Generación de Talento en Big Data

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Plan y recomendaciones 2016 – 2020

ción profesional obtienen el título de Técnico Superior que les permitirá el acce- so, previa superación de un procedimiento de admisión, a los estudios universita- rios de grado. Es otro camino que los profesionales del dato pueden optar y debe desarrollarse convenientemente. Finalmente, debe insistirse en la formación, acompañamiento y reciclaje del profesorado actual en el uso de las nuevas tecnologías y cómo manipular los datos generados por estas. Así mismo, el nuevo profesorado de los centros de formación profesional y Centros Integrados de Formación Profesional debe tener unas competen- cias digitales en tratamiento de datos. Estos últimos, deberán estar prepara- dos para poder ofertar modalidades de formación continua y ocupacional a trabajadores en activo o desempleados que deseen obtener títulos y Certifi- cados de Profesionalidad en Big Data. Actualmente, auque la oferta universitaria incluye algunos masters y pos- grados en Big Data, no existe ningún grado universitario en el ámbito edu- cativo español dedicado específicamente a la analítica avanzada de la infor- mación, a diferencia de lo que ocurre en otros países (Estados Unidos, Reino Unido, Holanda, Australia, Malasia, Corea del Sur, etc.) en los que sí se han instaurado este tipo de carreras universitarias. La reciente creación de grados y másteres universitarios en diferentes paí- ses denota que cómo se está percibiendo la necesidad de formar profesio- nales en este ámbito. Así, muchos países están atacando el problema desde la base, creando ciclos formativos que les permitan instruir a los profesiona- les que está demandado tanto su mercado laboral. Estos grados y másteres de reciente creación van enfocados, en la mayoría de los casos, a cubrir los aspectos relacionados con el análisis estadístico avanzado; puesto que es la rama en la que existe un mayor desequilibrio entre la demanda del mercado y la oferta de los sistemas educativos. Por el contrario, en el ámbito puramente tecnológico, aunque sí se ha creado al- gún grado específico —enfocado a la explotación y gestión del Big Data—, la acción más recurrente ha sido la inclusión de módulos específicos en carreras técnicas como la de informática ( Computer Science ). Entre estos, destacan los siguientes: 1. CIENCIA DE DATOS / DATA ANALYTICS (CIENCIA DEL DATO) Los estudiantes desarrollan en profundidad las capacidades analíticas me- diante la enseñanza de modelos analíticos avanzados ( aprendizaje automá- tico y Deep learning , maquinas de vectores de soporte, selvas aleatorias, modelos gráficos probabilísticos, etc.), de lenguajes de programación y de herramientas orientadas a explotación analítica avanzada (R, Python, SAS, SPSS, etc.). Por otra parte, este tipo de formación fomenta la creatividad y la adquisición de visión de negocio. Un data scientist no debe conocer únicamente de for- ma avanzada la parte estadística y analítica, sino que también debe saber dar respuesta a las necesidades de negocio utilizando los datos e identificar áreas de oportunidad que puedan abrir nuevas líneas de desarrollo en las organiza- ciones. A su vez también se debe añadir un componente técnico que les ayude a trabajar con sistemas de almacenamiento y herramientas de gestión de Big Data. Así, se estará formando a profesionales con capacidades en tres ejes: ana- FORMACIÓN UNIVERSITARIA – DESARROLLO DE CAPACIDADES AVANZADAS

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