En el marco de la identidad de la Pontificia Universidad Javeriana, se espera que los Científicos de datos Javerianos sean profesionales que estarán en capacidad de liderar y participar en proyectos de diseño y desarrollo de soluciones innovadoras a retos fundamentales en los que se requiera el tratamiento y análisis de datos en la solución de problemas que impactan a nuestra sociedad.
El Científico de Datos Javeriano se reconocerá por sus capacidades para gestionar y trabajar en equipo, en donde logra contribuir desde conocimientos científicos en el diseño, concepción, implementación y toma de decisiones en problemas que requieren el análisis y tratamiento de grandes volúmenes de datos con el uso de herramientas y metodologías de las ciencias de la computación, matemáticas, estadísticas.
Además, gracias a su formación integral, el/la Científico(a) de Datos Javeriano(a) se identificará por sus capacidades para expresar asertivamente su visión ética y su pensamiento analítico, crítico y responsable sobre las implicaciones humanas, ambientales y económicas de su ejercicio profesional y sobre todo por, su inclinación en aportar desde su conocimiento a la solución de problemas que afecten a la sociedad.
Específicamente, el científico de Datos estará en la capacidad de:
• Implementar estrategias metodológicas para la solución de problemas que requieran el manejo y análisis de datos de cualquier dimensión.
• Reconocer modelos computacionales, estadísticos, de aprendizaje de máquina aplicables a diferentes problemas para la optimización de recursos.
• Aplicar diversas técnicas computacionales, de aprendizaje de máquina o estadística para el análisis de datos y comparar o explicar los resultados, en el contexto de un problema.
•Actuar en forma efectiva y ética como miembro de un grupo de trabajo o ser líder del mismo. Esto incluye presentar, compartir y analizar conjuntamente sus resultados con los miembros del grupo o miembros de otras comunidades.
• Modificar, probar y depurar modelos computacionales existentes para su mejoramiento o reutilización del modelo en la solución de un problema dado.
• Preparar y manejar la infraestructura necesaria para en manejo de grandes volúmenes de datos antes de su análisis.
• Presentar e implementar soluciones computacionales capaces de integrar diferentes recursos computacionales para el análisis de datos.
• Dar sentido a los datos y presentar información útil de manera que otros puedan entender, proporcionando las perspectivas únicas para la ciencia, los negocios y el bien social.