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Ecuador debe sumarse a la tendencia de formar científicos de datos en pre-grado

septiembre 9, 2020
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Como ingeniero de sistemas, Giancarlo Sierra, cumplía un rol analítico y era el punto de contacto o intermediario entre IT y el negocio, antes de especializarse fuera del país. Debido a la propuesta de su tesis de maestría en Canadá, y sus pasantías lo llevaron a cumplir el rol de científico de datos en un banco canadiense. Actualmente, trabaja junto a 100 profesionales entre 25 y 32 años de múltiples disciplinas como científicos de datos: psicología, biología, matemática pura, ingeniería química, negocios, entre otros.

Sierra menciona que hace seis años no existía una demanda significante de científicos de datos como tal, sin embargo, los profesionales de tecnología con un componente de analítica cumplían esas funciones. “Había una orientación hacia big data en el país, y en los pensum de pre-grado la analítica era parte de las carreras de Ciencias Aplicadas”.

“En Ecuador no había una formación de pre-grado para la especialidad de científico de datos, habían certificaciones y cursos en línea alrededor de big data”

En pre-grado en muchas universidades del mundo, forman científicos de datos  y Ecuador debe sumarse a esa tendencia, aunque menciona que al país le tomará algo de tiempo para estar al mismo nivel que otros países, debido a temas de oferta y demanda laboral.

“Hoy en día, un científico de datos es una mezcla de talentos y conocimientos en donde los más importante es saber del negocio, contar con sólidos conocimientos de Matemáticas, Estadística, base de datos y de investigación y método científico porque al final del día debemos resolver problemas, experimentar hasta obtener resultados”, indica Sierra.

Esta demanda explosiva de científicos de datos que se dio hace aproximadamente dos años, está cambiando, dice Sierra, debido a una nueva necesidad que surge en el acceso a los datos desde su base y controlar el big data desde el “core”, es decir la formación de la infraestructura para los datos, entonces aparecen el ingeniero de datos y el ingeniero de machine learning que es una mezcla de científico de datos que logra convertir los datos en modelos de inteligencia artificial.

En esta rápida evolución es importante que las universidades sigan el ritmo de la demanda. Para el joven ecuatoriano científico de datos, “en un mundo globalizado, el talento ecuatoriano puede salir a trabajar en cualquier parte del mundo con una formación de alcance internacional complementada con capacitación en línea de universidades prestigiosas a nivel mundial que refuerce la formación básica de pre-grado”.

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