Abrió la inscripción a la Licenciatura en Ciencias de Datos

Abrió la inscripción a la Licenciatura en Ciencias de Datos de la UCA

A partir de 2023, la Facultad de Ingeniería y Ciencias Agrarias comenzará a ofrecer la Licenciatura en Ciencias de Datos, una innovadora propuesta que proveerá los elementos necesarios para diseñar e implementar los procesos de analítica empresarial que requieren las organizaciones modernas. Los Licenciados en Ciencias de Datos podrán trabajar a lo largo del ciclo de los datos en el ámbito de la analítica empresarial (applied intelligence), vale decir, en el gobierno de datos, en la estrategia de datos, en la arquitectura de datos, en la ingeniería de datos, en la ciencia de datos empresarial o en la industrialización de la misma. “Es la carrera del presente”, dice su director, el Ing. Ricardo Di Pasquale, quien es docente, investigador e ingeniero informático y, además de tener 26 años de experiencia en la industria y desempeñarse como Machine Learning Engineering senior Principal en Accenture, posee una maestría en Ingeniería de Software y es phD Candidate. En diálogo con UCActualidad, contó en qué consiste la nueva oferta y por qué elegir la UCA para estudiarla.

-La ciencia de datos no es solo una carrera nueva dentro de la UCA, sino que también es nueva como concepto: ¿qué es la ciencia de datos y por qué es importante en el contexto actual?, ¿cuál es su relación con Big Data?

-Con el incremento de la capacidad de procesamiento y la aparición de nuevas técnicas (vale decir, lo que conocemos como Big Data), ha sido posible procesar enormes volúmenes de datos en los últimos años. Este diferencial generó la necesidad de progreso en las capacidades analíticas orientadas a extraer conocimiento a partir de los datos. Es a eso a lo que nos referimos hoy en día cuando hablamos de ciencia de datos. Pero gran parte de lo que englobamos en este concepto ha sido fruto del esfuerzo de investigadores durante el siglo XX. Por lo tanto, si bien hay una ambigüedad en la idea de que la ciencia de datos es una novedad, debemos estar de acuerdo en que la novedad es el gran campo de aplicación de esta disciplina. Para definir la ciencia de datos, podríamos empezar diciendo que es la combinación de métodos, sistemas y técnicas que se aplican para extraer conocimiento a partir de los datos, o que busca conseguir un mejor entendimiento de los datos. Y agregaría que la ciencia de datos “busca explicar mejor”. En esa búsqueda de una mejor explicación, solemos encontrar más preguntas, que pueden ser mejores que las cuestiones originales que estábamos buscando. Si a esto le agregamos que la ciencia de datos es multidisciplinaria por definición, empezamos a abarcar este nuevo mundo. Hoy en día las organizaciones se encuentran en el proceso de transformarse a organizaciones orientadas a datos. En este paradigma de orientación a datos, la ciencia de datos se constituye como el lenguaje universal.

-Hoy en día las organizaciones disponen de grandes volúmenes de información que es muy valiosa, pero muchas veces están mal organizados o mal aprovechados, ¿cuál es el aporte de la carrera en ese sentido?

-La transformación orientada a datos de las organizaciones no es lineal, y no podemos esperar que todas las organizaciones hayan finalizado este tremendo cambio tecnológico y cultural. Entonces, la ciencia de datos tiene como desafío convivir con estas situaciones. Para eso, en la carrera, consideramos que el profesional de ciencia de datos debe trabajar en todo el espectro de lo que conocemos como el ciclo del dato. Alrededor de los modelos estadísticos, matemáticos y de inteligencia artificial que construyen los científicos de datos, están las disciplinas auxiliares, pero fundamentales en el ciclo del dato. Estas disciplinas son la ingeniería de datos, la estrategia de datos, la arquitectura de datos, la gobernanza de datos, la calidad de datos, la observabilidad de datos, y la industrialización de los modelos (lo que en la industria se conoce como ingeniería de machine learning). En ciencias de datos sigue funcionando la premisa de la ciencia de la computación conocida como GIGO (“garbage in, garbage out” o sea “si entra basura, sale basura”) por lo que todas las disciplinas auxiliares a la ciencia de datos son fundamentales para garantizar la correcta aplicación de la ciencia de datos. Por lo tanto, todos nuestros profesionales están preparados para participar en cualquiera de las componentes del ciclo del dato.

-¿Qué aplicaciones o salidas laborales concretas tiene esta licenciatura?

-El alcance de aplicación es vastísimo, dado que la ciencia de datos es multidisciplinaria. Nuestros profesionales pueden desempeñarse tanto en el ámbito académico como investigadores, como en la industria como científicos de datos, especialistas en Machine Learning, en Deep Learning, en Visualización de Datos, en Ingeniería de Datos, en Business Intelligence, en Data Governance, en Data Quality, en Data Observability, en Data Strategy, en Data Architecture, en Machine Learning Engineering, en organizaciones que pueden ser consultoras internacionales, agencias gubernamentales, agencias aeroespaciales, organizaciones farmacológicas, financieras, bancarias, estatales, académicas, etc. -Se habla mucho de los algoritmos, por ejemplo, con plataformas de streaming o buscadores de internet, ¿un licenciado en Ciencia de Datos de la UCA puede trabajar con esto? -Sí. La revolución de los datos trajo aparejada una novedad: los tipos de datos no estructurados como los videos, audio y streaming comenzaron a considerarse datos. Vale decir, dejamos de discriminarlos. El procesamiento de streaming en tiempo real es una de las disciplinas que más está creciendo en el mundo, y a nuestra carrera no le es ajena. Tanto en las materias de paradigma donde se introducen estos tipos de datos, como en las materias específicas como “Análisis y Procesamiento de Eventos y Streaming” y en el laboratorio nos ocupamos de estudiar en profundidad este tipo de problemáticas. -¿Podríamos decir que es una de las carreras del futuro? -Es la carrera del presente.

-¿Cuál es el diferencial de la carrera en la UCA en relación con otras universidades?

-Nuestro programa tiene como diferencial la imperiosa necesidad de que nuestros alumnos estén en contacto con los datos desde el primer día de clases. Esto no se logra quemando etapas ni devaluando los conocimientos teóricos necesarios. Se logra concibiendo el proceso de aprendizaje en ciencias de datos como un proceso ambivalente entre dos necesidades: la de la fundamentación y la empírica. En nuestro programa, valoramos la programación orientada a datos no sólo como una materia fundamental, sino como un paradigma que nos permite considerar a los datos como el ciudadano de primera clase en este nuevo mundo. Es importante formar profesionales cloud native, que es otro diferencial. La integración con la industria es otro diferenciador. El laboratorio de ciencias de datos es un ámbito donde se desarrollan proyectos de investigación como de industria (pruebas de concepto) en donde los alumnos tienen la posibilidad (y la obligación en las materias de laboratorio y consultoría en datos) de participar de proyectos reales, en el state-or-the-art de la tecnología. Para más información sobre la Licenciatura en Ciencias de Datos de la UCA, ingresar a la ficha de carrera haciendo click aquí.