Entrevista con David Uminsky, Director de la Maestría en Ciencias de los Datos y Director Ejecutivo del Instituto de Datos de la Universidad de San Francisco

Entrevista con David Uminsky, Director de la Maestría en Ciencias de los Datos y Director Ejecutivo del Instituto de Datos de la Universidad de San Francisco

Con el lema Cambiar el mundo desde aquí , la Universidad de San Francisco (USF) es uno de los programas líderes que ofrece un Master en Ciencias de la Información con un riguroso currículum centrado en técnicas matemáticas y computacionales en grandes datos.

En una entrevista exclusiva con Analytics Insight, David Uminsky, Director de la Maestría en Ciencias de los Datos y Director Ejecutivo del Instituto de Datos de la Universidad de San Francisco comparte cómo el programa cubre el espectro de herramientas y técnicas que están siendo adoptadas por las empresas para enfrentar los desafíos de los datos, y los diferentes roles que los especialistas en datos pueden cumplir en las organizaciones de pensamiento progresista de hoy en día.

La industria está viendo un aumento de la importancia de Big Data Analytics y la IA. ¿Cómo cree que estas tecnologías emergentes impactan en el sector empresarial?

Creo que esto está subestimado, por decir lo menos. En el sector de negocios de la zona de la bahía, Analítica/Ciencia de Datos/Aprendizaje de Máquinas/Inteligencia Artificial ha pasado de ser una tecnología emergente a convertirse en una herramienta fundamental para el avance y el crecimiento de una empresa. Las organizaciones clásicas de inteligencia cuantitativa y empresarial en las empresas se incrementan o renacen con equipos modernos de ciencia de los datos que utilizan el aprendizaje automático y los métodos modernos de ciencia de los datos para extraer valor de conjuntos de datos previamente «difíciles» (también conocidos como desordenados, más grandes y no estructurados).

¿Cómo está contribuyendo el Programa de Analítica y Ciencia de los Datos de la Universidad de San Francisco al crecimiento y transformación de la educación en análisis y grandes datos?

En los últimos 7 años, el programa de educación en Ciencias de la Información de la USF ha crecido rápidamente hasta convertirse en un líder nacional tanto en la educación académica como en la forma en que una institución académica debe interactuar con la industria. Con una población de estudiantes universitarios de ciencias de datos en rápido crecimiento, una clase de más de 80 estudiantes de posgrado en nuestro programa de MS en Ciencias de Datos y nuestro portafolio de cursos de certificación nocturnos que van desde los fundamentos de la ciencia de datos como SQL y Ciencias de Datos para Gerentes de Productos hasta Aprendizaje Profundo Parte I y II son enseñados por Jeremy Howard. En conjunto, la USF y el Instituto de Datos (DI) está en el centro del crecimiento y la transformación de la Educación en Ciencias de los Datos.

Además de ofrecer una educación de vanguardia, estamos transformando la comunidad de la ciencia de los datos en su conjunto. El núcleo de la misión jesuita de la USF, así como un principio central de la DI es ampliar la representación de la comunidad de ciencias de los datos. En un campo que se ha estimado en ~75% de hombres y menos de 15% de minorías subrepresentadas (incluidos los afroamericanos y los latinos), nuestro cuerpo de estudiantes graduados en Ciencias de la Información ha estado equilibrado en cuanto al género durante los últimos 4 años y nuestra reciente iniciativa de Becarios de Diversidad ha ayudado a financiar a más de 60 estudiantes de orígenes no tradicionales para que tomen nuestros cursos de certificación.

¿Cuál es la ventaja del Programa de Análisis y Ciencia de Datos de la Universidad de San Francisco sobre otros institutos de la industria?

Tenemos muchos diferenciadores competitivos que diferencian al programa de Ciencia de Datos de la USF, pero nos centraremos sólo en dos.

1. Nuestra relación integrada con la Industria de Ciencia de Datos del Área de la Bahía a través de nuestro programa de prácticas. Nuestro programa coloca el resultado del estudiante como el punto focal más importante de cualquier discusión sobre decisiones curriculares y co-curriculares. Desde el principio, el programa reemplazó el tradicional requisito de la tesis con una práctica de 9 meses, 2 días a la semana, en Ciencias de la Información en una empresa, sin fines de lucro o entidad gubernamental. Nuestra facultad y personal trabajan para curar una lista de socios de la industria con desafíos avanzados y serios de ciencia de datos que necesitan ser resueltos. La semana pasada, fuimos anfitriones de nuestros días de presentación donde cerca de 60 empresas y organizaciones sin fines de lucro presentaron proyectos a nuestros estudiantes de postgrado e incluyeron empresas como ATT, Eventbrite, Reddit, Ubisoft, PG & E, General Electric, Mozilla, Fundación Schmidt y muchas más. Estos proyectos se convierten en la base para convertir los cursos de ML y DS de los graduados en experiencia y conocimiento del mundo real. También son el singular diferenciador para nuestros estudiantes en el mercado laboral.

