Doctorado en Ciencia de Datos y Big Data, el programa explicado por su directora

La frase ‘los datos son el nuevo petróleo’ nos puede sonar a hipérbole, pero ilustra de manera bastante precisa la importancia que estos tienen en nuestra economía actual. Prácticamente cualquier empresa, institución u organización puede beneficiarse del correcto análisis y procesamiento de datos. De hecho, las que no lo hacen se encuentran en clara desventaja en un sistema productivo que depende cada vez más de las estrategias derivadas de un procesamiento y análisis experto de la información bruta disponible. Y la situación es análoga en prácticamente todos los campos del saber humano: ciencias, tecnología, medicina, biología, ciencias sociales y una larga lista; todas han podido dar un paso adelante gracias a esta área de investigación, y el potencial para seguir creciendo y avanzando es cada vez más mayor. Por ello, la Universidad Internacional de Valencia ha creado su Programa de Doctorado en Ciencia de Datos y Big Data.

Para conocer un poco más sobre las características del doctorado, nos pusimos en contacto con la Dra. Yudith Cardinale Villarreal, doctora en Computación, Ingeniera en Informática, Máster en Ciencias de la Computación y directora del programa de doctorado.

¿Nos puedes hacer una ‘presentación’ del Programa de Doctorado en Ciencia de Datos y Big Data? 

Es un programa de doctorado con un marcado carácter interdisciplinar, orientado a la investigación en las áreas de Ciencia de Datos y Big Data, apoyadas en la Inteligencia Artificial.  Este programa pretende, a través de actividades de investigación, contribuir en el avance de tecnologías, metodologías y enfoques para abordar las distintas fases involucradas en la obtención de conocimiento mediante el tratamiento eficiente de grandes volúmenes de datos, y así generar soluciones inteligentes en cualquier área académica, científica y de negocio que demande tratamiento de datos masivos para la toma de decisiones basada en conocimiento.

Este programa se dibuja como una oportunidad infalible de formarse como investigador/a con capacidad crítica y de análisis y con la experticia en las etapas relacionadas con el ciclo de vida de los datos, que incluye la recolección y estructuración de los datos, el procesamiento de datos, el análisis de datos mediante técnicas de aprendizaje automático e Inteligencia Artificial, el desarrollo de visualizaciones de datos, y la mejora del rendimiento de cada uno de estos procesos en el contexto de Big Data.

¿Qué motiva la creación de este doctorado? ¿Cómo responde a las necesidades científicas, sociales y económicas actuales? ¿Cuál es su importancia en el contexto actual?

En la actualidad, las diversas posibilidades de generación y compartimiento de datos que han permitido los avances tecnológicos, se han traducido en incontables oportunidades de generar conocimiento útil, que va más allá de información obvia, en muchas áreas científicas, sociales y empresariales. Esto es lo que se conoce como el fenómeno del Big Data y está ocasionando un aumento exponencial de la cantidad de datos y del tipo de fuentes que los generan, incrementando la complejidad y la aparición de nuevas formas y orígenes de los datos. 

Dada esta diversidad, gran volumen y variedad de los datos, el Big Data demanda nuevas técnicas de almacenamiento, tratamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, dando lugar al protagonismo de la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial para abrir un sin fin de nuevas posibilidades de innovación en la resolución de problemas de índole científico, social y económico. Para esto, se requiere de personal altamente calificado. En todos los ámbitos, hay una creciente demanda de profesionales especialistas y con capacidad crítica y analítica para abordar problemas que requieren soluciones inteligentes basadas en conocimiento y que aportan a los avancen científicos y tecnológicos, al bienestar social o a las mejoras del negocio.   

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Dra. Yudith Cardinale Villareal

En particular en el área empresarial, en España, y a nivel mundial, el proceso de transformación digital de las empresas se está potenciando de forma significativa apoyado en la Ciencia de Datos, que se convierte en un motor clave para impulsar el crecimiento tecnológico, a través de la adopción del uso de tecnologías de Big Data e Inteligencia Artificial y así mejorar e innovar la gestión y toma de decisiones en las empresas. Así, el mercado del Big Data y la Inteligencia Artificial es actualmente uno de los más dinámicos y con mayor potencial, las empresas han integrado en sus estrategias el análisis de datos en razón a las posibilidades que este análisis ofrece para predecir, anticipar y reducir los riesgos, además de conocer mejor al cliente y maximizar los resultados. 

Desarrollar la ciencia y la investigación en Ciencia de Datos y Big Data es una necesidad imperante para generar aportes novedosos, innovadores y eficientes a la comunidad científica y aplicada al bienestar social y al desarrollo de las empresas. La aplicabilidad y generación de avances en esta área, están lejos de ser agotados y por mucho tiempo se seguirá requiriendo de fuerza laboral tecnológica, con sentido crítico, analítico y científico, como serán los egresados de este programa.

