La principal razón por la que la Ciencia de Datos (Data Science, DS) se ha convertido un área profesional imprescindible dentro de cualquier empresa, institución u organización de entidad estriba en el interés -en muchos casos la necesidad- en aprovechar los datos disponibles o accesibles de la organización. La explotación de esos datos se convierte en imprescindible para extraer conocimiento accionable, es decir, que sea útil para analizar, diagnosticar, predecir, etc. en campos de interés científico, económico, de salud y prácticamente en cualquier campo socio-económico. A esta razón se le une la provisión de potentes tecnologías para el procesamiento de datos.
El perfil profesional de DS es particular. En el equipo de análisis de datos de una organización deben convivir informáticos que mantengan y administren las bases de datos con científicos que apliquen y adapten algoritmos de aprendizaje automático al entorno concreto objeto de estudio para aplicarlos con éxito a los datos disponibles. Es este perfil científico al que apunta el Máster en Data Science y Big Data ofertado en el Centro de Formación Permanente: la actualización de conocimientos de profesionales que trabajan con datos y la especialización técnica en DS para profesionales de la Estadística, Matemáticas o Computación.
Estructurado en un curso académico, comienza con dos módulos de nivelación de conocimientos en programación, aprendizaje automático y principios estadísticos. A continuación se compaginan módulos orientados a todas las facetas fundamentales de la actividad de un científico de datos como el manejo de las bases de datos e incidiendo en la Inteligencia Artificial y la Estadística aplicada a los datos desde diversas aproximaciones (metaheurísticas, modelos espacio-temporales, etc.). El módulo de Procesamiento del Lenguaje natural y el de Inteligencia Colectiva presentan aplicaciones y modelos computacionales para el tratamiento de la información generada por humanos. También se centran en cuestiones profesionales del perfil del científico de datos como son la visualización de la información y de los datos y cuestiones sobre la gestión de los proyectos de análisis de datos. El Trabajo Fin de Máster se centrará en la resolución de problemas reales de datos utilizando las técnicas trabajadas durante el curso. En estos momentos se están ultimando convenios de colaboración con empresas interesadas en el perfil de los egresados para apoyar las actividades del Máster así como para formar a sus empleados.
Las actividades docentes se realizan en laboratorios del Centro de Recursos para el Aprendizaje y la Investigación Antonio Ulloa de la US. El claustro lo conforman profesores de los departamentos de Estadística e Investigación Operativa y el de CC Computación e IA de la US, junto con profesionales de datos de empresas, especialistas de reconocido prestigio en algunos aspectos de DS y profesores de otras universidades.