Universidad de Cornell: Modelando el futuro de la tecnología a través de la ciencia de los datos y las estadísticas

Universidad de Cornell: Modelando el futuro de la tecnología a través de la ciencia de los datos y las estadísticas

La Universidad de Cornell fue fundada en 1865 en Ithaca, Nueva York, por Andrew D. White y Ezra Cornell, este último declaró famosamente: «Encontraría una institución donde cualquier persona puede encontrar instrucción en cualquier estudio». Los fundadores no podían haber previsto el alcance total de la moderna ciencia de los datos, por supuesto, pero la investigación científica de todo tipo ha sido el corazón de la misión de Cornell desde sus comienzos. La estadística en sí misma – la precursora o disciplina original que subyace a la ciencia de los datos – llegó a ser prominente en Cornell después de la Segunda Guerra Mundial, con la presencia de dos figuras seminales en el campo, Jack Kiefer y Jacob Wolfowitz, como miembros de la facultad. Desde entonces, el Departamento de Estadística y Ciencia de los Datos de Cornell (como se llama ahora) ha albergado y sigue siendo el hogar de muchos investigadores prominentes en métodos estadísticos teóricos y aplicados.

Programas de Ciencia de Datos en Cornell

La Universidad de Cornell ofrece dos títulos de licenciatura en estadística y ciencias de la información, así como una maestría y un doctorado, en los que se matriculan numerosos estudiantes que encuentran carreras exitosas al graduarse. Pero su insignia, la Maestría de Estudios Profesionales en Estadística Aplicada, o M.P.S., es única y es el único programa de este tipo que ofrece una universidad de la Ivy League. El M.P.S. es un programa de maestría de dos semestres que proporciona entrenamiento en una amplia gama de métodos estadísticos aplicados. Tiene varios componentes: i) un núcleo teórico centrado en la teoría matemática subyacente de la probabilidad y la inferencia estadística (con un prerrequisito de cálculo de dos años); ii) una amplia selección de cursos aplicados que incluyen (pero no se limitan a), minería de datos, análisis de series temporales, muestreo de encuestas y análisis de supervivencia; iii) la certificación en el lenguaje de programación SAS® (obligatorio); iv) un componente de desarrollo profesional que incluye una formación exhaustiva en planificación de la carrera y búsqueda de empleo, realización de entrevistas y redacción de currículos, normas y etiqueta profesionales, etc. y v) un proyecto de análisis de datos profesionales «capstone» de un año de duración, de carácter práctico y de principio a fin.

El Liderazgo Dinámico

El Dr. John Bunge es el director fundador de la M.P.S., en 1999-2000, y sirvió en esa función durante 12 años. El cargo fue ocupado entonces por otro profesor de Estadística, y al final de su mandato (6 años) el Dr. Bunge se convirtió de nuevo en Director y continuará hasta el 2021. El Dr. Bunge ha sido testigo del crecimiento del programa desde una inscripción inicial de 6 estudiantes hasta su actual estado estable de 60, que es más o menos la capacidad máxima del instituto.

Curiosamente, el número de solicitudes de M.P.S. parece seguir aumentando, de modo que la demanda de los espacios disponibles se hace cada vez más intensa. «Estamos contentos con muchas de las decisiones que tomamos al diseñar el programa (ya en los años 90), pero continuamos monitoreando las tendencias profesionales de la ciencia de los datos y adaptando nuestro programa en consecuencia», dijo el Dr. Bunge. «En particular, en la última década hemos añadido una segunda «concentración» al M.P.S., para que los estudiantes puedan ahora especializarse más en el análisis de datos estadísticos clásicos (y modernos); o (la segunda concentración) en la ciencia de los datos más orientada a la computación, incluyendo temas como la programación Python, la gestión de bases de datos y SAS, y la gestión y análisis de grandes datos».

Características destacadas del programa

El Dr. Bunge cree que una de las principales ventajas del programa y el plan de estudios es que Cornell da a los estudiantes una amplia base en los fundamentos del análisis estadístico y la computación relacionada. Estas habilidades son transferibles: pueden ser usadas en finanzas, investigación farmacéutica y biológica, muestreo de encuestas e investigación de la opinión pública, seguridad de datos y control de la privacidad, y muchos otros campos. La institución ha visto a los graduados moverse entre áreas de aplicación aparentemente no relacionadas, debido a que sus fundamentos son sólidos. Otras ventajas son: i) la extraordinaria facultad de Cornell de clase mundial en Estadística y Ciencias de los Datos, que imparte la mayoría de los cursos de M.P.S.; ii) sus dedicados asesores de desarrollo profesional y personal de apoyo, que pasan enormes cantidades de tiempo con los estudiantes de M.P.S.; y iii) el enfoque de Cornell en la mejora continua del programa, y su deseo de anticipar (en la medida de lo posible) futuros desarrollos en el panorama profesional de las ciencias de los datos.

