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Mathematical and Computational Science | Majors

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The mission of the Mathematical and Computational Science Program is to provide students with a core of mathematics basic to all the mathematical sciences and an introduction to concepts and techniques of computation, optimal decision making, probabilistic modeling and statistical inference.

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Health Data Science (EPSRC CDT) | University of Oxford

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About the courseThe Oxford EPSRC CDT in Health Data Science offers opportunities for doctoral study in computational statistics, machine learning and data engineering within the context of ethically-responsible health research.

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Computer Science UF Online < University of Florida

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This program combines the study of computer science with a liberal arts education. It prepares students for employment as computing professionals while offering significant freedom to choose coursework in other areas. The major is especially popular with students who want the technical education in computer science with the flexibility to take other non-technical courses, sometimes in the form of a minor or certificate.

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Artificial Intelligence, the Future of Medicine and Medical Education

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Artificial Intelligence (AI) is a branch of computer science that using algorithms defined by specialists can recognize a problem, or a task to be performed, analyzing data and taking decisions simulating the human being. Decision support systems were developed decades ago but were reemphasized as a consequence of the incredible increase in computer storage and data processing, creating the concept of "big data".

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Su preocupación tiene mucho que ver con el dinero. Los pesos pesados del sector tecnológico están apostando fuerte en este sentido. Google, por ejemplo, adquirió la empresa DeepMind, especializada en el desarrollo de redes neurales en la que ya había invertido Musk. El gigante de las búsquedas trabaja en un sistema informático capaz de distinguir en un vídeo una cara humana de la de un perro, gente patinando o durmiendo, un gato... Y todo por sí solo y sin que nadie haya puesto etiquetas en el archivo previamente. La inversión en inteligencia artificial es tal, que hoy en día podemos disfrutar de asistentes digitales que nos facilitan muchas labores del día a día como es es caso de Echo de Amazon.

La idea es que vaya aprendiendo, por así decirlo, tras 'alimentarse con millones de grabaciones'. IBM, por su parte, afina su superordenador Watson, que en 2011 derrotó a los campeones humanos del concurso estadounidense de preguntas y respuestas ' Jeopardy!'. Su intención es mejorar las funciones cognitivas del ingenio y comprobar sus capacidades para realizar diagnósticos médicos, análisis de la personalidad y traducciones en tiempo real. Los ingenieros de Facebook no se quedan atrás y han ideado un algoritmo que permite reconocer un rostro con éxito el 97 % de las veces, aunque haya sido mal captado.

Musk asegura que las cosas van demasiado rápido, y que por eso la IA es una tecnología que puede resultar tan peligrosa como los maletines nucleares. En el coro de los agoreros del apocalipsis artificial destaca la voz del filósofo británico Nick Bostrom, de la Universidad de Oxford, que compara nuestro destino con el de los caballos, cuando fueron sustituidos por los automóviles y los tractores. En 1915, había en EE. UU. unos veintiséis millones de estos equinos. En la década de los cincuenta, quedaban solo dos millones. Los caballos fueron sacrificados para venderse como comida para perros. Para Bostrom, la IA supone un riesgo existencial para la humanidad comparable con el impacto de un gran asteroide o el holocausto nuclear. Todo ello, por supuesto, siempre que podamos construir ordenadores pensantes. Pero ¿qué significa exactamente esto?

El futuro que nos vaticina la ficción

En realidad, el concepto de inteligencia artificial no es tan reciente como parece. Desde los tiempos de Alan Turing -al que se considera el padre de la misma- y la construcción de su dispositivo Bombe, que permitió descifrar los códigos de la máquina alemana Enigma, han pasado más de setenta años. En un momento dado del film ' The Imitation Game' (Morten Tyldum, 2014), en el que Benedict Cumberbatch interpreta al célebre matemático, un detective le pregunta: '¿Podrán las máquinas algún día pensar como los humanos?'. A lo que él responde: 'La mayoría de la gente piensa que no'.

El problema es que está haciendo una pregunta estúpida. Desde luego que las máquinas no pueden pensar como las personas. Son diferentes, y piensan diferente. La cuestión es: 'por el hecho de que algo sea diferente, ¿significa que no puede pensar?'. El detective le interpela entonces por el título de su artículo, 'The Imitation Game'. 'Es un juego, un test para determinar si alguien es un ser humano o una máquina', indica Turing. 'Hay un tema general. Un juez pregunta, y a partir de las respuestas, decide si habla con una persona o una máquina'. La escena quizá sea inventada, pero su contenido es real. El test existe.

La IA causa furor gracias a la literatura y al cine. Pero ¿cuál es el grado real de progreso? Hace años, estuve en el Instituto de Robótica de Pittsburgh, en EE. UU., uno de los templos de esta disciplina. Por entonces, formaba parte de un equipo de TVE que recogía los últimos avances tecnocientíficos en una serie de divulgación llamada 2.Mil. Tengo que reconocerlo: me llevé un chasco morrocotudo por culpa de la imagen de la robótica que nos ha inculcado la ciencia ficción.

