Reconociendo el crecimiento explosivo de la ciencia de datos como campo, así como la demanda de capacitación en ciencia de datos a nivel de pregrado, un Grupo de Trabajo de Ciencia de Datos convocado por la Junta de Educación de la Asociación de Maquinaria de Computación lanzó recientemente “Competencias de computación para currículos de ciencia de datos de pregrado. » El informe ACM busca definir cuáles son las contribuciones computacionales / computacionales a este nuevo campo, así como brindar orientación sobre las competencias específicas de computación en ciencia de datos para los departamentos que ofrecen dichos programas de estudio a nivel de pregrado.
«Este parecía el momento perfecto para que la comunidad informática definiera las contribuciones de nuestro campo a un plan de estudios completo de ciencia de datos», comentó Paul Leidig, profesor de la Universidad Estatal de Grand Valley y copresidente del Grupo de trabajo de ciencia de datos de ACM. “La ciencia de datos es un esfuerzo interdisciplinario entre la informática, las matemáticas, la estadística y áreas aplicadas como las ciencias naturales. Esperamos que nuestro esfuerzo por delinear las competencias informáticas para la ciencia de datos fomente una mayor colaboración dentro de las distintas disciplinas que componen este campo. Este es un paso importante en el establecimiento de pautas universales para un campo que está atrayendo un gran interés por parte de los estudiantes universitarios, pero que también, en muchos sentidos, todavía es incomprendido ”.
Para hacerse una idea del panorama actual de los títulos universitarios en ciencia de datos, el Grupo de trabajo de ciencia de datos de ACM envió una encuesta a las instituciones de pregrado de todo el condado haciendo una serie de preguntas sobre sus programas. De las 672 instituciones que respondieron, el 24,7% indicó que ofrecen una especialización en Data Science, mientras que el 16% respondió que ofrecen una especialización.
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El Grupo de Trabajo también encuestó a los líderes de la industria para ver si estaban específicamente interesados en contratar candidatos con una licenciatura en Ciencia de Datos. A la pregunta «¿Busca candidatos laborales (específicamente nuevos graduados de programas de pregrado) con experiencia en Data Science?», El 48% de las 297 empresas que respondieron dijeron que sí buscan candidatos con experiencia en Data Science.
El interés en obtener títulos en ciencia de datos se debe en parte a las perspectivas laborales en el campo, que incluyen tanto a empresas que buscan científicos de datos con formación formal, como a una gran cantidad de industrias, que incluyen salud, ciencias naturales, finanzas, marketing y negocios de todos. tipos, que buscan empleados con algunas habilidades en ciencia de datos.
“Hasta hace muy poco, la mayoría de las personas que trabajaban en ciencia de datos habían obtenido títulos tradicionales de Licenciatura en Ciencias de la Computación y luego obtuvieron títulos de posgrado en Ciencia de Datos, o quizás aprendieron técnicas avanzadas de ciencia de datos en el trabajo”, agregó Leidig. “La tendencia de enfatizar la experiencia como un ‘científico de datos’ en las etapas más tempranas de la carrera de uno es un reconocimiento de que los estudiantes deben estar familiarizados con las formas en que la informática, las matemáticas, la estadística y las áreas aplicadas se superponen. Aprendiendo ciencia de datos holísticamente sin duda beneficiará a los jóvenes que están entrando en un campo que cambia y crece constantemente ”.
El informe de ACM también incluye un capítulo sobre la ampliación de la participación en el campo, que describe las oportunidades para revertir los desequilibrios de participación de las mujeres, las minorías subrepresentadas y las personas con discapacidades. Reconociendo el impacto de la ciencia de datos en todos los aspectos de la sociedad, el informe también incluye un capítulo sobre profesionalismo, que destaca que las cuestiones éticas son de vital importancia para todos los involucrados en las actividades de informática e información.
En su introducción al informe, el Grupo de Trabajo enfatizó que la ciencia de datos es un campo inherentemente interdisciplinario y señaló que el verdadero trabajo interdisciplinario es un desafío. Al dar la bienvenida a las colaboraciones con estadísticos, matemáticos y otros en el entorno de la ciencia de datos, el Grupo de Trabajo escribió: “La dificultad … es hacer las conexiones esenciales para que todas las partes trabajen juntas para respaldar el descubrimiento y la toma de decisiones en el dominio. Las referencias cruzadas entre cursos, proyectos que recurren a temas aprendidos en otros cursos y un proyecto integral para unir todas las piezas son esenciales para convertir un conjunto mixto de cursos en un programa cohesivo e interdisciplinario «.
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