Plan y recomendaciones 2016 – 2020 100
6. Durante los tres primeros cursos de la ESO se deberá fomentar la for- mación en torno a la explotación de la información: desde el punto de vista de técnicas (interpretación de conjuntos de datos, visualizaciones adecuadas en cada situación, etc.), de herramientas básicas (bases de datos, hojas de cálculo, etc.), y de programación. 7. Independientemente del área de especialización, deben incluirse co- nocimientos básicos en todas las ramas. No se considera una buena prác- tica formar en este ámbito únicamente a aquellos alumnos que se hayan decantado por la rama de ciencias y tecnología. FORMACIÓN PROFESIONAL DE GRADO SUPERIOR 8. Formación en torno a la extracción, tratamiento y carga de datos, así como la gestión y mantenimiento de grandes volúmenes de datos. FORMACIÓN UNIVERSITARIA 9. Creación de nuevas titulaciones y programas de postgrado. Estos nue- vos grados podrán tomar como base algunos de los existentes, como Estadística, Matemáticas Aplicadas, Ingeniería, Informática o Físicas. Se debe tratar en todo momento de alinear las necesidades de las organiza- ciones con el contenido educativo. 10. La participación del sector privado en estos nuevos grados formati- vos es clave para definir los planes formativos que permitan cubrir las necesidades actuales y futuras. 11. Independientemente de la rama de conocimiento, se considera ne- cesaria la incorporación de asignaturas que traten aspectos básicos de análisis de información en todas las carreras universitarias. FORMACIÓN POR PERFIL PROFESIONAL . Además de la formación para recién titulados se consideran necesarios los cursos de especialización orientados a personal activo. - Data Scientist : la formación universitaria centrada en asignaturas de Ciencia de datos o grados en Ciencia de datos permitiría disponer, en ma- yor medida, de los perfiles necesarios para cubrir la demanda. Por otro lado, se incluye la estadística, el aprendizaje automático (aprendizaje au- tomático, en castellano), la inteligencia artificial y la programación como materias que deberán complementar la formación del científico de datos. - Ingeniero de visualización de datos : los grados en Ciencia de datos son la formación más recomendable para disponer del perfil de ingeniero de visualización de datos. - Desarrollador de BD : se debería potenciar la formación post-univer- sitaria (postgrado en desarrollo de software , bases de datos, business analytics , Inteligencia de negocio o Big Data). - Big Data Architect: tanto la formación universitaria (ingeniería de da- tos, gestión de datos, Telecomunicaciones o Informática) como la forma- ción post-universitaria podrían proporcionar arquitectos Big Data. - Market Research: tanto la formación universitaria (grados en Adminis- tración y Dirección de Empresas o Economía) como los postgrados (aná- lisis de mercados, business analytics, inteligencia de negocio ...) podrían fomentar la disponibilidad de este tipo de perfiles. - Business Analyst: se debe potenciar la formación universitaria (grados en Administración y Dirección de Empresas o Economía) para disponer de este tipo de perfiles en el mercado de profesionales.
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