¿Dónde estudiar la carrera de Big Data?

Sofía Riesco

Las universidades comienzan a implantar Grados sobre Big Data, Análisis de Datos, Inteligencia Artificial o Business Analytics. Recopilamos algunos de ellos.

imagen ¿Dónde estudiar la carrera de Big Data?

Los analistas de datos, expertos en inteligencia artificial o arquitectos de Big Data son algunos de los perfiles más demandados por las empresas actualmente. Sin embargo, cuesta encontrar estos perfiles, ya que la oferta educativa en este campo se encuentra mayoritariamente en el ámbito de los másteres. Los grados en Matemáticas o Ingeniería Informática o del Software son los que suelen nutrir al mercado laboral de los profesionales necesarios.

No obstante, las universidades españolas llevan unos años implantando nuevos Grados centrados en Big Data, Análisis de Datos, Inteligencia Artificial o Business Analytics para dar respuesta a esa necesidad de profesionales. Es, por tanto, una opción con buena inserción laboral, aunque por otro lado, es un sector que avanza rápidamente y para lo que se requiere cierto tiempo de dedicación. Si optas por la carrera universitaria, estudiarás durante cuatro años, mientras que con un máster la duración es de un año.

Por otro lado, existe el curso de especialización de Formación Profesional en Inteligencia Artificial y Big Data dirigido a quienes tengan el título de Técnico en Administración de Sistemas Informáticos en Red, Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma, Desarrollo de Aplicaciones Web, Sistemas de Telecomunicaciones e Informáticos, Mecatrónica Industrial o Automatización y Robótica Industrial.

Índice
1. ¿Qué universidades españolas ofrecen Grados en Big Data e Inteligencia Artificial?
2. ¿Qué se estudia en la carrera de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos?
3. ¿Qué salidas profesionales tiene estudiar Big Data e Inteligencia Artificial?

1. ¿Qué universidades españolas ofrecen Grados en Big Data e Inteligencia Artificial?

Las universidades españolas, tanto públicas como privadas, han empezado a ofrecer grados universitarios en ciencia de datos e inteligencia artificial desde hace pocos años. Algunas solo ofrecen de momento hasta el segundo curso, ya que se están comenzando a implantar. Para el curso 2023-2024 esta es la oferta educativa:

Universidades públicas
· Grado en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad Complutense de Madrid
· Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid
· Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos de la Universidad Carlos III de Madrid
· Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos de la Universidad Autónoma de Madrid
· Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos de la Universidad Rey Juan Carlos
· Grado en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de León
· Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos de la Universidad de A Coruña
· Grado en Inteligencia Artificial de la Universidad Santiago de Compostela
· Grado en Inteligencia Artificial de la Universidad de Vigo
· Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos de la Universidad de Oviedo
· Grado en Inteligencia Artificial de la Universidad del País Vasco
· Grado en Ciencia de Datos de la Universidad Pública de Navarra
· Grado en Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Cataluña
· Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos de la Universidad Politécnica de Cataluña
· Grado en Ingeniería de Datos de la Universidad de Barcelona
· Grado en Ciencia de Datos de la Universidad Politécnica de Valencia
· Grado en Ciencia de Datos de la Universidad de Valencia
· Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos de la Universidad de Murcia
· Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos de la Universidad Politécnica de Cartagena
· Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria

Universidades privadas
· Grado en Ciencia de Datos de la Universidad Internacional de La Rioja
· Grado Oficial en Datos y Analítica de Negocio de ESIC Universidad
· Grado en Ciencia de Datos de CUNEF Universidad
· Grado en Ciencia de Datos de la Universidad Europea
· Grado en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial UDIT- Universidad de Diseño y Tecnología
· Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad Alfonso X El Sabio
· Grado en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Diseño y Tecnología
· Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Deusto
· Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos de la Universidad CEU San Pablo
· Grado en Ingeniería de Sistemas de Inteligencia Artificial de la Universidad Francisco de Vitoria
· Grado en Business Data Analytics de la Universidad Mondragón
· Grado en Business Intelligence y Data Analytics de La Salle-Universidad Ramón Llull
· Grado en Inteligencia Artificial de la Universidad San Jorge

2. ¿Qué se estudia en la carrera de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos?

Las carreras de Big Data e Inteligencia Artificial tienen como objetivo formar profesionales capaces de analizar y comprender grandes cantidades de datos para la toma de decisiones en diferentes ámbitos. Las asignaturas más comunes de los Grados que hemos mencionado incluyen los siguientes contenidos:

· Fundamentos de programación: para aprender los conceptos básicos de programación, como la sintaxis, las estructuras de datos y los algoritmos.

· Estadística: proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas estadísticas necesarias para el análisis de datos.

· Bases de datos: enfocado en la gestión y organización de grandes conjuntos de datos.

· Aprendizaje automático: enseña cómo construir algoritmos que puedan aprender a partir de los datos y realizar predicciones y clasificaciones.

· Procesamiento del lenguaje natural: se centra cómo loas máquinas pueden entender y procesar el lenguaje humano.

· Minería de datos: destinada a técnicas y herramientas para descubrir patrones y relaciones interesantes en grandes conjuntos de datos.

· Visualización de datos: se centra en cómo visualizar datos de manera efectiva para comunicar los resultados y conclusiones.

En general, los estudiantes adquieren unos conocimientos que les permiten trabajar en una amplia variedad de sectores, como el análisis de negocios, la investigación científica y el desarrollo de aplicaciones inteligentes. Igualmente, pueden aplicar su formación al marketing, la ciberseguridad, la salud, las finanzas, la logística o las telecomunicaciones.

3. ¿Qué salidas profesionales tiene estudiar Big Data e Inteligencia Artificial?

Algunas de las salidas profesionales más habituales, y sobre todo, más demandadas actualmente, son:

· Analista Digital: su misión dar sentido a los datos recopilados a través de distintas herramientas de medición online y de formular recomendaciones estratégicas. Desarrolla propuestas de optimización de los sitios online y diseña estrategias de medición online.

· Analista de Big Data e Inteligencia Artificial: tiene el objetivo de dar sentido a los datos que se recogen de los proyectos de integración de Big Data, y transforma los datos en información útil y relevante para la compañía. Se encarga de la gestión e infraestructura de datos, de la gestión del conocimiento y de liderar planes de análisis de datos en entornos masivos.

· Analista de Inteligencia de Clientes y CRM: utiliza métodos y técnicas analíticas para conocer al cliente y el impacto del mismo en el negocio, e identifica las oportunidades de monetización mediante el análisis de datos.

· Big Data Project Manager: Tiene una visión de 360º de todos los datos que se obtienen en la organización, pudiendo transformar dichos datos en conocimiento, ofreciendo soluciones y mejoras basadas en los datos.

· Data Science/ Data Engineer: lleva a cabo algoritmos de machine learning (aprendizaje automático), los cuales serán capaces de automatizar los modelos predictivos demostrados anteriormente, es decir, de predecir y clasificar nueva información de manera automática.

· Data Architect/ Big Data Architect: se encarga del diseño y la gestión de grandes volúmenes de datos. Prepara las bases de datos de manera alineada con los objetivos de la organización para que otros profesionales puedan realizar los análisis de datos pertinentes.

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