Comienza tu formación en Ciencia de Datos este verano con el minor “Principios de Ciencia de Datos”

La demanda de científicos de datos ha crecido exponencialmente en la última década. Según el informe de LinkedIn «Emerging Jobs Report 2020», la demanda de científicos de datos ha crecido un 650% desde 2012. Además, el salario promedio de un científico de datos en Estados Unidos es de aproximadamente $120,000 al año, según Glassdoor. En Latinoamérica, aunque los salarios pueden variar, también son significativamente altos en comparación con otras profesiones, lo que refleja la alta demanda y la escasez de talento en esta área.

La ciencia de datos no se limita a una sola industria. Según el informe de IBM «The Quant Crunch», el 59% de todas las posiciones de análisis de datos están en industrias como finanzas, seguros, servicios profesionales y de tecnología de la información. Esta versatilidad permite a los científicos de datos trabajar en áreas que les apasionen y cambiar de sector con relativa facilidad, además, implica estar en la vanguardia de la tecnología y la innovación. Por ejemplo, McKinsey Global Institute estima que el análisis de datos y la inteligencia artificial podrían generar entre $9.5 billones y $15.4 billones al año a nivel mundial. Esto refleja el impacto potencial y las oportunidades de innovación disponibles para los científicos de datos.

Las habilidades que se adquieren al estudiar Ciencia de Datos, como la programación, el análisis estadístico y el manejo de bases de datos, son altamente transferibles y valoradas en el mercado laboral. El informe de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. proyecta que los empleos en ciencias de la computación y tecnología de la información crecerán un 11% entre 2019 y 2029, mucho más rápido que el promedio de todas las ocupaciones.

En la Universidad Metropolitana puedes dar el primer paso para formarte como científico de datos con el minor “Principios de Ciencias de Datos”. En este programa cursarás tres asignaturas en tan solo cinco semanas, a) Estadística para la cotidianidad, en donde desarrollarás competencias básicas del estudio estadístico y sus principales conceptos con aplicaciones; b) Algoritmos y programación, con la cual podrás adquirir las habilidades necesarias para resolver problemas informáticos con base en lo que se conoce como la lógica de programación en Python, por último, c) Estadística aplicada al mundo real con Python como un espacio donde confluyen las dos asignaturas anteriores para producir informes claros y concisos que muestren el análisis de datos y las conclusiones de sus estudios estadísticos como base para la toma de decisiones.

Para este período intensivo, hemos conformado un equipo de profesores de alto desempeño en cada una de sus áreas.

Dr. Juan Carlos Trabucco, trabaja en el departamento de Matemática de la Universidad Metropolitana y es profesor invitado de la Universidad de los Andes, es licenciado y magister en Matemáticas con doctorado en Estadística, consultor y asesor en análisis de datos médicos y sanitarios (tasas de prevalencia oncológica, mediciones oftalmológicas, exposición a alergenos, entre otras) y financieros (riesgo, riesgo operativo, modelos de default). Ha desarrollado su investigación en análisis de datos categóricos, metodología múltiples matrices de datos STATIS y educación de conceptos estadísticos.

Dr. Christian Guillén, se desempeña en el departamento de Gestión de Procesos y Sistemas de la Universidad Metropolitana, es Profesor en Ciencias Naturales, Mención Física, magister y doctorado en Ciencias de la Computación. Tiene como áreas de interés investigativo la Arquitectura de Software, y las aplicaciones para la enseñanza de la ingeniería con énfasis en las Ciencias de la Computación lo que lo ha llevado a incursionar en propuestas novedosas en la enseñanza de la programación.

Ing. Siro Tagliaferro, labora en el departamento de Producción Industrial de la Universidad Metropolitana, tiene una maestría de administración de negocios del IESA y una maestría de Data Science de la UCV. Es músico y también es parte de la agrupación FSAE como su Faculty Advisor. Está enfocado en los estudios de análisis de datos, cadena de suministros y tecnologías Industriales. Se interesa en la investigación sobre el uso de herramientas de Data Mining y Machine Learning en estudios de mercado a empresas nacionales y algunas internacionales.

Lic. Carolina Bockmeulen, es la directora de la Escuela de Matemáticas de la Universidad Metropolitana, egresada de la licenciatura en Matemáticas Industriales y Economista Empresarial de esta casa de estudios, con estudios de postgrado en el Instituto Americano de Sistemas Políticos y Económicos de la Charles University en Praga y MicroMasters in Statistics and Data Science del MIT de Boston. Se ha desarrollado como Especialista de Datos, Análisis Financiero e investigadora en instituciones financieras multilaterales y centros regionales de desarrollo.

Estudiar Data Science no solo te prepara para un futuro lleno de oportunidades laborales bien remuneradas y diversificadas, sino que también te permite contribuir de manera significativa a la sociedad y desarrollar habilidades personales valiosas. Si te apasiona la tecnología, el análisis y la resolución de problemas, esta podría ser una elección ideal para ti. Inscríbete y Reimagina tu futuro.