Datos y Almacenamiento de Datos: Los ingenieros en ciencia de datos deben saber cómo almacenar y gestionar grandes cantidades de datos. Esto implica conocimientos en bases de datos, sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) y tecnologías de almacenamiento.
4.     Machine Learning y Aprendizaje Profundo: El aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning) son áreas clave de la ciencia de datos. Los estudiantes aprenden a construir modelos predictivos y analíticos utilizando algoritmos de machine learning.
5.     Programación y Herramientas Específicas: Los ingenieros en ciencia de datos suelen trabajar con lenguajes de programación como Python y R, así como con herramientas específicas como TensorFlow, PyTorch, y bibliotecas de ciencia de datos como Pandas y NumPy.
6.     Ética y Comunicación: Dada la naturaleza sensible de muchos conjuntos de datos y la importancia de comunicar hallazgos de manera efectiva, se enseñan aspectos éticos y habilidades de comunicación.
7.     Proyectos Prácticos: Muchos programas incluyen proyectos prácticos en los que los estudiantes aplican sus conocimientos para resolver problemas del mundo real. Esto puede incluir la colaboración con empresas o instituciones para abordar desafíos específicos.

 

 Según las universidades consultadas los cursos son:

Ingeniería en Ciencia de Datos
1. DATA SCIENCE SPECIALIST
Minería de datos
Minería de datos avanzado
Análisis de regresión & Series temporales
Procesos estocásticos
Analítica de la web

2. ARTIFICIAL INTELLIGENCE SPECIALIST

Inteligencia artificial
Machine Learning
Deep Learning
Computación gráfica

DATOS

Los procesos estocásticos son modelos matemáticos que describen la evolución de un sistema a lo largo del tiempo de una manera probabilística. Estos modelos se utilizan para analizar y entender fenómenos que exhiben aleatoriedad o variabilidad en su comportamiento. Los procesos estocásticos son ampliamente utilizados en diversas disciplinas, como estadísticas, ingeniería, finanzas, física, biología y más.