2. Tenemos un destacado conjunto de facultades multidisciplinarias que actualizan continuamente nuestro riguroso y técnico plan de estudios para asegurar que está capacitando a nuestros estudiantes para ser un científico de datos, analistas e ingenieros de ML de última generación. Nuestra facultad tiene doctorados en matemáticas, estadística, informática y negocios y cada curso de nuestro programa está diseñado sólo para los estudiantes de MSDS, de modo que cada módulo se basa cuidadosamente en el trabajo de curso del módulo anterior. Consultamos con nuestra junta de la industria varias veces al año para evaluar continuamente la relevancia de nuestro trabajo de curso y continuar innovando y mejorando nuestro plan de estudios.

Por favor, infórmenos sobre su papel en el Programa de Análisis y Ciencia de Datos de la Universidad de San Francisco y su viaje en este sector tan prometedor.

He sido el director graduado del programa de MS en Ciencia de Datos durante los últimos cinco años y recientemente fui nombrado Director Ejecutivo del Instituto de Datos. Mi viaje comenzó con la obtención de una licenciatura en matemáticas en el Harvey Mudd College y un doctorado en matemáticas en la Universidad de Boston. Antes de unirme a la USF, fui una combinación de la Fundación Nacional de Ciencias y la UC President$0027s Fellow en la UCLA, donde me concedieron el Chancellor$0027s Award para la investigación post-doctoral. Fui seleccionado en 2015 por la Academia Nacional de Ciencias (NAS) como becario de Fronteras de la Ciencia de Kavli. Cada año, 100 investigadores menores de 45 años son seleccionados por la academia, y el 20% de los actuales NAS fueron anteriores becarios Kavli.

Mis intereses de investigación se centran en las matemáticas aplicadas y comenzaron primero en los sistemas dinámicos y las ecuaciones diferenciales parciales y desde entonces se han trasladado al área de la ciencia de los datos matemáticos. Realmente sucedió más por la curiosidad de cómo las matemáticas pueden ser útiles en este nuevo campo. Resulta que las matemáticas son una herramienta poderosa y ahora trabajo principalmente en el área de aprendizaje de máquinas sin supervisión, agrupación de datos, procesamiento de señales algebraicas, así como formación de patrones. Cuando llegué a la USF, inmediatamente comencé el trabajo de fundar la licenciatura en Ciencias de los Datos que en ese momento era sólo el cuarto grado en los Estados Unidos. Dos años más tarde fui nombrado director graduado de Ciencias de la Información.

¿Qué le aconsejarías a los aspirantes a grandes candidatos de datos y análisis?

Sé curioso y no tengas miedo de sumergirte. La filosofía de nuestro programa ha animado constantemente no sólo a los licenciados en matemáticas e informática a tener éxito en la ciencia de los datos, sino también a sociólogos, estudiantes de negocios e incluso a algunos licenciados en literatura a convertirse en científicos de datos líderes en la industria.

¿Cuáles son algunos de los desafíos que enfrenta la industria hoy en día?

Creo que la representación insuficiente y la falta de diversidad, junto con una grave escasez de directrices éticas acordadas para los científicos de datos en ejercicio, son los dos desafíos primordiales a los que se enfrenta hoy en día esta industria y con los que seguirá luchando.

Por favor, comparta algunos de los principales logros del Programa de Análisis y Ciencia de Datos de la Universidad de San Francisco bajo su liderazgo

Creo que el programa es asombroso, pero por supuesto, ahí soy parcial. Si tuviera que elegir uno, estoy muy orgulloso de nuestros estudiantes y ex-alumnos. Durante nuestros 7 años, nuestros estudiantes han tenido constantemente un éxito sobresaliente de nuestro programa. En los primeros años, y cuando el programa era pequeño, consistentemente teníamos el 100% de colocación en 3 meses. Como el programa ha crecido de 13 estudiantes en la cohorte 1 a una clase graduada de 80 para la cohorte 6, hemos podido continuar diversificando nuestro cuerpo estudiantil mientras incrementamos la increíble profundidad y fuerza de nuestros candidatos. Esto ha sido posible porque la reserva de candidatos ha crecido exponencialmente, de unas tres docenas en el año piloto a casi 700 solicitudes el año pasado. Hemos seguido manteniendo nuestra tasa de ofertas de 3 meses a tiempo completo por encima del 90%, con estudiantes que habitualmente reciben múltiples ofertas y aceptan puestos de ciencias de los datos en Amazon, Google, Facebook, McKinsey, Twitter y los equipos de ciencias de los datos más selectos del mundo.

¿Puede arrojar luz sobre las últimas tendencias de empleo en la gran industria de datos y análisis?

Hemos visto una demanda continua de científicos de datos muy capacitados técnicamente. El salario medio ha aumentado año tras año y hemos visto un gran crecimiento en las posiciones de las industrias más tradicionales como la banca, los bienes de consumo y la energía que son más recientes en el desarrollo de la ciencia de los datos en sus empresas.

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