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El otro d\u00eda, una chica que quer\u00eda entrar en el Grado en Ciencia de Datos de la Universidad Polit\u00e9cnica de Valencia (UPV)<\/strong> me escribi\u00f3 para pedirme que le explicara, de forma objetiva<\/em>, c\u00f3mo es realmente la carrera.<\/p>\n Y claro, cuando te toca resumir cuatro a\u00f1os de tu vida universitaria en un audio, te das cuenta de que lo que parec\u00eda una simple descripci\u00f3n, acaba siendo casi una reflexi\u00f3n de cierre. As\u00ed que aqu\u00ed va, por escrito, esa explicaci\u00f3n.<\/p>\n <\/p>\n Lo primero que le dije fue que Ciencia de Datos es como una Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica sin la parte de los ordenadores<\/strong>, y con muchas m\u00e1s matem\u00e1ticas. Las matem\u00e1ticas ocupan entre un 30 % y 40 %<\/strong> de la carrera, sobre todo en su rama estad\u00edstica y anal\u00edtica<\/strong>: an\u00e1lisis matem\u00e1tico, probabilidad, distribuciones, modelos estad\u00edsticos\u2026 Y aunque suene denso, tiene su encanto: Si las matem\u00e1ticas son el coraz\u00f3n, la programaci\u00f3n es el sistema nervioso<\/strong>. Las pr\u00e1cticas suelen ser programando: aplicas los modelos matem\u00e1ticos, haces simulaciones, limpias datos, entrenas modelos\u2026 y poco a poco vas construyendo una mentalidad muy t\u00e9cnica. Cada a\u00f1o hay una asignatura relacionada con empresa y gesti\u00f3n de proyectos<\/strong>, y al principio parecen un tr\u00e1mite. Pero en tercero y cuarto todo cambia: empiezas a aplicar lo aprendido a series temporales, an\u00e1lisis predictivo e inteligencia artificial aplicada<\/strong>.<\/p>\n Adem\u00e1s, hay asignaturas llamadas Proyecto<\/strong>, donde trabajas en grupo para desarrollar una idea durante todo el cuatrimestre. Son intensas, pero te preparan mejor que nada para el mundo real.<\/p>\n Algo que siempre sorprende es el ambiente<\/strong>. Aqu\u00ed no hay mucho misterio: hay trabajo asegurado<\/strong>.Una ingenier\u00eda sin cables, pero con muchas matem\u00e1ticas<\/h3>\n
\nEn lugar de aprender c\u00f3mo funciona el hardware o la infraestructura, aqu\u00ed aprendemos c\u00f3mo funcionan los datos<\/strong>.<\/p>\n
\ncuando descubres que toda la inteligencia artificial se basa en multiplicaciones de matrices y probabilidades<\/strong>, te cambia la forma de ver la tecnolog\u00eda.<\/p>\nS\u00ed, se programa. Y bastante.<\/h3>\n
\nHay asignaturas de programaci\u00f3n todos los a\u00f1os, y aunque al principio asusta (porque en bachillerato no se toca), en cuanto le coges el truco, todo empieza a tener sentido.<\/p>\n
\nDir\u00eda que la programaci\u00f3n ocupa otro 40 % de la carrera<\/strong>, y al final se convierte en algo natural.<\/p>\nLo que nadie te cuenta: las asignaturas de empresa y los Projects<\/a><\/h3>\n
La parte humana<\/h3>\n
\nEn otras ingenier\u00edas, los grupos suelen estar llenos de chicos; en Ciencia de Datos la proporci\u00f3n es casi 50 %-50 %<\/strong>, y la gente, en general, es bastante normal.
\nHay de todo, claro, pero se respira un ambiente m\u00e1s diverso, abierto y colaborativo.<\/p>\nY las salidas\u2026<\/h3>\n
\nEs un grado joven (yo pertenezco a una de las primeras promociones), y las empresas literalmente se rifan a los estudiantes<\/strong>.
\nLos perfiles de ciencia de datos son muy demandados, y los sueldos de salida son altos, especialmente si te interesa la inteligencia artificial, el an\u00e1lisis predictivo o la consultor\u00eda tecnol\u00f3gica<\/strong>.<\/p>\nEn resumen<\/h3>\n