La Ciencia de Datos se está consolidando como una de las disciplinas más atractivas y con mayor proyección entre los estudiantes universitarios. Sin embargo, a menudo, la percepción errónea sobre esta profesión la reduce a meras tareas de programación o al uso básico de algoritmos. La realidad del mercado laboral, según un informe de la Universidad Europea, es que las empresas buscan perfiles mucho más completos que no solo apliquen tecnología, sino que también dominen la información en su totalidad para asegurar su viabilidad y liderazgo.
Claves de la noticia
Demanda creciente de científicos de datos
Las empresas buscan perfiles integrales en Ciencia de Datos.
Educación avanzada en universidades
La Universidad Europea ofrece tecnología puntera para formar profesionales.
Perfiles especializados en el ciclo del dato
Diferentes roles abarcan desde ingenieros hasta analistas y gobernanza del dato.
Para entender el verdadero valor de estos profesionales, María Cruz Gaya, subdirectora de la Escuela STEAM en el área de Ciencia y Aeroespacial de la Universidad Europea de Madrid, destaca que la diferencia fundamental frente a un simple usuario radica en tener una visión global. Según Gaya, "la inteligencia artificial no es todo el proceso; es solo una parte dentro de algo mucho más amplio: la Ciencia de Datos".
A diferencia del uso limitado de la IA, el científico de datos domina todo el ecosistema que abarca desde la captura y procesamiento inicial del dato (incluyendo cloud y edge computing), su transformación y limpieza, hasta su modelado mediante técnicas como machine learning e inteligencia artificial. Este enfoque integral permite al graduado diseñar soluciones completas donde sabe cómo obtener datos de calidad, procesarlos adecuadamente y transformar esos datos en información útil para decisiones reales.
El ciclo completo del dato
Esta capacidad integral es lo que hace a los científicos de datos tan valiosos y demandados. Gaya explica que un profesional en esta área puede trabajar a lo largo del ciclo completo del dato: desde su adquisición y almacenamiento hasta su tratamiento, limpieza y transformación para convertirlo en información útil. Además, aplican técnicas que permiten predecir comportamientos, identificar patrones o clasificar información.
Las salidas profesionales se distribuyen a lo largo del flujo completo del dato. Se pueden identificar varios roles clave:
- Ingeniero de datos: Construye la infraestructura necesaria para adquirir, almacenar y organizar los datos.
- Analista de datos: Limpia y transforma los datos para convertirlos en información útil.
- Científico de datos: Aplica técnicas estadísticas y machine learning para generar predicciones y descubrir patrones.
- Ingeniero de machine learning: Despliega y escala modelos en entornos reales.
- Gobernanza del dato: Define políticas y asegura la calidad y seguridad normativa de los datos.
Para adquirir estas competencias altamente demandadas, es crucial el contacto con herramientas avanzadas durante la etapa universitaria. En este sentido, la Universidad Europea proporciona acceso a tecnología vanguardista. El laboratorio LORCA destaca por ofrecer a los estudiantes infraestructura similar a entornos profesionales y de investigación.
"Este laboratorio cuenta con capacidades técnicas excepcionales: 15 nodos computacionales, 954 hilos ejecutables, 477 núcleos físicos CPU, más de 1.6 TB RAM y 10 GPUs con 128 GB VRAM", explica Gaya. Además, integra tecnologías como Hadoop, Spark, TensorFlow o PyTorch, permitiendo trabajar sobre todo el ciclo del dato con herramientas reales utilizadas en la industria.
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