Los aparatos que tenían allí eran poco más que cacharros en manos de ingenieros en vaqueros, y parecían salidos de un garaje de frikis. Se averiaban a la menor ocasión. Me hablaron de , una enfermera robot que iba a revolucionar la geriatría. En realidad, s e trataba de una especie de tonel con cabeza a la que habían pegado ojos y labios de silicona para dibujar sonrisas.

Florence tenía una cámara de televisión incorporada y un monitor. Las pilas se le agotaban rápido. Y, desde luego, no entendía lo que le decíamos. Todo aquello que pronunciaba tenía que programarse con antelación, así que un ingeniero trabajó a destajo para que saliera al pasillo y nos diera un mensaje de bienvenida.

Había leído muchas cosas sobre lo que hacían en Pittsburgh, especialmente de , un robot que sabía por dónde iba, toda una revolución. Pero no era otra cosa que otro tonel con ruedas que se desplazaba por los pasillos del instituto gracias a un mapa que tenía en su memoria. Ante unas escaleras, se paraba para no matarse. Por lo visto, irrumpía en las dependencias para contar chistes verdes. Aquella mañana vi a Xavier mientras era llevado a rastras, una imagen que jamás olvidaré. ¡Estaba en las catacumbas de la robótica! Acudí a la oficina de Hans Moravec, uno de los visionarios más famosos, pero todo lo que decía resultaba difícil de creer.

Moravec estaba convencido de que en cincuenta años los androides desplazarían a los humanos. Durante más de una hora estuvo hablando sin parar sobre la evolución de estos dispositivos y su creciente inteligencia, gracias al avance de los microprocesadores y su capacidad de manejar cada vez más información. Fue una charla cautivadora. La evolución de las máquinas iba a ser imparable. 'Ha llegado la hora de que nos marchemos', concluía este científico nacido en Austria.

Moravec dejó el instituto para fundar una compañía de robots industriales con visión 3D. Antes, me había enseñado en su ordenador una imagen percibida por uno donde se veían sillas y mesas que tenían un aspecto pixelado. ¿Y cómo podría saber la máquina qué era qué? En aquel verano de 1999, Moravec contaba que estaba fascinado por un nuevo buscador de internet, el más inteligente y mejor diseñado. Fue la primera vez que oí hablar de Google.

En 2014, Google compró una empresa de IA a Musk y ha desarrollado el primer coche autónomo, que ya ha recorrido un par de millones de kilómetros sin conductor, y el sistema que diferencia gatos de personas en YouTube. El mundo está literalmente invadido por cantidades inconcebibles de información que circula por la red y la capacidad de computación aumenta sin cesar. Pero ¿de verdad tenemos razones para temer que una máquina llegue algún día a pensar como nosotros?

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Ventajas y riesgos de la Inteligencia Artificial

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Su preocupación tiene mucho que ver con el dinero. Los pesos pesados del sector tecnológico están apostando fuerte en este sentido. Google, por ejemplo, adquirió la empresa DeepMind, especializada en el desarrollo de redes neurales en la que ya había invertido Musk.

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Evolución del machine learning

Debido a nuevas tecnologías de cómputo, hoy día el machine learning no es como el del pasado. Nació del reconocimiento de patrones y de la teoría que dice que las computadoras pueden aprender sin ser programadas para realizar tareas específicas; investigadores interesados en la inteligencia artificial deseaban saber si las computadoras podían aprender de datos. El aspecto iterativo del machine learning es importante porque a medida que los modelos son expuestos a nuevos datos, éstos pueden adaptarse de forma independiente. Aprenden de cálculos previos para producir decisiones y resultados confiables y repetibles. Es una ciencia que no es nueva - pero que ha cobrado un nuevo impulso.

Aunque muchos algoritmos de aprendizaje basado en máquina han estado entre nosotros por largo tiempo, la posibilidad de aplicar automáticamente cálculos matemáticos complejos al big data - una y otra vez, cada vez más rápido - es un logro reciente. Éstos son algunos ejemplos ampliamente publicados de aplicaciones de machine learning con los que quizá esté familiarizado:

¿El automóvil de conducción autónoma de Google tan publicitado? La esencia del machine learning

¿Ofertas de recomendación en línea como las de Amazon y Netflix? Aplicaciones de machine learning para la vida diaria.

¿Saber lo que los clientes dicen acerca de usted en Twitter? Machine learning combinado con creación de reglas lingüísticas.

¿Detección de fraudes? Uno de los usos más obvios e importantes en nuestro mundo hoy día.

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Aprendizaje automático: Qué es y por qué es importante

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Averigüe qué es el aprendizaje basado en máquina, qué tipos de algoritmos y procesos se utilizan, y algunas de las muchas formas en las que se usa hoy el machine learning

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University of Wisconsin Data Science Degree

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The average data scientist salary is $100,560, according to the U.S. Bureau of Labor Statistics. The driving factor behind high data science salaries is that organizations are realizing the power of big data and want to use it to drive smart business decisions. And because the supply of data professionals hasn't yet caught up with demand, starting salaries for these positions remain high, especially for those who have an advanced degree in data science or a related field.

