Saltar al contenido

Ingenieria matematica aplicada al analisis de datos

junio 20, 2022
Ingenieria matematica aplicada al analisis de datos

Clasificación de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Fontys

La ciencia de los datos se ocupa de la extracción de conocimientos e información utilizable a partir de los datos. Los conjuntos de datos disponibles suelen ser muy grandes, heterogéneos y parcialmente poco fiables. La ciencia de los datos es un campo interdisciplinario que tiene sus raíces en la informática, las matemáticas y la estadística, y está fuertemente vinculada a diversas áreas de aplicación.

Contenido de la titulaciónEl plan de estudios se divide en un área fundacional con unos 60 CP y un área de especialización con unos 30 CP, además de un cierto espacio para «habilidades adicionales» con un máximo de 12 CP. Los cursos ofrecidos en el área de especialización forman la base de la tesis final con 30 CP. Siguiendo la idea de la Universidad Interdisciplinaria Integrada, la tesis final puede ser escrita no sólo en los campos básicos de la informática y las matemáticas, sino también en uno de los siguientes campos de aplicación: Business Analytics, abreviado BA, Computational Life Science, abreviado CLS, Computational Social Science, abreviado CSS, y Physics, abreviado P.

El área fundacional abarca los principales fundamentos metodológicos de la ciencia de los datos. Consiste en una lista de módulos seleccionados de ciencias de la computación y matemáticas, entre ellos los módulos introductorios «Introducción a la ciencia de datos» y «Matemáticas de la ciencia de datos». Una parte adicional del área fundacional es el módulo «Ética, tecnología y datos».

Requisitos de admisión a la Universidad de Ciencias Aplicadas de Fontys

Las matemáticas son una parte integral de la ciencia de datos. Cualquier científico de datos en ejercicio o persona interesada en construir una carrera en la ciencia de datos necesitará tener una sólida formación en campos matemáticos específicos.

Dependiendo de su elección de carrera como científico de datos, necesitará al menos una licenciatura, una maestría o un doctorado para poder ser contratado en la mayoría de las organizaciones. Una parte importante de tu capacidad para trasladar tus habilidades de ciencia de datos a escenarios del mundo real depende de tu éxito y comprensión de las matemáticas.

Las carreras de ciencias de los datos requieren estudios matemáticos porque los algoritmos de aprendizaje automático y la realización de análisis y el descubrimiento de ideas a partir de los datos requieren matemáticas. Aunque las matemáticas no serán el único requisito para tu trayectoria educativa y profesional en la ciencia de los datos, pero suele ser uno de los más importantes. Identificar y comprender los retos del negocio y traducirlos en matemáticas está ampliamente considerado como uno de los pasos más importantes en el flujo de trabajo de un científico de datos.

¿Serás un científico de datos, un ingeniero de aprendizaje automático, un desarrollador de inteligencia empresarial, un arquitecto de datos u otro especialista del sector? Quizá aún no sepas el camino exacto que tomarás en tu carrera de ciencia de datos. Pero echa un vistazo a los distintos tipos de requisitos matemáticos y para qué se utilizan en la ciencia de datos. Tendrás una mejor comprensión de tus habilidades e intereses y, en última instancia, podrás seguir mejor tu elección de formación matemática.

¿Es fontys una buena universidad?

Más estudios de grado El grado en Ciencia e Ingeniería de Datos responde a la necesidad de graduados que tengan una visión multidisciplinar de la ingeniería y que sean capaces de asumir los retos que plantean los avances tecnológicos que se basan, en gran parte, en sistemas computacionales que generan y analizan cantidades masivas de datos. El grado pretende formar profesionales expertos en el análisis y la ingeniería de datos estructurados y no estructurados (texto, audio, vídeo, pruebas médicas, indicadores financieros, etc.) y que tengan una sólida base matemática y las habilidades de ingeniería para modelar y resolver problemas complejos. La ciencia e ingeniería de datos es un campo emergente que tiene aplicaciones tan diversas como el análisis financiero, el estudio de los fenómenos físicos, el comercio electrónico, las ciudades inteligentes, la información biomédica, la genómica y las redes sociales.

Ingeniería y análisis de datos – tum

Las matemáticas son una parte integral de la ciencia de datos. Cualquier científico de datos en activo o persona interesada en desarrollar una carrera en la ciencia de datos necesitará tener una sólida formación en campos matemáticos específicos.

Dependiendo de la carrera que elija como científico de datos, necesitará al menos una licenciatura, un máster o un doctorado para poder ser contratado en la mayoría de las organizaciones. Una parte importante de tu capacidad para trasladar tus habilidades de ciencia de datos a escenarios del mundo real depende de tu éxito y comprensión de las matemáticas.

Las carreras de ciencias de los datos requieren estudios matemáticos porque los algoritmos de aprendizaje automático y la realización de análisis y el descubrimiento de ideas a partir de los datos requieren matemáticas. Aunque las matemáticas no serán el único requisito para tu trayectoria educativa y profesional en la ciencia de los datos, pero suele ser uno de los más importantes. Identificar y comprender los retos del negocio y traducirlos en matemáticas está ampliamente considerado como uno de los pasos más importantes en el flujo de trabajo de un científico de datos.

¿Serás un científico de datos, un ingeniero de aprendizaje automático, un desarrollador de inteligencia empresarial, un arquitecto de datos u otro especialista del sector? Quizá aún no sepas el camino exacto que tomarás en tu carrera de ciencia de datos. Pero echa un vistazo a los distintos tipos de requisitos matemáticos y para qué se utilizan en la ciencia de datos. Tendrás una mejor comprensión de tus habilidades e intereses y, en última instancia, podrás seguir mejor tu elección de formación matemática.

Esta web utiliza cookies propias para su correcto funcionamiento. Al hacer clic en el botón Aceptar, acepta el uso de estas tecnologías y el procesamiento de tus datos para estos propósitos. Más información
Privacidad