La Ciencia de Datos se ha convertido en una de las disciplinas más prometedoras y atractivas para los estudiantes universitarios en la actualidad. Aunque muchas personas asocian esta profesión con simples tareas de programación o el uso básico de algoritmos, la realidad del mercado laboral demanda perfiles mucho más amplios y completos. Según la Universidad Europea, las empresas han evolucionado en su enfoque: «hoy en día, no solo buscan aplicar tecnología, sino dominar la información en su totalidad para garantizar su viabilidad y liderazgo».
María Cruz Gaya, subdirectora de la Escuela STEAM en el área de Ciencia y Aeroespacial de la Universidad Europea de Madrid, enfatiza que la clave de esta profesión radica en tener una visión global del proceso. «La inteligencia artificial es solo una parte de algo mucho más amplio: la Ciencia de Datos», comenta Gaya. Esto implica que, mientras que el uso de la inteligencia artificial se limita a una fase específica, el verdadero científico de datos abarca un conjunto de habilidades que va desde la captura y procesamiento de datos, hasta su transformación y modelado mediante técnicas como el aprendizaje automático.
Gaya explica que el graduado en esta disciplina «entiende y gestiona todo el ciclo de los datos», lo que le permite diseñar soluciones integrales. Sabe cómo obtener datos de calidad, cómo procesarlos y convertirlos en información útil, cómo entrenar modelos adecuados y, especialmente, cómo interpretar los resultados para integrarlos en procesos reales de decisión.
La amplia capacidad de estos profesionales es lo que los hace extremadamente valiosos y demandados en el ámbito laboral. Un profesional en Ciencia de Datos puede trabajar en todo el ciclo del dato, desde su adquisición y almacenamiento, hasta su tratamiento y transformación. Además, aplican técnicas que permiten predecir comportamientos, identificar patrones y clasificar información.
Las oportunidades laborales en este campo son variadas: el ingeniero de datos se ocupa de construir la infraestructura necesaria para adquirir y organizar los datos; el analista de datos se encarga de limpiarlos y convertirlos en información útil; el científico de datos utiliza técnicas estadísticas y de machine learning para generar predicciones y descubrir patrones; y el ingeniero de machine learning se ocupa de desplegar y escalar modelos en entornos reales. También existe el perfil de gobernanza del dato, que se encarga de definir políticas y garantizar la calidad y seguridad de los datos, así como asegurar el cumplimiento normativo.
Para hacer frente a estas demandas, es esencial que los estudiantes se familiaricen con herramientas avanzadas durante su formación. La Universidad Europea facilita esta experiencia a sus alumnos a través de su laboratorio de Computación Avanzada LORCA, que permite el acceso a tecnologías de vanguardia. Este laboratorio cuenta con infraestructura de alto rendimiento, comparable a la utilizada en entornos profesionales y de investigación, con capacidades técnicas excepcionales que incluyen nodos de computación, hilos de ejecución, núcleos de CPU, memoria RAM y GPUs. De esta manera, los estudiantes pueden trabajar con herramientas reales empleadas en la industria, preparándose para un futuro brillante en la Ciencia de Datos.