How Much Can You Make as a Data Scientist?

It's no secret that data scientists can bring an immense amount of value to the table. Yet finding one person who can do all the tasks required of a data scientist is challenging, and competition over hiring these professionals is fierce. As a result, employers are willing to pay talented data scientists top salaries.

A data scientist's salary depends on several factors:

Data Scientist Salary by Experience

According to O'Reilly's 2016 Data Science Salary Survey , experience is one of the most important factors in a data scientist's salary. For every year of experience, data science professionals make an average of $2,000 to $2,500 more.

A 2020 Burtch-Works study of data science salari es reported the latest salary trends based on experience:

Entry-level data scientist salary. Despite a recent influx of early-career professionals, the median starting salary for a data scientist remains high at $95,000.

Mid-level data scientist salary. The median salary for a mid-level data scientist is $130,000. If this data scientist is also in a managerial role, the median salary rises to $195,000.

Experienced data scientist salary. The median salary for experienced data science professionals is $165,000-while the median salary for experienced manager-level professionals is considerably higher at $250,000.

Data Scientist Salary by Job Title

In O'Reilly's data science salary report, 45 percent of those surveyed said they hold the title of "data scientist." Another 31 percent said they are upper management; an engineer, developer, or programmer; or other. In general, the more a data science professional engages in managerial tasks-such as leading team projects, identifying business problems to be solved with analytics, or communicating with external parties-the higher the salary.

Those with the job title of "data scientist" are generally experienced, expert-level professionals in data-driven organizations, according to datajobs.com Salary range: $85,000-$170,000

Data analysts work hands-on with data and tend to be at a point in their careers when they are focused on building up data science tools and skill sets.Entry-level salary: $50,000-$75,000

Experienced salary: $65,000-$110,000

These professionals have one to three direct reports, sharp technical and quantitative skills, and strong leadership and business aptitude.Data science/analytics manager

Salary range: $90,000-$140,000

Engineers can solve problems and drive business value by building the platforms and applications that data scientists use to perform data analytics.Junior/generalist salary: $70,000-$115,000

Domain expert salary: $100,000-$165,000

Data Scientist Salary by Industry and Company Size

The industries with the highest median data science salaries are:

It's important to note that only 12 percent of data scientists surveyed by O'Reilly in 2016 worked in these three industries. Nearly 30 percent worked in either consulting or software (SAAS, web, and mobile).

Perhaps not surprisingly, some of the highest paid data scientists work at leading tech companies. Here are average salaries at several high-profile organizations:

As far as company size, the larger the organization, the larger the salary. For example, in a company with at least 10,000 employees, a data scientist would likely earn a higher income than the same role at a company with less than 1,000 employees.

Data Scientist Salary by Region

Data scientists' salaries depend greatly on the region in which they live. The highest salaries are in California, which is also where the majority of data scientists surveyed by O'Reilly work. The Pacific Northwest has fewer data scientists than most regions of the country, but it boasts the second highest salaries.

Data Scientist Salary by Education

Data scientists are rare, especially when it comes to having the right combination of education and skills. At the most basic level, data scientists must know how to write code. In fact, the highest data scientist salaries belong to those who code four to eight hours per week; the lowest salaries belong to those who don't code at all.

Data scientists also need to wield the technologies that tame big data-and be able to learn the new and emerging ones-as well as open-source tools, cloud computing, and data visualization. It's not enough to simply know how to use these tools, however; it's crucial that data scientists know how to use them to derive actionable insights that will improve their organization .

Additionally, data science positions require sharp business acumen, scientific curiosity, and strong leadership and communication skills. Having them will greatly affect salary.

Data scientists tend to have advanced degrees in quantitative disciplines such as data science, applied mathematics, statistics, computer science, engineering, economics, or operations research. A will give you the precise education you need to be ready for a career in data science. Not ready for a full master's degree? A data science master's degree data science certificate can help you keep pace in the rapidly evolving field.

What's Next?

University of Wisconsin offers an online Master of Science in Data Science and Graduate Certificate in Data Science.

Curious about what you'd learn in UW Data Science courses? See the curriculum.

Have questions about University of Wisconsin Data Science? Contact an adviser at 608-262-2011 or learn@uwex.wisconsin.edu .

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How Much Is a Data Scientist's Salary? | University of Wisconsin

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The average data scientist salary is $100,560, according to the U.S. Bureau of Labor Statistics. The driving factor behind high data science salaries is that organizations are realizing the power of big data and want to use it to drive smart business decisions.

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Salary: Data Scientist in Barcelona, Spain

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11 Data Scientist Salaries in Barcelona, Spain provided anonymously by employees. What salary does a Data Scientist earn in Barcelona?