¿En qué líneas de investigación se centra el doctorado y por qué se decidió que fueran esas?

Un aspecto muy interesante, del que se beneficia este programa de doctorado, es la transversalidad de la Ciencia de Datos, la Inteligencia Artificial y el Big Data.  Cualquier línea de investigación demarcada en este contexto pretende consolidar el análisis eficiente de grandes volúmenes de datos y evolucionar hacia un data driven inteligente, para así extraer conocimiento que va mucho más de lo obvio, que permite explicar los hechos, diagnosticar y predecir eventos, e incluso prescribir acciones. Así, su aplicabilidad puede complementar líneas de investigación especializadas en muchas áreas, como salud, neurociencia, ahorro energético, astronomía, robótica social, finanzas, gestión empresarial, cambio climático, educación, agricultura, gestión de desastres naturales, marketing, medicina, meteorología, sociología, entre muchas otras más.   

Es precisamente esta transversalidad lo que, además de motivar e impulsar la investigación, le aporta al programa su carácter multidisciplinar e interdisciplinar, asegurando una evolución y dinamismo del programa de doctorado en cuanto a las líneas de investigación que promueve, genere e impulse.  

¿Qué papel juegan los partners del programa, como el CSIC, Green Urban Data o Kenmei?

En respuesta a la transformación digital, muchas empresas están dispuestas a incursionar en nuevas formas de mejorar el negocio y generar aplicaciones eficientes e innovadoras a través de investigación aplicada. En este contexto, el interés de las empresas de establecer relaciones con centros de estudios y universidades es cada vez más evidente. Es el caso de nuestros partners, con los que se han establecido convenios de colaboración que les permiten proponer temas de tesis, participar en la codirección del desarrollo de la tesis y ofrecer formación de alto nivel a sus propios empleados. 

A largo plazo, estos convenios pueden derivar en doctorados industriales que permiten a las empresas acoger estudiantes doctorales para el desarrollo de la investigación aplicada directamente en las empresas y en sus áreas de interés.

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¿A quién está dirigido este programa?

A profesionales con formación en másteres de Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Big Data o afines en Tecnologías de la Información, Informática y Computación, con interés en aplicar analítica de datos para generar contribuciones novedosas a la ciencia y la tecnología, soluciones inteligentes para resolver problemas de la sociedad o para convertirlos en un activo de empresa que apoye la toma de decisiones y la innovación. 

¿En qué ámbitos pueden aplicarse los conocimientos y competencias adquiridas en este doctorado y en qué puestos laborales pueden desempeñarse sus egresados? 

Los egresados de este doctorado podrán desempeñarse como especialistas en Ciencia de Datos y procesamiento de datos masivos, tanto en ámbitos científicos y académicos como empresariales. Hay una inminente necesidad de profesionales capaces de enfrentar, con innovación y eficiencia, la generación de soluciones inteligentes que conviertan los datos en conocimiento.

Desde el ámbito científico, saber hacer analítica descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva aportará a cualquier proyecto de investigación científica que se lleve a cabo en cualquier área. Existe una creciente necesidad de incorporar personal altamente calificado en centros de investigación que apuestan a la analítica de grandes volúmenes de datos para contribuir con la tecnología y la sociedad, a través de Ciencia de Datos. 

Desde el punto de vista académico, las universidades necesitan contar con profesores doctores que promuevan la investigación y apoyen la formación de más profesionales en esta área. 

Desde la perspectiva laboral empresarial, la Ciencia de Datos y el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos son elementos clave en la toma de decisiones en el negocio. De manera que un doctor en Ciencia de Datos y Big Data puede desempeñar tanto cargos de gerencia general en una empresa, asumiendo responsabilidades de toma decisiones, como gerente o director de proyectos de desarrollo de soluciones basadas en conocimiento que requieren el dominio de las metodologías de desarrollo y de las herramientas adecuadas para la implementación y despliegue de tales soluciones empresariales innovadoras.

Estamos en la era del dato y de la inmediatez.  Hay datos que provienen de dispositivos conectados, sistemas de la información, sistemas de monitoreo, wearables, Internet de las Cosas, móviles, aplicaciones y sensores, además de todos los datos que generan las instituciones públicas y las empresas, cada vez más conscientes de la relevancia de la tenencia de datos y más proclives a almacenarlos para su posterior uso y análisis. El creciente fenómeno de los datos abiertos, el interés de las universidades en investigar en Ciencia de Datos, la tendencia de gobiernos, instituciones y organizaciones, tanto públicas como privadas, a digitalizarse e incluir tecnologías Big Data, junto a la versatilidad y el carácter transversal de las disciplinas de la Ciencia de Datos y Big Data aseguran la empleabilidad de los futuros doctores de este programa de doctorado. 

Es evidente que la rama de conocimiento basada en Ciencia de Datos y Big Data tiene un ámbito de aplicación muy amplio.