Ofreciendo una exposición extraordinaria de la industria

El principal tipo de exposición práctica que se ofrece a los estudiantes de M.P.S. es el proyecto M.P.S. Durante el semestre de otoño, la facultad identifica una serie de proyectos actuales de investigación aplicada, algunos dentro de Cornell o de Weill Cornell Medicine (la escuela de medicina de la universidad en la ciudad de Nueva York), otros de clientes externos en el sector privado o sin fines de lucro. La clase de M.P.S. se divide entonces al azar en equipos de 3 o 4 estudiantes, y cada equipo clasifica los proyectos disponibles según su preferencia. La facultad luego asigna proyectos a los equipos, tratando de acomodar la preferencia lo mejor posible (esto se conoce como el problema de «asignación justa de artículos»). Los equipos tienen hasta el final del semestre de primavera para completar sus proyectos. En el transcurso de este tiempo, el equipo debe comunicarse continuamente con el cliente; formular y reformular el problema en términos estadísticos; organizar y gestionar los datos pertinentes (proporcionados por el cliente); llevar a cabo análisis estadísticos utilizando métodos computacionales y programas informáticos adecuados; y, por último, hacer una presentación escrita y oral de los resultados.

Una vez terminados, los proyectos son evaluados por los propios estudiantes, los clientes y la facultad, y cada año se otorgan uno o dos premios al «mejor proyecto». Esta es la experiencia más cercana a la consultoría estadística real en el trabajo que se puede obtener dentro de la academia, y es muy eficaz tanto como proceso de aprendizaje como para probar la competencia de los graduados de M.P.S.

Además, Cornell permite a los estudiantes de M.P.S. elegir un semestre adicional de estudio, lo que introduce la oportunidad de una pasantía en el verano intermedio, otra forma de exposición práctica para los estudiantes.

Superar los desafíos académicos e industriales

El Dr. Bunge siente que el desafío más significativo es simple, y característico de cualquier aspecto de la empresa tecnológica o científica: mantenerse al día, o preferiblemente adelante, de los desarrollos actuales. En términos prácticos, por ejemplo, ¿qué software necesitarán conocer los estudiantes? SAS® sigue siendo importante, pero R lo es cada vez más, por no hablar de los lenguajes de scripting como Python, y de los grandes recursos de datos o entornos como Hadoop. Es una tarea importante mantenerse al día con los desarrollos en estas áreas y mucho menos predecir sus direcciones futuras, y los académicos, aunque son expertos en sus propios campos, están menos familiarizados con las tendencias de la industria, el gobierno, la banca y demás. Desde una perspectiva más amplia, ¿cuáles serán las industrias del futuro, y cómo aplicarán la ciencia de los datos? Un programa con visión de futuro no puede ignorar, para tomar sólo tres ejemplos, la computación cuántica, la edición del genoma (CRISPR), y la exploración espacial con fines de lucro (por ejemplo, la minería de asteroides). Estos pueden parecer como ciencia ficción en la actualidad, pero en poco tiempo, estaremos enviando a nuestros graduados de ciencia de datos a trabajar en estos campos, y debemos prepararlos en consecuencia, dijo.

Logros notables de la Universidad

Los logros más importantes de la universidad son los resultados para sus graduados del M.P.S. En primer lugar, Cornell tiene una tasa de colocación casi perfecta: para la promoción de 2017, el 96% de sus 52 graduados se colocaron en el campo de la estadística o la ciencia de los datos, con un salario medio de 75.000 dólares anuales (rango de 50.000 a 155.000 dólares), y puestos de trabajo como científico de datos, analista de datos, estadístico, ingeniero, etc. Cornell también ofrece un programa agresivo de exploración de oportunidades de visas H-1B para estudiantes internacionales. «Además, sabemos que nuestro programa de M.P.S. está muy bien considerado tanto dentro de los Estados Unidos como internacionalmente, basado en la información de nuestros socios, clientes y empleadores, y también de nuestros propios graduados. De hecho, probablemente el mejor aval de nuestro programa es que nuestros propios graduados de M.P.S. a menudo contratan a graduados posteriores en sus propias empresas», añadió el Dr. Bunge.

Leave a Comment!