Se trata actualmente de una de las profesiones más demandadas a nivel global, ya que hablamos de un perfil profesional formado en ciencias matemáticas y estadísticas que, además, domina la programación y sus diferentes lenguajes, las ciencias de la computación y analítica. En resumen, digamos que se trata de una persona capaz de analizar y extraer información relevante de datos masivos con eficacia.

Esta ciencia está basada en una serie de técnicas innovadoras que permiten aportar recursos multidisciplinares a distintos ámbitos tan variados como la salud, la economía o la ingeniería entre otras muchas áreas. Ya que se trata de diseñar herramientas relacionadas con la inteligencia artificial o el desarrollo de algoritmos inspirados en la naturaleza para detectar o predecir comportamientos.

El Programa de Doctorado en Ciencia de los Datos cuenta con una serie de técnicas formativas y de acompañamiento por parte de expertos de la Universidad Loyola con el objetivo de formar a investigadores para que desarrollen una carrera investigadora como Data Scientist, conociendo todas las herramientas necesarias y las líneas de investigación aplicadas al tratamiento de los datos. El doctorando de este programa puede adquirir de esta forma un conocimiento clave en la actualidad para la solución de problemas reales.

A continuación, detallamos las distintas áreas a través de las cuáles puedes convertirte en Loyola en doctor en Data Science:

Análisis, segmentación y previsión a corto y a medio plazo de series temporales

Para el estudio de sistemas complejos en la vida real tan variados como pueden ser el cambio climático o el desarrollo económico de un país, es imprescindible conocer la evolución temporal de una serie de indicadores clave, así como predecir futuros comportamientos de los mismos, para lo cual existe existen distintas metodologías clásicas de estudio y predicción de series temporales. Sin embargo, dichas técnicas no siempre resultan suficientemente eficientes, por ello se trata de analizar y aplicar técnicas de computación que permitan superar a las técnicas clásicas.

A través de esta línea podrás desarrollar algoritmos de segmentación de series temporales basados en algoritmos estadísticos y bio-inspirados y predicción a medio-plazo.

Predecir el comportamiento de variables económicas

Esta línea trata sobre el desarrollo y aplicación de modelos que sean capaces de predecir el comportamiento futuro de la variables económicas objeto de estudio en función de otras variables predeterminadas que expliquen su comportamiento a través de modelos de regresión uniecuacionales/ multiecuacionales, u otras técnicas basadas en el comportamiento pasado de la serie (modelos de Box Jenkins, funciones de transferencia o modelos X11).

Se trata de aplicar una serie de modelos que ayudarán a conocer de manera más exacta la realidad económica.

Inteligencia computacional

Las técnicas clásicas de estadística requieren del cumplimiento de una serie de requisitos que normalmente, y especialmente, en problemas complejos como lo son los relacionados con el entorno socio-económico, no se cumplen. Por ello es cada vez más frecuente el uso de técnicas alternativas, más flexibles, que, aprovechando el potencial de las computadoras, son capaces de imitar el proceso humano de aprendizaje para afrontar y resolver estos problemas. El desarrollo, mejora continua y aplicación de dichas técnicas de inteligencia computacional y artificial es el fin último de esta línea de investigación.

El alumno de doctorado de esta línea desarrollará y aplicará técnicas de ciencias de la computación y de la inteligencia artificial para identificar problemas reales y darle soluciones eficientes.
¡Infórmate!

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