Si deseas estudiar ciencia de datos en Madrid, puedes estudiar en la Universidad Complutense de Madrid o en la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid. Tambi\u00e9n puedes formarte en ciencia de datos en la Universidad P\u00fablica de Navarra o en la Universidad Pompeu Fabra en Barcelona. La mayor\u00eda de ellas ofrecen el grado de ciencia de datos e inteligencia artificial. El Licenciado en Ciencia de Datos es un profesional capacitado para manejar y comprender el flujo, sentido y usabilidad de los datos y sus conjuntos, bien sea a trav\u00e9s de herramientas estad\u00edsticas, o recursos tecnol\u00f3gicos como bases de datos o computadoras de inteligencia artificial.<\/p>\n
La ciencia de datos sirve para identificar de forma masiva y r\u00e1pida todos aquellos casos en curso que podr\u00edan presentar ciertas dificultades, as\u00ed como aquellos que pueden ser m\u00e1s sencillos. Adem\u00e1s, gracias a los sistemas de an\u00e1lisis de datos que utilizan lo que es machine learning, es posible implementar modelos de anal\u00edtica predictiva capaces de analizar la informaci\u00f3n de gran cantidad de juicios finalizados para as\u00ed descubrir un patr\u00f3n que permita predecir los resultados de juicios similares en curso. Este auge no es casual, sino una respuesta al creciente reconocimiento por parte de las empresas y organizaciones de la importancia vital de tener profesionales capacitados en la gesti\u00f3n y an\u00e1lisis de grandes vol\u00famenes de datos. Las competencias en estos campos se est\u00e1n convirtiendo en un activo important\u00edsimo, impulsando el crecimiento y la competitividad en una econom\u00eda cada vez m\u00e1s basada en la informaci\u00f3n.<\/p>\n
Por ejemplo, se vale de las matem\u00e1ticas, la estad\u00edstica e incluso la programaci\u00f3n. Un ejemplo del trabajo requerido lo constituyen las compa\u00f1\u00edas de seguros, en donde se manejan diversos casos de accidentes o incidentes que se declaran a diario. Las y los asegurados manifiestan un hecho, pero en muchos casos luego de la pericia se encuentran sorpresas o bien divergencias respecto a lo declarado. No obstante, ante las dudas la compa\u00f1\u00eda debe darle un punto final, abonando los da\u00f1os a causa del siniestro o incidente. Ahora bien, aquellas compa\u00f1\u00edas de seguros que decidieron procesar inform\u00e1ticamente toda esta informaci\u00f3n y luego han corrido algoritmos de b\u00fasqueda de patrones comunes han logrado demostrar que en un 67% de los casos el incidente no deb\u00eda haber sido abonado o bien no abonado en su totalidad. Este ejemplo, como muchos otros, permite dimensionar que las empresas que manejan un gran volumen de informaci\u00f3n, est\u00e1n siendo conscientes de que contar con una buena informaci\u00f3n para la toma de decisiones les ahorra mucho dinero.<\/p>\n